Les modèles multimodaux

Les modèles multimodaux : révolution de l’intelligence artificielle

Les modèles multimodaux sont en train de transformer l’écosystème de l’intelligence artificielle (IA), en permettant de traiter simultanément différentes formes de données, telles que du texte, des images, de l’audio ou des vidéos.

Ces modèles sont capables d’analyser et de comprendre ces divers flux d’informations. Ouvrant ainsi la voie à des applications de plus en plus sophistiquées.

Qu’est-ce qu’un modèle multimodal ?

Un modèle multimodal est une IA capable de traiter plusieurs modalités de données. Les modèles traditionnels se concentrent généralement sur un seul type de données, comme uniquement du texte ou des images. En revanche, les modèles multimodaux combinent plusieurs sources pour produire des analyses plus complètes. Cette approche permet des performances accrues dans des tâches complexes comme la compréhension d’images, le traitement du langage naturel, ou encore l’analyse vidéo.

Quelles sont les applications des modèles multimodaux ?

Les modèles multimodaux sont utilisés dans diverses applications, telles que :

  • Reconnaissance d’images et compréhension visuelle :
    Combiner du texte et des images pour améliorer la reconnaissance d’objets, par exemple, dans les véhicules autonomes.
  • Analyse vidéo : comprendre et décrire des vidéos en fonction des actions et des objets présents.
  • Assistance vocale et traduction :
    Traiter à la fois du texte, de l’audio et des gestes pour fournir des traductions ou des commandes intelligentes.
  • Médecine : analyser des imageries médicales avec du texte descriptif pour poser des diagnostics plus précis.

Comment fonctionne un modèle multimodal ?

Les modèles multimodaux fonctionnent en fusionnant différentes sources d’informations dans une seule architecture. Par exemple, les modèles multimodaux utilisent des encodeurs pour transformer des images en représentations numériques (des vecteurs). Ensuite, des décodeurs analysent ces représentations en parallèle avec d’autres données, comme du texte. L’IA peut alors faire des prédictions ou fournir des réponses plus complètes en tenant compte de tous les types de données.

Pourquoi les modèles multimodaux sont-ils importants ?

Les modèles multimodaux permettent une compréhension plus riche et nuancée des situations complexes en combinant différentes perspectives de données. Cela les rend essentiels pour des tâches exigeant une vision plus globale, comme la prise de décision autonome (robots, voitures intelligentes) ou la traduction instantanée et contextuelle (assistant vocal, traducteurs).

modèle multimodaux
Visuel généré avec l’IA Microsoft Designer

Pixtral 12B : un exemple de modèle multimodal avancé

Récemment, la start-up Mistral AI a dévoilé Pixtral 12B, un modèle multimodal conçu pour analyser et comprendre des données d’images et de texte. Doté de 12 milliards de paramètres, Pixtral surpasse des modèles développés par des géants comme Google et Microsoft. Sa spécificité réside dans son encodeur de vision unique, développé « from scratch », qui prend en charge des tailles d’images variables. Cela le rend capable de gérer des tâches complexes telles que la compréhension de graphiques ou le raisonnement multimodal.

Pixtral se distingue par sa flexibilité et ses performances : il peut traiter des images à haute résolution tout en conservant une vitesse d’inférence élevée. Que ce soit pour des icônes ou des documents complexes, il n’y a pas de compromis sur la précision.

Les principaux avantages

Polyvalence :
Ils peuvent traiter simultanément plusieurs types de données, ce qui permet d’améliorer les résultats en intégrant différentes sources d’information.

Précision :
En combinant les données, les modèles multimodaux offrent une meilleure compréhension globale et donc des réponses ou des prédictions plus précises.

Adaptabilité :
Ils peuvent être utilisés dans divers secteurs, allant de la santé à l’industrie du divertissement, en passant par l’assistance virtuelle.

Exemples

Santé : analyse des imageries médicales avec des notes textuelles pour améliorer les diagnostics.

Commerce électronique : compréhension des descriptions textuelles et visuelles des produits pour offrir des recommandations personnalisées.

Médias et divertissement : analyse des images, vidéos et sons pour la création de contenu. Ou encore l’amélioration des interactions utilisateurs (chatbots multimodaux).

Comment entraîner un modèle multimodal ?

Entraîner un modèle multimodal nécessite d’importantes quantités de données labellisées provenant de différentes sources (images, texte, audio, etc.).

Les étapes incluent :

  • Collecte de données multimodales :
    Par exemple, des ensembles de données contenant des images avec des descriptions textuelles.
  • Prétraitement des données :
    Transformation des données pour qu’elles puissent être comprises par les encodeurs et décodeurs du modèle.
  • Entraînement du modèle :
    Utilisation de puissants serveurs pour entraîner l’IA en combinant les différentes modalités.
  • Évaluation :
    Test sur des benchmarks pour mesurer les performances en termes de précision et de flexibilité.

Applications concrètes et avenir des modèles multimodaux

Les modèles multimodaux sont de plus en plus intégrés dans des outils professionnels. Par exemple, Pixtral 12B de Mistral AI est déjà disponible via leur interface de conversation « Le Chat » et leur console dédiée. Avec cette interface, il est possible d’analyser une image en quelques clics et d’obtenir des réponses pertinentes grâce à l’analyse simultanée de l’image et du texte.

Ils ouvrent la voie à des innovations majeures dans les interfaces utilisateur, la recherche et les systèmes autonomes. Le futur de l’IA semble ainsi intimement lié au développement de ces modèles, avec des améliorations continues en termes de performance et de polyvalence.

Comment changent-ils l’intelligence artificielle ?

Ils transforment l’IA en élargissant ses capacités à comprendre le monde de manière plus proche des humains, en tenant compte de plusieurs types de données simultanément. Ils permettent de résoudre des problèmes plus complexes, de mieux interpréter les situations et de fournir des solutions plus adaptées aux besoins réels des utilisateurs.

Les modèles multimodaux représentent une avancée majeure dans le monde de l’intelligence artificielle. Offrant des capacités de traitement des données complexes et diverses. Des modèles comme Pixtral 12B démontrent la capacité des technologies multimodales à surpasser les solutions traditionnelles. Des entreprises comme Mistral AI illustrent ainsi comment ces innovations ouvrent de nouvelles opportunités dans divers secteurs industriels.

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