Guide complet sur l'IA multimodale

En quoi l'IA multimodale diffère-t-elle des autres formes d'IA ?

Au fond, l'IA multimodale suit l'approche familière de l'IA fondée sur les modèles d'IA et l'apprentissage automatique.

Les modèles d'IA sont les algorithmes qui définissent la manière dont les données sont apprises et interprétées, ainsi que la manière dont les réponses sont formulées sur la base de ces données. Une fois intégrées dans le modèle, les données entraînent et construisent le réseau neuronal sous-jacent, établissant ainsi une base de réponses appropriées. L'IA proprement dite est l'application logicielle qui s'appuie sur les modèles d'apprentissage automatique sous-jacents. L'application d'IA ChatGPT, par exemple, est actuellement construite sur le modèle GPT-4.

Au fur et à mesure que de nouvelles données sont ingérées, l'IA détermine et génère des réponses à partir de ces données pour l'utilisateur. Ces résultats, ainsi que l'approbation de l'utilisateur ou d'autres récompenses, sont réinjectés dans le modèle pour l'aider à s'affiner et à s'améliorer.

La capacité de l'IA multimodale à traiter divers types de données accroît ses performances dans diverses applications et lui confère un avantage certain par rapport aux modèles d'IA traditionnels dont les fonctionnalités sont plus limitées.

Quelles sont les technologies associées à l'IA multimodale ?

Les systèmes d'IA multimodale sont généralement construits à partir d'une série de trois composants principaux :

• Module d'entrée. Un module d'entrée est une série de réseaux neuronaux chargés d'ingérer et de traiter - ou d'encoder - différents types de données, telles que la parole et la vision. Chaque type de données étant généralement traité par un réseau neuronal distinct, tout module d'entrée multimodal de l'IA comportera de nombreux réseaux neuronaux unimodaux.
• Module de fusion. Un module de fusion est chargé de combiner, d'aligner et de traiter les données pertinentes de chaque modalité - par exemple, la parole, le texte ou la vision - en un ensemble de données cohérent qui utilise les points forts de chaque type de données. La fusion des données est réalisée à l'aide de diverses techniques mathématiques et de traitement des données, telles que les modèles de transformation et les réseaux convolutifs graphiques.
• Module de sortie. Un module de sortie crée la sortie de l'IA multimodale, notamment en faisant des prédictions, en prenant des décisions ou en recommandant d'autres résultats exploitables que le système ou un opérateur humain peut utiliser.

En règle générale, un système d'IA multimodale comprend une variété de composants ou de technologies dans sa pile :

• Les technologies de traitement du langage naturel (NLP) offrent des capacités de reconnaissance vocale et de conversion de la parole en texte, ainsi que des capacités de sortie vocale ou de synthèse vocale. Les technologies NLP détectent les inflexions vocales, telles que le stress ou le sarcasme, ajoutant ainsi un contexte au traitement.
• Les technologies de vision par ordinateur pour la capture d'images et de vidéos clarifient la détection et la reconnaissance d'objets, y compris la reconnaissance humaine, et différencient des activités telles que la course ou le saut.
• L'analyse de texte permet au système de lire et de comprendre le langage écrit et l'intention.
• Les systèmes d'intégration permettent à l'IA multimodale d'aligner, de combiner, de hiérarchiser et de filtrer les types d'entrées à travers ses différents types de données. C'est la clé de l'IA multimodale, car l'intégration est essentielle pour développer le contexte et la prise de décision basée sur le contexte.
• Les ressources de stockage et de calcul pour le "data mining", le traitement et la génération de résultats sont essentielles pour garantir la qualité des interactions et des résultats en temps réel.
• Le langage et le traitement de la parole permettent à l'IA multimodale de comprendre et de traiter le langage parlé. En combinant les données vocales avec des informations visuelles ou textuelles, ces systèmes peuvent effectuer des tâches telles que les commandes vocales et l'analyse du contenu audiovisuel.
• L'apprentissage multimodal est une application spécifique de l'IA multimodale, qui se concentre sur la formation et le développement de modèles d'IA capables de traiter et d'intégrer plusieurs types de données afin d'améliorer les performances et les connaissances.

