Si vous avez utilisé le dernier modèle d’intelligence artificielle ChatGPT-4 ou le dernier moteur de recherche Google, vous avez déjà eu recours à l’intelligence artificielle multimodale. Pourtant, il y a quelques années, un accès aussi facile à l’intelligence artificielle multimodale n’était qu’un rêve. Ce guide explique ce qu’est cette nouvelle technologie et comment elle révolutionne notre monde au quotidien.
Les technologies d’IA qui se spécialisaient dans une seule forme d’analyse de données, par exemple les chatbots textuels ou les logiciels de reconnaissance d’images, constituent l’apprentissage unimodal (Single-Modality Learning). Mais aujourd’hui, l’IA peut combiner différentes formes de données telles que des images, du texte, des photographies, des graphiques, des rapports et bien d’autres encore, pour une analyse plus riche et plus perspicace. Ces applications de l’IA sont l’IA multimodale qui fait déjà sa marque dans de nombreux domaines de notre vie.
Par exemple, dans les véhicules autonomes, l’IA multimodale aide à collecter des données provenant de caméras, de LiDAR et de radars, et à les combiner pour une meilleure connaissance de la situation. Dans le domaine de la santé, l’IA peut combiner des dossiers médicaux textuels avec des données d’imagerie pour des diagnostics plus précis. Dans les agents conversationnels tels que ChatGPT-4, l’IA multimodale peut interpréter à la fois le texte et le ton de la voix pour fournir des réponses plus nuancées.
Intelligence artificielle multimodale
- Apprentissage monomodal : Ne traite qu’un seul type d’entrée.
- Apprentissage multimodal : Peut traiter plusieurs types d’entrées comme le texte, l’audio et les images.
Les anciens modèles d’apprentissage automatique étaient unimodaux, c’est-à-dire qu’ils ne pouvaient traiter qu’un seul type d’entrée. Par exemple, les modèles basés sur le texte, comme l’architecture Transformer, se concentrent exclusivement sur les données textuelles. De même, les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont conçus pour les données visuelles telles que les images.
Le ChatGPT d’OpenAI est un domaine de technologie d’IA multimodale que vous pouvez essayer. Il est désormais capable d’interpréter des données provenant de textes, de fichiers et d’images. Le moteur de recherche multimodal de Google en est un autre exemple. En substance, les systèmes d’intelligence artificielle multimodale sont conçus pour comprendre, interpréter et intégrer de multiples formes de données, qu’il s’agisse de texte, d’images, d’audio ou même de vidéo. Cette approche polyvalente améliore la compréhension contextuelle de l’IA, ce qui rend ses résultats beaucoup plus précis.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle multimodale ?
Regardez cette vidéo sur YouTube.
La limite est évidente : ces modèles ne peuvent pas gérer naturellement un mélange d’entrées, telles que de l’audio et du texte. Par exemple, vous pouvez avoir un modèle conversationnel qui comprend le texte mais ne tient pas compte du ton ou de l’intonation capturés dans l’audio, ce qui conduit à une mauvaise interprétation.
En revanche, l’apprentissage multimodal vise à construire des modèles capables de traiter différents types d’entrées et éventuellement de créer une représentation unifiée. Cette unification est bénéfique car l’apprentissage d’une modalité peut améliorer les performances du modèle sur une autre modalité. Imaginez un modèle linguistique formé à la fois sur des livres et sur les livres audio qui les accompagnent ; il pourrait mieux comprendre le sentiment ou le contexte en alignant le texte sur le ton des mots prononcés.
Une autre caractéristique remarquable est la capacité à générer des réponses communes quel que soit le type d’entrée. Concrètement, cela signifie que le système d’IA pourrait comprendre une requête, qu’elle soit saisie sous forme de texte, prononcée à haute voix ou même transmise par une séquence d’images. Cela a de profondes implications pour l’accessibilité, l’expérience de l’utilisateur et le développement de systèmes plus robustes. Approfondissons les facettes de l’apprentissage multimodal dans les modèles d’apprentissage automatique, un sous-domaine qui suscite une grande attention en raison de ses applications polyvalentes et de l’amélioration des mesures de performance. Les principales facettes de l’IA multimodale sont les suivantes
- Types de données : Texte, images, audio, vidéo, etc.
- Réseaux spécialisés : Utilisation de réseaux neuronaux spécialisés tels que les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour les images et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou les transformateurs pour le texte.
- Fusion de données : L’intégration de différents types de données par le biais de techniques de fusion telles que la concaténation, les mécanismes d’attention, etc.
En termes simples, l’intégration de plusieurs types de données permet une interprétation plus nuancée de situations complexes. Imaginez un scénario de soins de santé dans lequel un rapport médical textuel peut être ambigu. Si l’on y ajoute des radiographies, le système d’IA peut parvenir à un diagnostic plus définitif. Ainsi, pour améliorer votre expérience des applications d’IA, les systèmes multimodaux offrent une image holistique en amalgamant des morceaux de données disparates.
Regardez cette vidéo sur YouTube.
Dans une architecture multimodale, différents modules ou réseaux neuronaux sont généralement spécialisés dans le traitement de types de données spécifiques. Par exemple, un réseau neuronal convolutif (CNN) peut être utilisé pour le traitement des images, tandis qu’un réseau neuronal récurrent (RNN) ou un transformateur peut être employé pour le texte. Ces réseaux spécialisés peuvent ensuite être combinés grâce à diverses techniques de fusion, comme la concaténation, les mécanismes d’attention ou des opérations plus complexes, afin de générer une représentation unifiée.
