L’IA multimodale est une forme d’IA hautement avancée qui imite la capacité humaine à interpréter le monde en utilisant du contenu et des données provenant de différents sens. Tout comme les humains comprennent le texte, les images et les sons, l’IA multimodale intègre ces différents types de données pour comprendre le contexte et la signification complexe contenue dans l’information. Dans le monde des affaires, par exemple, cela peut permettre une meilleure compréhension des opinions des clients en analysant à la fois ce qu’ils disent et comment ils l’expriment à travers le ton de la voix ou l’expression faciale.
Les systèmes d’IA traditionnels sont généralement unimodaux, ce qui signifie qu’ils se spécialisent dans un type de données, comme le texte ou les images. Ils peuvent traiter de grandes quantités de données rapidement et repérer des motifs que l’intelligence humaine ne peut pas détecter. Cependant, ils ont de sérieuses limitations. Ils sont insensibles au contexte et moins aptes à gérer des situations inhabituelles et ambiguës.
C’est pourquoi l’IA multimodale va un pas plus loin, en intégrant des modalités. Cela permet une compréhension plus profonde et des interactions beaucoup plus intéressantes entre les humains et l’IA.
Les modèles d’intelligence artificielle développés aujourd’hui utilisent les paires de modalités suivantes :
Source : Ideogram (https://ideogram.ai)
Les modèles d’IA multimodale sont également capables de suivre simultanément les indices textuels et l’image qui les “inspire”. Ils offrent des résultats et des variations d’images créées encore plus intéressants et plus précisément définis. Cela est très utile si vous souhaitez simplement obtenir un graphique ou une bannière légèrement différente, ou ajouter ou supprimer un seul élément, comme une tasse de café :
Source : Ideogram (https://ideogram.ai)
Source : HuggingFace.co (https://huggingface.co/tasks/image-to-text)
Source : NeROIC (https://zfkuang.github.io/NeROIC/resources/material.png)
Il y a aussi des expériences avec l’IA multimodale traduisant la musique en images, par exemple (https://huggingface.co/spaces/fffiloni/Music-To-Image), mais examinons de plus près les applications commerciales de l’IA multimodale. Alors, comment la question de la multimodalité se manifeste-t-elle dans les chatbots basés sur l’IA les plus populaires, ChatGPT et Google Bard ?
Google Bard peut décrire des images simples et a été équipé de communication vocale depuis juillet 2023, lorsqu’il est apparu en Europe. Malgré la qualité variable des résultats de reconnaissance d’image, cela a jusqu’à présent été l’un des points forts qui différencient la solution de Google de ChatGPT.
BingChat, grâce à son utilisation de DALL-E 3, peut générer des images à partir de textes ou de commandes vocales. Bien qu’il ne puisse pas décrire en mots les images jointes par l’utilisateur, il peut les modifier ou les utiliser comme inspiration pour créer de nouvelles images.
Depuis octobre 2023, OpenAI a également commencé à introduire de nouvelles fonctionnalités vocales et d’image dans ChatGPT Plus, la version payante de l’outil. Elles permettent d’avoir une conversation vocale ou de montrer une image à ChatGPT, afin qu’il sache ce que vous demandez sans avoir à le décrire en mots exacts.
Par exemple, vous pouvez prendre une photo d’un monument pendant que vous voyagez et avoir une conversation en direct sur ce qui est intéressant à son sujet. Ou prendre une photo de l’intérieur de votre réfrigérateur pour découvrir ce que vous pouvez préparer pour le dîner avec les ingrédients disponibles et demander une recette étape par étape.
Décrire des images peut aider, par exemple, à préparer l’inventaire des biens à partir des données de caméras de vidéosurveillance ou à identifier les produits manquants sur les étagères des magasins. La manipulation d’objets peut être utilisée pour réapprovisionner les biens manquants identifiés à l’étape précédente. Mais comment les chatbots multimodaux peuvent-ils être utilisés dans les affaires ? Voici trois exemples :
Un excellent exemple d’IA multimodale tournée vers l’avenir est l’optimisation des processus commerciaux d’une entreprise. Par exemple, un système d’IA pourrait analyser des données provenant de diverses sources, telles que des données de vente, des données clients et des données de médias sociaux, pour identifier les domaines nécessitant des améliorations et suggérer des solutions possibles.
Un autre exemple est l’utilisation de l’IA multimodale pour organiser la logistique. Combiner les données GPS, l’état de l’entrepôt lu à partir d’une caméra et les données de livraison pour optimiser les processus logistiques et réduire les coûts d’entreprise.
Bon nombre de ces fonctionnalités sont déjà appliquées aujourd’hui dans des systèmes complexes tels que les voitures autonomes et les villes intelligentes. Cependant, elles n’ont pas été mises en œuvre à cette échelle dans des contextes commerciaux plus petits.
La multimodalité, ou la capacité à traiter plusieurs types de données, telles que le texte, les images et l’audio, favorise une compréhension contextuelle plus profonde et une meilleure interaction entre les humains et les systèmes d’IA.
Une question ouverte demeure, quelles nouvelles combinaisons de modalités pourraient exister prochainement ? Par exemple, sera-t-il possible de combiner l’analyse de texte avec le langage corporel, afin que l’IA puisse anticiper les besoins des clients en analysant leurs expressions faciales et leurs gestes ? Ce type d’innovation ouvre de nouveaux horizons pour les entreprises, aidant à répondre aux attentes des clients en constante évolution.
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Expert en JavaScript et instructeur qui forme les départements informatiques. Son objectif principal est d'améliorer la productivité de l'équipe en enseignant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.
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