IA multimodale ou unimodale

La différence fondamentale entre l'IA multimodale et l'IA unimodale traditionnelle réside dans les données. Une IA unimodale est limitée au traitement d'un seul type de données ou de source, comme le texte, les images ou l'audio, et ne peut pas comprendre les relations complexes entre différents types de données. Par exemple, une IA financière utilise les données financières de l'entreprise et des données plus larges sur l'économie et le secteur industriel pour effectuer des analyses, faire des projections financières ou repérer des problèmes financiers potentiels pour l'entreprise. Un autre exemple pourrait être un système de reconnaissance d'images unimodal qui pourrait identifier des objets, mais qui n'a pas le contexte du texte ou de l'audio.

Par ailleurs, l'IA multimodale ingère et traite des données provenant de sources multiples, y compris la vidéo, les images, la parole, le son et le texte, ce qui permet des perceptions plus détaillées et plus nuancées de l'environnement ou de la situation. Ce faisant, l'IA multimodale simule plus fidèlement la perception et la prise de décision humaines et permet de découvrir des schémas et des corrélations que les systèmes unimodaux pourraient manquer.

Quels sont les cas d'utilisation de l'IA multimodale ?

L'IA multimodale répond à un plus grand nombre de cas d'utilisation, ce qui la rend plus utile que l'IA unimodale. Les applications courantes de l'IA multimodale sont les suivantes :

• Vision par ordinateur. L'avenir de la vision par ordinateur va bien au-delà de la simple identification d'objets. La combinaison de plusieurs types de données aide l'IA à identifier le contexte d'une image et à effectuer des déterminations plus précises. Par exemple, l'image d'un chien combinée aux sons d'un chien est plus susceptible d'aboutir à l'identification précise de l'objet comme étant un chien. Autre possibilité, la reconnaissance faciale associée au NLP pourrait permettre une meilleure identification d'un individu.
• L'industrie. L'IA multimodale a un large éventail d'applications sur le lieu de travail. Une entreprise industrielle utilise l'IA multimodale pour superviser et optimiser les processus de fabrication, améliorer la qualité des produits ou réduire les coûts de maintenance. Un secteur vertical de la santé exploite l'IA multimodale pour traiter les signes vitaux, les données de diagnostic et les dossiers d'un patient afin d'améliorer le traitement. L'industrie automobile utilise l'IA multimodale pour surveiller les signes de fatigue d'un conducteur, tels que la fermeture des yeux et les déviations de trajectoire, pour interagir avec le conducteur et lui faire des recommandations, comme s'arrêter pour se reposer ou changer de conducteur.
• Traitement du langage. L'IA multimodale exécute des tâches de NLP telles que l'analyse des sentiments. Par exemple, un système identifie les signes de stress dans la voix d'un utilisateur et les combine avec les signes de colère dans l'expression faciale de l'utilisateur pour adapter ou tempérer les réponses aux besoins de l'utilisateur. De même, la combinaison du texte avec le son de la parole peut aider l'IA à améliorer la prononciation et la parole dans d'autres langues.
• Robotique. L'IA multimodale est au cœur du développement de la robotique, car les robots doivent interagir avec des environnements réels, avec des humains et des animaux domestiques, ainsi qu'avec un large éventail d'objets, tels que des voitures, des bâtiments et des points d'accès. L'IA multimodale utilise des données provenant de caméras, de microphones, de GPS et d'autres capteurs pour mieux comprendre l'environnement et mieux interagir avec lui.
• Réalité augmentée (RA) et réalité virtuelle (RV). L'IA multimodale améliore à la fois la RA et la RV en permettant des expériences plus immersives, interactives et intuitives. En réalité augmentée, elle combine des données visuelles, spatiales et des capteurs pour la connaissance du contexte, ce qui permet des interactions naturelles par la voix, les gestes et le toucher, ainsi qu'une meilleure reconnaissance des objets. Dans la réalité virtuelle, l'intelligence artificielle multimodale intègre les informations vocales, visuelles et haptiques pour créer des environnements dynamiques, améliorer les avatars et personnaliser les expériences en fonction des données de l'utilisateur.
• Publicité et marketing. L'IA multimodale peut analyser le comportement des consommateurs en combinant des données provenant d'images, de textes et de médias sociaux, ce qui permet aux entreprises de concevoir des campagnes publicitaires plus ciblées, plus personnalisées et plus efficaces.
• Expériences intuitives pour l'utilisateur. Les systèmes multimodaux améliorent l'expérience de l'utilisateur en permettant des interactions qui semblent plus naturelles et intuitives. Au lieu d'expliquer les problèmes ou de fournir des listes détaillées, les utilisateurs peuvent simplement télécharger des clips audio ou des photos, comme un son de moteur de voiture pour dépanner un moteur de voiture, ou des photos de leur réfrigérateur lorsqu'ils cherchent des idées de recettes.
• Réponse et gestion des catastrophes. L'IA multimodale améliore l'intervention et la gestion des catastrophes en intégrant et en analysant diverses sources de données, telles que les médias sociaux, l'imagerie satellitaire et les données des capteurs, afin de fournir une connaissance de la situation en temps réel. Cette capacité aide les intervenants d'urgence à évaluer plus efficacement les conséquences des catastrophes, à identifier les zones les plus touchées et à allouer les ressources de manière efficace.
• Service à la clientèle. L'IA multimodale peut transformer les interactions avec les clients en analysant le texte, le ton de la voix et les expressions faciales afin d'obtenir des informations plus approfondies sur la satisfaction des clients. Elle peut également permettre aux chatbots avancés de fournir une assistance client instantanée. Par exemple, un client peut expliquer un problème avec un produit par texte ou par voix et télécharger une photo, ce qui permet à l'IA de résoudre automatiquement le problème sans intervention humaine.

