Qu’est-ce que l’IA multimodale ? Nous entendons souvent cette question ces jours-ci, n’est-ce pas? C’est une question que l’on se pose fréquemment de nos jours, n’est-ce pas ? GPT-4 semble être un sujet de conversation brûlant, que ce soit lors de réunions virtuelles, de forums en ligne ou même sur les réseaux sociaux. Il semble que des personnes de tous horizons soient désireuses de parler des capacités et du potentiel de GPT-4.
La communauté de l’IA et au-delà sont en effervescence avec l’excitation et la spéculation suite à la sortie de GPT-4, le dernier ajout à la gamme estimée de modèles de langage d’OpenAI. Bénéficiant d’un large éventail de capacités avancées, en particulier dans le domaine de l’IA multimodale, GPT-4 a suscité un intérêt et une attention considérables de la part des chercheurs, des développeurs et des passionnés.
Avec sa capacité à traiter et à assimiler les entrées de diverses modalités, y compris le texte, les images et les sons, GPT-4 représente un développement révolutionnaire dans le domaine de l’IA. Depuis sa sortie, beaucoup ont exploré les possibilités de l’IA multimodale, et le sujet est resté un sujet vivement débattu et très discuté.
Pour mieux comprendre l’importance de ce sujet, revenons en arrière six mois plus tôt.
L’IA multimodale était au coeur des discussions
Au cours d’une interview en podcast intitulée “IA pour la prochaine ère”, le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a fourni des informations précieuses sur les avancées à venir dans la technologie de l’IA. L’un des moments marquants de la discussion a été la révélation d’Altman qu’un modèle multimodal était à l’horizon.
Le terme « multimodal » fait référence à la capacité d’une IA à fonctionner dans plusieurs modes, y compris le texte, les images et les sons. Jusqu’à présent, les interactions d’OpenAI avec les humains se limitaient aux entrées de texte, que ce soit via Dall-E ou ChatGPT. Cependant, avec l’avènement d’une IA multimodale, le potentiel d’interaction par la parole pourrait révolutionner la façon dont nous communiquons avec les systèmes d’IA.
Cette nouvelle capacité pourrait permettre à l’IA d’écouter des commandes, de fournir des informations et même d’effectuer des tâches, élargissant considérablement ses fonctionnalités et la rendant plus accessible à un plus large éventail d’utilisateurs. Avec la sortie de GPT-4, cela pourrait marquer un changement significatif dans le paysage de l’IA.
Je pense que nous aurons des modèles multimodaux dans peu de temps, et cela ouvrira de nouvelles choses. Je pense que les gens font un travail incroyable avec des agents qui peuvent utiliser des ordinateurs pour faire des choses pour vous, utiliser des programmes et cette idée d’une interface linguistique où vous dites un langage naturel – ce que vous voulez dans ce genre de dialogue dans les deux sens. Vous pouvez l’itérer et l’affiner, et l’ordinateur le fait pour vous. Vous voyez une partie de cela avec DALL-E et CoPilot de manière très précoce.
-Altman
Bien qu’Altman n’ait pas explicitement confirmé que GPT-4 serait une IA multimodale, il a laissé entendre qu’une telle technologie est à l’horizon et sera disponible dans un proche avenir. Un aspect intrigant de sa vision de l’IA multimodale est le potentiel qu’elle détient pour créer de nouveaux modèles commerciaux qui sont actuellement irréalisables.
Faisant un parallèle avec la plate-forme mobile, qui a ouvert d’innombrables opportunités pour de nouvelles entreprises et de nouveaux emplois, Altman a suggéré qu’une plate-forme d’IA multimodale pourrait ouvrir une foule de possibilités innovantes et transformer notre façon de vivre et de travailler. Cette perspective passionnante souligne le pouvoir transformateur de l’IA et sa capacité à remodeler notre monde d’une manière que nous ne pouvons qu’imaginer.
Avec la sortie de GPT-4, le potentiel de ces possibilités innovantes semble plus proche que jamais, et les ramifications de sa sortie pourraient se faire sentir pendant des années.
