Une intelligence artificielle multimodale (IA multimodale) désigne des systèmes d’IA capables de traiter, d’interpréter et d’intégrer simultanément plusieurs types de données (ou modalités), tels que le texte, les images, l’audio, la vidéo, ou les données sensorielles, pour générer des réponses ou des décisions plus complètes et nuancées.
Contrairement aux modèles d’IA traditionnels (unimodaux), spécialisés dans un seul type de données (texte/images/vidéo/audio), l’IA multimodale imite la cognition humaine en combinant des sources hétérogènes pour une compréhension contextuelle enrichie.
Caractéristiques clés
- Intégration de données hétérogènes
Elle fusionne des modalités aux structures différentes (texte séquentiel, images spatiales, audio temporel) en utilisant des techniques comme la fusion précoce, intermédiaire ou tardive pour créer une représentation unifiée.
Exemple : analyser une vidéo en alignant les pistes audio et visuelles pour détecter des émotions. - Compréhension contextuelle avancée
En combinant des données complémentaires (ex. : une image et sa description textuelle), elle réduit les ambiguïtés et améliore la précision. Par exemple, un modèle peut générer une légende d’image ou identifier un oiseau via son chant et une photo. - Robustesse et résilience
Si une modalité est manquante ou bruitée (ex. : audio de mauvaise qualité), le système s’appuie sur d’autres sources (ex. : visuelles ou textuelles) pour maintenir ses performances.
Applications pratiques
- Santé : diagnostic combinant IRM, dossiers patients et données génomiques.
- Véhicules autonomes : fusion de données LiDAR, caméras et GPS pour une navigation sécurisée.
- Assistants virtuels : Interaction via voix, texte et images (ex. : ChatGPT-o avec ChatGPT Vision).
- Médias : génération de sous-titres vidéo ou création d’images à partir de prompts textuels (DALL-E).
Technologies sous-jacentes
- Traitement du langage naturel (NLP) : pour interpréter le texte et la parole.
- Vision par ordinateur : analyse d’images et vidéos via des réseaux neuronaux convolutifs (CNN).
- Reconnaissance audio : Détection de la parole ou d’événements sonores.
- Modèles de fusion : Architectures comme les transformers (ex. : GPT-4) combinant modalités dans un modèle unique.
Défis et limites
- Alignement des données : synchroniser des modalités temporellement (ex. : audio et vidéo) ou spatialement.
- Complexité de l’intégration : représenter des données hétérogènes dans un espace commun sans perte d’information.
- Besoins en calcul : traiter de larges volumes de données multisources exige des ressources matérielles importantes.
Exemples concrets
- GPT-4o (le « o » signifie « omni ») : capable de générer du texte, interpréter des images et traiter l’audio.
- Voitures Tesla : utilisent des données de caméras, radars et capteurs pour la conduite autonome.
- IBM Watson : analyse multimodale en oncologie, croisant images médicales et rapports textuels
