L’IA multimodale : le cerveau numérique qui analyse tout !
Une IA omniprésente qui nous permet de convertir nos textes en images, en musique, et bien plus encore.
L'IA multimodale c’est quoi ?
L'intelligence artificielle multimodale est un type de modèle de machine learning (ML) qui s’inspire de la capacité du cerveau humain à traiter et interpréter simultanément des informations textuelles, visuelles et sonores provenant de sources hétérogènes. Ce mécanisme fournit des données de sortie beaucoup plus pertinentes que les modèles traditionnels.
Le modèle d’IA multimodale repose sur la capacité de comprendre une demande et d’y répondre en croisant toutes les informations fournies et toutes les connaissances qu’il possède. Il analyse toutes ces données pour établir la réponse attendue, un peu comme notre cerveau. Son avantage, c’est qu’il déborde d’imagination car il peut s'appuyer sur des sources et formats de données très différents pour générer sa réponse. S’il n’est pas en mesure de répondre, il peut se renseigner sur internet ou en déduire un résultat en fonction des données qu’il possède.
Les IA multimodales font partie des IA les plus utilisées aujourd’hui dans le monde entier, comme ChatGPT-4 Turbo, Gemini ou encore Claude 3. Ces IA sont d’une grande puissance, elles sont capables de générer des images à partir d’un texte (prompt), modifier des images, générer du code clair, comprendre des données complexes. Le modèle d’IA multimodale devient ainsi un assistant expert, utile pour vous aider dans vos tâches complexes. Accessible et intuitive, l’IA multimodale peut être utilisée par tous et dans tous les secteurs. Mais attention ⚠️, il faut savoir bien l’utiliser pour obtenir de bons résultats.
Ce modèle d’IA générative est devenu très performant à partir de 2020 et ne cesse d’évoluer et de nous surprendre.
Quelle est la différence entre unimodale et multimodale ?
Contrairement à l'IA multimodale, l’IA unimodale ne traite qu’un seul type de données à la fois. Ainsi, l’IA multimodale qui a la capacité de croiser les données génère des résultats plus pertinents.
ChatGPT était auparavant un modèle unimodal mais depuis la version de 2023, il est considéré comme un modèle multimodale.
Maintenant que vous avez les bases, n'hésitez pas à consulter nos approches et offres, pour ne pas s'assoir sur le trésor endormi que représentent vos données !
Comment ça fonctionne ?
Le cerveau humain utilise les cinq sens pour percevoir des images, des vidéos, des audios et des textes, les mettre en relation pour enrichir ses connaissances et nous permettre d’interagir avec notre environnement. De manière similaire, l'intelligence artificielle multimodale peut s'appuyer et analyser différents types de données pour répondre à des requêtes complexes.
Chaque modèle d’IA générative n’est pas construit de la même façon selon sa fonction principale. La pertinence des modèles dépend de leur entraînement, car plus ils sont formés, plus ils deviennent compétents dans l’identification de relations entre les différents types de données.
Le processus de traitement multimodal comporte plusieurs étapes pour arriver aux résultats finaux :
Étape 1 : encodage
Dans un premier temps, le modèle va recevoir des données hétérogènes brutes qui sont ensuite encodées par des fonctions spécialisées. Une architecture basée sur les transformers permet ensuite au modèle d’analyser et de comprendre les données fournies par l’humain. Cela permet de contextualiser et mettre en relation des textes, images, documents volumineux pour extraire les informations pertinentes.
Chaque type de données nécessite un encodage différent :
- Pour les textes : les données vont être tokenisées, c'est-à-dire découpées en caractères ou mots (appelés tokens) et ainsi pourront être exploitables par le modèle.
- Pour les images : une fonction commence par découper l’image en pixels. Ensuite, un réseau de neurones artificiels (un modèle hybride de type Convolutional Neural Network (CNN)) traite et analyse les pixels avant que le transformer analyse les relations globales.
- Pour les audios : les signaux sonores sont convertis en spectrogramme, et envoyés vers un transformer spécialisé.
- Pour les vidéos : une vidéo est une séquence d'images avec du son, aussi l'encodage et la capture du contexte sont réalisés en combinant les traitements des deux sources de données.
Des modèles d’IA multimodale comme ChatGPT-4 utilisent ces transformations pour analyser ces différents types de données et les interpréter de manière cohérente, afin de fournir des éléments de réponse adaptés au contexte.
Étape 2 : fusion
Après l’encodage, l’IA fusionne et croise toutes ces données grâce à des transformers spécialisés, permettant d’apporter une réponse pertinente.
Étape 3 : Analyse relationnelle
Après l’étape de fusion, l’IA met en pratique ses neurones pour identifier les relations entre les différents types de données, l'IA va donc croiser les données d'entrée comme des audios, images, vidéos et textes, afin de mieux comprendre le contexte.