Défis de l'IA multimodale

Le potentiel et les promesses de l'IA multimodale s'accompagnent de défis, notamment en ce qui concerne la qualité et l'interprétation des données pour les développeurs. Les autres défis sont notamment les suivants :

• Le volume des données. Les ensembles de données nécessaires au fonctionnement d'une IA multimodale, du fait de la grande variété des données impliquées, posent de sérieux problèmes de qualité, de stockage et de redondance des données. De tels volumes de données sont coûteux à stocker et à traiter.
• Apprendre les nuances. Apprendre à une IA à distinguer différentes significations à partir de données identiques peut s'avérer problématique. Prenons l'exemple d'une personne qui dit "merveilleux". L'IA comprend le mot, mais il peut aussi représenter une désapprobation sarcastique. D'autres contextes, tels que les inflexions de la parole ou les indices faciaux, permettent de différencier et de créer une réponse précise.
• Alignement des données. Il est difficile d'aligner correctement des données significatives provenant de plusieurs types de données - des données qui représentent le même temps et le même espace.
• Des ensembles de données limités. Toutes les données ne sont pas complètes ou facilement disponibles. Les données limitées, telles que les ensembles de données publiques, sont souvent difficiles et coûteuses à trouver. De nombreux ensembles de données impliquent également une agrégation importante à partir de sources multiples. Par conséquent, l'exhaustivité, l'intégrité et la partialité des données peuvent constituer un problème pour l'apprentissage des modèles d'IA.
• Données manquantes. L'IA multimodale dépend de données provenant de sources multiples. Cependant, une source de données manquante peut entraîner des dysfonctionnements ou des erreurs d'interprétation de l'IA. Par exemple, si l'entrée audio fonctionne mal ou si elle ne fournit aucun son ou des sons tels que des gémissements ou des bruits statiques, la reconnaissance et la réponse de l'IA à ces données manquantes sont inconnues.
• Complexité de la prise de décision. Les réseaux neuronaux qui se développent au cours de l'entraînement peuvent être difficiles à comprendre et à interpréter, de sorte qu'il est difficile pour les humains de déterminer exactement comment l'IA évalue les données et prend des décisions. Pourtant, cette connaissance est essentielle pour corriger les bogues et éliminer les biais dans les données et la prise de décision. Dans le même temps, même les modèles largement entraînés utilisent un ensemble de données limité, et il est difficile de savoir comment des données inconnues, inédites ou nouvelles peuvent affecter l'IA et sa prise de décision. Cela peut rendre l'IA multimodale peu fiable ou imprévisible, ce qui entraîne des résultats indésirables pour les utilisateurs de l'IA.
• Disponibilité des données. L'internet étant principalement constitué de données textuelles, d'images et de vidéos, il est souvent difficile d'obtenir des types de données moins conventionnels, tels que la température ou les mouvements de la main. L'entraînement de modèles d'IA sur ces types de données peut s'avérer difficile, car elles doivent être générées de manière indépendante ou achetées à des sources privées.

