IA multimodale

Définition

L'IA multimodale combine et traite les données de plusieurs modalités, telles que le texte, les images, l'audio ou la vidéo, pour générer des sorties ou des prédictions.

Interet

L'objectif est de construire des systèmes capables de comprendre l'information de manière plus proche de celle des humains, intégrant plusieurs sens. Cette technologie est utilisée dans les domaines de la santé, de la robotique et des systèmes conversationnels.

Importance

• Étend les capacités au-delà de l’IA à modalité unique.
• Permet une interaction homme-IA plus riche.
• Nécessite des architectures avancées pour la fusion de données diverses.
• Augmente la complexité de la formation et de l’évaluation.

Fonctionnement

1. Collectez des ensembles de données multimodaux avec des entrées alignées (par exemple, texte + images).
2. Encodez chaque modalité dans des représentations vectorielles.
3. Utiliser des techniques de fusion pour combiner les modalités.
4. Entraînez des modèles pour apprendre les relations intermodales.
5. Générer des sorties sur une ou plusieurs modalités.

Exemples (monde réel)

• CLIP (OpenAI) : relie les images et le texte pour la recherche.
• Google Gemini : modèle multimodal gérant le texte, les images et l'audio.
• Systèmes de sous-titrage d'images : générer des descriptions textuelles à partir de photos.

Références / Lectures complémentaires

• Baltrušaitis et al. « Apprentissage automatique multimodal : une enquête. » IEEE TPAMI.
• Document OpenAI CLIP.
• Stanford HAI : recherche sur l'IA multimodale.
• Comment fonctionne l'IA multimodale