L’IA multimodale est un logiciel capable de traiter plusieurs types d’entrées. Elle lit du texte, analyse des images et écoute des fichiers audio, souvent dans le cadre d’une seule requête. De plus, elle peut également répondre sous différentes formes. Cela la rend plus proche de la façon dont les humains perçoivent le monde. Ce guide explique comment ces systèmes fonctionnent, ce qu’ils font bien et où ils présentent encore des lacunes.
Que signifie « IA multimodale » ?
Un « mode » correspond à un type de données. Le texte est un mode, tout comme les photos, le son et la vidéo. Les anciens outils d’IA ne traitaient généralement qu’un seul mode. Un modèle linguistique lisait les mots, tandis qu’un modèle de vision distinct étiquetait les images.
L’IA multimodale réunit ces capacités au sein d’un même système. Vous pouvez télécharger la photo d’un graphique et poser une question à son sujet. Le modèle analyse simultanément l’image et la question. La réponse s’appuie donc sur ces deux éléments.
Pourquoi est-ce important ?
Dans la réalité, les tâches se présentent rarement sous un seul format. Un ticket d’assistance peut inclure une capture d’écran et un court message. Un médecin peut évaluer un scanner en parallèle de notes écrites. En d’autres termes, une aide efficace nécessite souvent de faire appel à plusieurs sens à la fois.
Les outils multimodaux réduisent également la barrière à l’entrée. Vous pouvez pointer une caméra vers un problème au lieu de le décrire. Ainsi, les personnes qui ont du mal à expliquer un problème avec des mots obtiennent de meilleurs résultats.
Comment fonctionne l’IA multimodale
En coulisses, l’astuce principale réside dans un langage commun fait de nombres. Chaque type d’entrée passe par un encodeur. L’encodeur transforme une phrase, un fragment d’image ou un extrait sonore en une liste de nombres. Ces listes sont appelées « vecteurs d’embedding ».
L’étape clé est l’alignement. Pendant l’entraînement, le modèle observe des paires telles qu’une photo et sa légende. Il apprend à placer les paires correspondantes à proximité les unes des autres dans le même espace numérique. Un exemple bien connu est l’article CLIP d’OpenAI, qui a établi des liens entre images et texte de cette manière.
Des encodeurs aux réponses
Une fois que tout se trouve dans un espace partagé, un modèle linguistique peut raisonner à partir de ces données. L’image devient un ensemble de tokens, tout comme des mots. Le modèle prédit alors le token suivant, étape par étape. Il peut ainsi décrire une image ou répondre à une question la concernant.
La même fenêtre de contexte contient tous ces tokens. Une longue vidéo ou une image de grande taille occupe donc beaucoup d’espace. C’est l’une des raisons pour lesquelles les requêtes multimodales coûtent plus cher que celles en texte brut.
IA générative multimodale
Certains systèmes ne se contentent pas de comprendre. L’IA générative multimodale crée également du nouveau contenu sous plusieurs formats. Elle peut rédiger une légende, dessiner une image, puis lire la légende à voix haute. Certains modèles produisent même de courts clips vidéo à partir d’une consigne textuelle.
Notre guide sur l’IA générative d’images explique en détail l’aspect « dessin ». La version multimodale ajoute un lien entre les formats. Par exemple, vous pouvez demander une diapositive et obtenir à la fois le texte et l’image.
Utilisations courantes
Plusieurs applications sont déjà à la portée des utilisateurs lambda. Premièrement, les outils d’accessibilité décrivent des photos pour les personnes aveugles. Deuxièmement, les acheteurs effectuent des recherches en téléchargeant une image plutôt qu’en tapant du texte. Troisièmement, des équipes demandent à un modèle de transformer un croquis sur un tableau blanc en code fonctionnel.
L’éducation est un autre domaine d’application majeur. Un élève peut photographier un problème de maths et obtenir une explication étape par étape. De même, un apprenant en langues peut prononcer une phrase et recevoir des commentaires sur sa prononciation.
Agents IA multimodaux
Les agents IA multimodaux combinent perception et action. Un agent est un programme qui poursuit un objectif en plusieurs étapes. Lorsqu’il est également capable de voir un écran, il peut cliquer sur des boutons et remplir des formulaires. Pour approfondir les notions de base, consultez notre définition d’un agent IA.
Prenons un exemple simple. Vous demandez à un agent de réserver une salle de réunion. Il lit l’écran du calendrier, trouve un créneau disponible et confirme la réservation. De plus, il peut détecter un message d’erreur et réessayer.
Ces agents en sont toutefois encore à leurs débuts. Ils ont du mal à lire les petits caractères et peuvent cliquer sur le mauvais élément. C’est pourquoi la plupart des équipes continuent de faire intervenir une personne à chaque étape importante.
Limites et risques de l’IA multimodale
Les modèles multimodaux commettent des erreurs, et celles-ci peuvent être difficiles à repérer. Un modèle peut décrire un objet qui ne figure pas sur l’image. Il s’agit là d’une forme visuelle d’hallucination. Cependant, la réponse semble souvent assurée, ce qui incite les utilisateurs à s’y fier trop rapidement.
Le biais constitue une autre source de préoccupation. Les données d’entraînement reflètent les personnes et les lieux qui apparaissent en ligne. Par conséquent, les modèles peuvent afficher des performances moins bonnes face à des visages, des accents ou des scènes rares dans ces données. La confidentialité est également un enjeu, car une photo peut révéler bien plus que ce que l’utilisateur avait l’intention de partager.
Enfin, le coût et la consommation d’énergie constituent de réelles limites. Les images et les fichiers audio nécessitent une puissance de calcul importante. Les petites équipes devraient d’abord tester un cas d’utilisation restreint.
En résumé, l’IA multimodale réunit le texte, les images et le son au sein d’un seul outil. Elle fonctionne en transformant chaque entrée en chiffres communs, puis en effectuant des raisonnements à partir de ceux-ci. Les résultats sont puissants, mais ils doivent être vérifiés. Commencez modestement, examinez les résultats, puis développez votre projet une fois que ceux-ci se sont avérés fiables.