Étape 4: Phase de génération
Il s’agit de la dernière étape, qui regroupe et analyse les résultats des trois étapes précédentes afin d'apporter des éléments de réponse pertinents, en mobilisant ses connaissances déjà acquises.
À quoi ça sert ?
L’IA multimodale se démarque par sa puissance et son approche multidimensionnelle, se rapprochant de la manière dont les humains perçoivent et interagissent avec leur environnement.
Automatisation des tâches complexes
Implantée dans des secteurs exigeants comme la santé, l’automobile ou la sécurité, l’IA multimodale permet de simplifier l’exécution des tâches complexes et d’améliorer leur précision.
Des projets tels que Hugging Face et Google AI fournissent des outils d'IA open source pour favoriser un environnement collaboratif et permettre aux chercheurs ainsi qu’aux développeurs d’avancer dans le domaine.
Ce modèle d’IA avancé transforme la relation hommes-machines et offre de multiples bénéfices, particulièrement grâce à son vaste savoir issu de données très différentes, lui permettant d’opérer dans divers domaines spécifiques.
L’IA multimodale est capable de réaliser des tâches très spécifiques et pas uniquement le traitement de texte ou d’image. Elle a fait son entrée dans le domaine médical, principalement aux États-Unis, avec Dax Copilot, un système développé par Nuance, appartenant désormais à Microsoft. Ce système est intégré dans plus d’une centaine d'hôpitaux aux USA, dont Stanford Medicine. Il permet d'automatiser la documentation clinique et de générer des notes médicales à partir des conversations entre médecins et patients. Grâce à cette technologie, les hôpitaux gagnent du temps, améliorent la précision, réduisent les erreurs humaines ainsi que les tâches administratives, tout en contribuant à la diminution du taux de burn-out chez les professionnels de santé.
L’IA multimodale est fortement utilisée pour la traduction en temps réel, ce qui facilite les conversations avec des personnes parlant différentes langues ou les personnes souffrant de déficiences auditives ou visuelles. Ainsi, elle supprime les barrières linguistiques entre individus et favorise la collaboration entre les personnes. Des applications telles que Google Translate et Microsoft Translator sont très utilisées de nos jours.
On la retrouve dans de nombreux secteurs avec des applications très différentes :
- Commerce : personnalisation de l’offre et l’analyse de la satisfaction client.
- Sport : analyse en temps réel des actions comme les buts ou les performances des athlètes.
- Automobile : analyse du comportement des conducteurs (niveau de vigilance) grâce à un tracking facial, ce qui permet de prédire les actions du conducteur.
Et ce n’est qu’un début : l’IA multimodale comporte de nombreuses capacités qui ne sont pas encore exploitées. 👀
Dans un avenir proche : l’IA multimodale au service des autoroutes
Comme vous avez pu le voir tout au long de cet article, l’IA multimodale est très présente dans différents domaines et elle constitue une aide précieuse pour l’homme.
Cependant, elle reste aujourd’hui peu exploitée dans le domaine autoroutier. Son développement représenterait une avancée majeure en termes de gestion de trafic et de sécurité routière.
Nous pouvons constater que des autoroutes comme l’A10 ou l’A6 enregistrent de nombreux accidents liés à une mauvaise gestion du trafic ou des conditions météorologiques imprévues. Le trafic varie fortement selon les horaires : il est plus dense aux heures de pointe, mais aussi lors des départs et retours de vacances.
Nous avons tous déjà été bloqués dans un embouteillage parce que le GPS n’avait pas anticipé une forte pluie ni l’affluence sur la route. En effet, les méthodes de prédiction traditionnelles se trompent souvent, surtout lorsqu’il s’agit de prendre en compte la météo, un facteur difficile à prévoir avec précision.
C'est précisément dans ce contexte que l’IA multimodale prend tout son sens. Grâce à sa capacité d’analyse avancée, elle est capable d’anticiper les situations de trafic et transmettre des informations précises, ce qui permettrait la diminution des accidents et des bouchons.
Pour que cela soit possible, l’IA multimodale devrait avoir accès à un réseau d’équipements installés sur les autoroutes : des capteurs de trafic mesurant la vitesse des véhicules, des stations météo fournissant des données en temps réel, et des caméras HD capables d’analyser l’état de la chaussée.
En combinant toutes ces données, ce modèle serait en mesure d’analyser en temps réel des vidéos, de comprendre des situations complexes et ainsi agir comme facilitateur et accélérateur de prises de décisions à destination du terrain.
Ainsi, face à des situations de crise, l’IA multimodale se montrerait plus intéressante que les modèles traditionnels. Elle permettrait une meilleure anticipation des perturbations, contribuant à une réduction des embouteillages et des accidents.
Ce projet, bien qu’encore au stade de proposition, montre le potentiel concret de l’IA multimodale pour révolutionner la gestion autoroutière.
Alors, qu’attendez-vous ? Contactez-nous pour créer un projet sur mesure. Ensemble, donnons vie aux innovations de demain.