Si vous êtes curieux de savoir comment ces systèmes fonctionnent, sachez qu’ils emploient souvent un mélange de réseaux spécialisés conçus pour chaque type de données. Par exemple, un CNN traite des données d’image pour en extraire les caractéristiques pertinentes, tandis qu’un transformateur peut traiter des données textuelles pour en comprendre le sens sémantique. Ces caractéristiques isolées sont ensuite fusionnées pour créer une représentation holistique qui capture l’essence de l’entrée à multiples facettes.
Techniques de fusion :
- Concaténation : Il s’agit simplement d’enchaîner des caractéristiques provenant de différentes modalités.
- Mécanismes d’attention : Pondération de l’importance des caractéristiques entre les différentes modalités.
- Architectures hybrides : Opérations plus complexes qui intègrent dynamiquement les caractéristiques au cours du traitement.
Analogies simplifiées
L’analogie de l’orchestre : Imaginez l’IA multimodale comme un orchestre. Dans un modèle d’IA traditionnel, monomodal, c’est comme si vous n’écoutiez qu’un seul instrument, par exemple un violon. C’est beau, mais c’est limité. Avec une approche multimodale, c’est comme si tout un orchestre – violons, flûtes, tambours, etc. – jouait en harmonie. Chaque instrument (ou type de données) apporte sa sonorité unique (ou sa vision) et, une fois combinés, ils créent une expérience musicale (ou une analyse) plus riche et plus complète.
L’analogie du couteau suisse : Un modèle d’IA traditionnel, monomodal, est comme un couteau avec un seul outil – une lame pour couper. L’IA multimodale est comme un couteau suisse, équipé de divers outils pour différentes tâches – ciseaux, tournevis, pincettes, etc. Tout comme un couteau suisse permet de résoudre un plus grand nombre de problèmes, l’IA multimodale peut traiter des requêtes plus complexes en utilisant plusieurs types de données.
Applications dans le monde réel
Pour vous donner une idée du vaste potentiel de l’IA multimodale, examinons quelques applications :
- Véhicules autonomes : La fusion de capteurs exploite des données provenant de caméras, de LiDAR et de radars pour fournir une connaissance exhaustive de la situation.
- Soins de santé : Les dossiers médicaux textuels peuvent être complétés par des données d’imagerie pour un diagnostic plus approfondi.
- Commerce électronique : Les systèmes de recommandation peuvent intégrer les commentaires textuels des utilisateurs et les images des produits pour améliorer les recommandations.
Google, avec ses capacités multimodales dans les algorithmes de recherche, exploite à la fois le texte et les images pour vous donner un ensemble plus complet de résultats de recherche. De même, Tesla excelle dans la mise en œuvre de la fusion de capteurs multimodaux dans ses voitures autonomes, capturant une vue à 360 degrés de l’environnement de la voiture.
L’importance de l’apprentissage multimodal réside principalement dans sa capacité à générer des représentations communes à partir d’entrées diverses. Par exemple, dans une application de soins de santé, un modèle multimodal peut aligner la description verbale des symptômes d’un patient avec les données d’imagerie médicale afin de fournir un diagnostic plus précis. Ces représentations alignées permettent au modèle de comprendre le sujet de manière plus holistique, en tirant parti d’informations complémentaires provenant de différentes modalités pour obtenir une vue plus complète.
L’IA multimodale est extrêmement prometteuse, mais elle fait également l’objet de recherches permanentes pour résoudre des problèmes tels que l’alignement des données et le déséquilibre des modalités. Toutefois, grâce aux progrès de l’apprentissage profond et de la science des données, ce domaine est promis à une croissance significative.
Voilà donc une vue d’ensemble, mais accessible, de ce qu’implique l’IA multimodale. Avec la capacité d’intégrer une multitude de types de données, cette technologie promet un avenir où l’IA ne sera pas seulement intelligente, mais aussi perspicace et consciente du contexte.
Résumé de l’intelligence artificielle multimodale :
- Apprentissage monomodal : Ne traite qu’un seul type d’entrée.
- Apprentissage multimodal : Peut traiter plusieurs types d’entrées comme le texte, l’audio et les images.
- Avantages de l’inter-modalité : L’apprentissage d’une modalité peut améliorer les performances dans une autre modalité.
- Réponses communes : Capable de générer des résultats unifiés quel que soit le type d’entrée.
- Représentations communes : Au cœur de l’approche multimodale, elles permettent une compréhension holistique de divers types de données.
L’apprentissage multimodal offre une approche évoluée et nuancée de l’apprentissage automatique. En favorisant les représentations communes à travers un spectre d’entrées, ces modèles repoussent les limites de ce que l’IA peut percevoir, interpréter et prendre en compte.
Lire plus Guide:
- AnyGPT modèle de langage multimodal à grande échelle (LLM), ouvert à tous
- 4 Domaines dans lesquels l’intelligence artificielle (IA) progressera en 2024
- Comment utiliser le modèle de langage large multimodal Ferret 7B d’Apple ?
- L’IA générative expliquée en termes simples
- Test des performances de l’analyse vidéo Google Gemini 1.5 Pro AI
- Comment configurer la clé API Google Gemini Pro et le modèle d’IA – Guide du débutant
