IA multimodale : utilisation conjointe du texte, des images, de la voix et de la vidéo

par Stélio Inácio, fondateur de Jon AI et spécialiste de l'IA

Définition : IA multimodale

L'IA multimodale est un type d'intelligence artificielle capable de comprendre et de traiter des informations provenant de plusieurs « modes » ou types de données en même temps. Au lieu de simplement comprendre un texte ou de simplement voir une image, il peut combiner du texte, des images, de la voix et de la vidéo pour obtenir une image plus riche et plus complète du monde, un peu comme le fait un humain.

D'un monde en noir et blanc à un monde en couleurs

Pendant longtemps, la plupart des modèles d'IA étaient des spécialistes. Un modèle de langage comprenait le texte. Un modèle de vision par ordinateur comprenait les images. Ils étaient puissants, mais ils vivaient dans un monde « unimodal », comme une personne qui ne pouvait qu'entendre ou seulement voir. Cela a créé un fossé entre la façon dont l'IA voyait le monde et la façon dont nous le percevons.

L'IA multimodale permet de combler cette lacune. En entraînant des modèles sur de vastes ensembles de données qui connectent différents types de données (comme des images sous-titrées ou des vidéos sous-titrées), ces nouvelles IA découvrent les relations entre ce que nous voyons, disons et écrivons. Cela permet une compréhension beaucoup plus approfondie et contextuelle. Une IA peut désormais comprendre que le mot « chien », le son d'un aboiement et l'image d'un golden retriever sont tous liés au même concept. Cette avancée transforme l'IA d'un simple outil sur lequel vous tapez en un partenaire collaboratif à qui vous pouvez parler et montrer des choses.

L'IA multimodale dans le monde réel

Il ne s'agit pas simplement d'un concept futuriste ; vous avez probablement déjà utilisé l'IA multimodale sans vous en rendre compte. Voici quelques exemples clés :

Recherche visuelle (Google Lens) : lorsque vous pointez l'appareil photo de votre téléphone sur un point de repère et que vous demandez : « Qu'est-ce que ce bâtiment ? » , vous utilisez une IA multimodale. Il combine l'image de votre appareil photo avec le texte (ou la voix) de votre question pour vous donner une réponse.
Assistants vocaux avancés (ChatGPT-4o, Gemini de Google) : La dernière génération d'assistants intelligents permet d'avoir une conversation fluide en temps réel. Vous pouvez leur montrer une vidéo en direct de votre environnement, leur poser des questions sur ce qu'ils voient et obtenir une réponse vocale. Ils traitent simultanément votre voix, le flux vidéo et leur vaste base de connaissances.
Outils créatifs (DALL-E, Midjourney) : Les générateurs de texte en image sont un exemple classique de multimodalité. Ils répondent à un message texte (« un astronaute photoréaliste chevauchant un cheval sur la lune ») et génèrent une toute nouvelle image, démontrant ainsi un lien profond entre le langage et les concepts visuels.
Des voitures autonomes plus intelligentes : les véhicules autonomes sont fondamentalement multimodaux. Ils doivent traiter simultanément les données des caméras (vidéo), du LiDAR (profondeur), du radar (mouvement) et du GPS (localisation) pour naviguer dans le monde en toute sécurité.

Comment ça marche ? L'idée d'une « langue partagée »

Alors, comment un ordinateur peut-il comprendre à la fois une image et une phrase ? La magie réside dans la création d'un langage mathématique partagé, ou ce que les ingénieurs appellent un « espace d'intégration conjoint ».

Imaginez que vous ayez un dictionnaire géant capable de traduire non seulement des mots, mais aussi des pixels et des ondes sonores, le tout en un ensemble spécial de nombres (vecteurs). Dans ce dictionnaire, le concept de « chat » est représenté par une séquence numérique spécifique. L'IA apprend que le mot anglais « chat », la photographie d'un chat et le dessin d'un chat doivent tous être traduits en séquences numériques très similaires.

En convertissant les différents modes de données dans ce format numérique commun, l'IA peut commencer à comprendre les relations et le contexte entre eux. C'est ainsi qu'il peut voir l'image d'un gâteau d'anniversaire et savoir comment générer du texte pour une chanson « Joyeux anniversaire », ou regarder une vidéo d'un match de basket et répondre à la question « Qui vient de marquer ? »

Contrôle rapide

Lequel des énoncés suivants décrit le mieux l'IA multimodale ?

A) Une très grande IA qui n'est entraînée que sur des données textuelles.

B) Un système d'IA capable de traiter et d'intégrer plusieurs types de données, tels que des images, du son et du texte, en même temps.

C) Un type d'IA qui n'est utilisé que pour générer des images.

Récapitulatif : IA multimodale

Ce que nous avons abordé :

Qu'est-ce que l'IA multimodale : une IA capable de traiter du texte, des images, de la voix et de la vidéo ensemble.
En quoi cela représente un grand pas en avant, permettant une compréhension du monde plus humaine et contextuelle.
Des exemples concrets tels que la recherche visuelle, les assistants vocaux avancés et les outils de génération créative.
L'idée de base de son fonctionnement : en traduisant différents types de données dans un « langage » mathématique commun.

Pourquoi c'est important :

L'IA multimodale fait tomber les barrières entre nous et les ordinateurs. Cela rend nos interactions plus naturelles, intuitives et puissantes, ouvrant la voie à des assistants numériques vraiment utiles et à une technologie plus accessible à tous.

Prochaine étape :

Nous terminerons ce chapitre en passant en revue les concepts clés que nous avons abordés concernant l'utilisation avancée de l'IA.

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