Exemples d'IA multimodale

Voici quelques exemples de modèles d'IA multimodale actuellement utilisés :

• Claude 3.5 Sonnet. Ce modèle, développé par Anthropic, traite le texte et les images pour fournir des réponses nuancées et adaptées au contexte. Sa capacité à intégrer de multiples types et formats de données améliore l'expérience de l'utilisateur dans des applications telles que la rédaction créative, la génération de contenu et la narration interactive.
• Dall-E 3. Dall-3 est la dernière version de Dall-E et le prédécesseur de Dall-E 2. Il s'agit d'un modèle OpenAI qui génère des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles.
• Gemini. Google Gemini est un modèle multimodal qui relie les données visuelles et textuelles pour produire des informations utiles. Par exemple, il peut analyser des images et générer du texte connexe, comme la création d'une recette à partir d'une photo d'un plat préparé.
• GPT-4 Vision. Cette version améliorée du GPT-4 peut traiter à la fois du texte et des images, ce qui lui permet de générer du contenu visuel.
• ImageBind. Ce modèle de Meta AI intègre six modalités de données pour produire divers résultats, notamment du texte, des images, de la vidéo, des données thermiques, de la profondeur et de l'audio.
• Inworld AI. Inworld AI crée des personnages virtuels intelligents et interactifs pour les jeux et les environnements numériques.
• Transformateur multimodal. Ce modèle de transformateur Google combine l'audio, le texte et les images pour générer des sous-titres et des résumés vidéo descriptifs.
• Runway Gen-2. Ce modèle utilise des invites textuelles pour générer des vidéos dynamiques.

L'avenir de l'IA multimodale

Selon un rapport du MIT Technology Review, le développement de produits et de services multimodaux disruptifs basés sur l'IA a déjà commencé et devrait s'intensifier.

Les récentes mises à jour de modèles tels que ChatGPT mettent en évidence une évolution vers l'utilisation de modèles multiples qui collaborent pour améliorer les fonctionnalités et l'expérience de l'utilisateur. Cette tendance reflète une reconnaissance croissante de la valeur des capacités multimodales dans le développement d'outils d'IA plus polyvalents et plus efficaces.

L'IA multimodale est également sur le point de révolutionner des secteurs tels que la santé en analysant les images médicales et les données des patients afin de fournir des diagnostics et des recommandations de traitement plus précis. Sa capacité à synthétiser des informations provenant de sources multiples devrait améliorer la prise de décision et les résultats dans des domaines critiques.

Explorer comment l'IA multimodale transforme des secteurs tels que la santé, l'automobile, les médias et les télécommunications. Comprendre et évaluer son rôle croissant dans différents secteurs.