… Je pense que cela va être une tendance massive, et les très grandes entreprises seront construites avec cela comme interface, et plus généralement [I think] que ces modèles très puissants seront l’une des véritables nouvelles plates-formes technologiques, ce que nous n’avons pas vraiment eu depuis le mobile. Et il y a toujours une explosion de nouvelles entreprises juste après, donc ça va être cool. Je pense que nous allons faire fonctionner de vrais modèles multimodaux. Et donc, pas seulement le texte et les images, mais chaque modalité que vous avez dans un modèle est capable de se déplacer facilement et de manière fluide entre les choses.
-Altman
L’IA auto-apprenante est-elle possible ?
Alors que le domaine de la recherche sur l’IA a fait des progrès significatifs ces dernières années, un domaine qui a reçu relativement peu d’attention est le développement d’une IA auto-apprenante. Les modèles actuels sont capables d’« émergence », où de nouvelles capacités découlent de l’augmentation des données d’entraînement, mais une véritable IA auto-apprenante représenterait un grand pas en avant.
Altman d’OpenAI a parlé d’une IA capable d’apprendre et d’améliorer ses capacités par elle-même, sans dépendre de la taille de ses données d’entraînement. Ce type d’IA transcenderait le paradigme traditionnel des versions logicielles, où les entreprises publient des mises à jour incrémentielles, et se développeraient et s’amélioreraient à la place de manière autonome.
Bien qu’Altman n’ait pas confirmé que GPT-4 possédera cette capacité, il a suggéré qu’OpenAI y travaillait et que c’était tout à fait possible. L’idée d’une IA auto-apprenante est intrigante et pourrait avoir des implications considérables pour l’avenir de l’IA et de notre monde.
En cas de succès, ce développement pourrait entraîner une nouvelle ère de l’IA, où les machines sont non seulement capables de traiter de grandes quantités de données, mais aussi d’apprendre et d’améliorer leurs propres capacités de manière indépendante. Une telle percée pourrait révolutionner de nombreux domaines, de la médecine à la finance en passant par les transports, et changer notre façon de vivre et de travailler d’une manière que nous pouvons à peine imaginer.
GPT-4 est là pour rester
La version très attendue de GPT-4 est désormais disponible pour certains abonnés Plus, bénéficiant d’un modèle de langage multimodal de pointe qui accepte une gamme d’entrées, y compris du texte, de la parole, des images et de la vidéo, et fournit des réponses textuelles.
OpenAI a positionné GPT-4 comme une étape importante dans ses efforts pour développer l’apprentissage en profondeur, et bien qu’il ne dépasse pas les performances humaines dans de nombreux scénarios du monde réel, il a démontré des performances au niveau humain sur de nombreux critères professionnels et académiques.
La popularité de ChatGPT, un chatbot conversationnel qui utilise la technologie GPT-3 AI pour générer des réponses de type humain aux requêtes de recherche basées sur des données recueillies sur Internet, a explosé depuis son lancement le 30 novembre.
Le lancement de ChatGPT a déclenché une course aux armements en IA entre les géants de la technologie Microsoft et Google, qui rivalisent tous deux pour intégrer des technologies d’IA génératives de création de contenu dans leurs produits de recherche sur Internet et de productivité bureautique.
La sortie de GPT-4 et la concurrence continue entre les titans de la technologie soulignent l’importance croissante de l’IA et son potentiel à révolutionner la façon dont nous interagissons avec la technologie.
Pour ceux qui recherchent une exploration plus technique et approfondie de l’IA multimodale, nous vous invitons à approfondir le sujet et à en savoir plus sur ce développement révolutionnaire dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que l’IA multimodale ?
L’IA multimodale est un type d’intelligence artificielle très polyvalent qui peut traiter et comprendre une gamme d’entrées de différents modes ou modalités, telles que le texte, la parole, les images et les vidéos. Cette capacité avancée lui permet de reconnaître et d’interpréter diverses formes de données, ce qui la rend plus flexible et adaptable à divers contextes.
Essentiellement, l’IA multimodale peut « voir », « entendre » et « comprendre » comme un humain, facilitant une interaction plus naturelle et intuitive avec le monde qui l’entoure. Cette technologie révolutionnaire représente une avancée significative dans le domaine de l’intelligence artificielle et a le potentiel de transformer de nombreuses industries et domaines, des soins de santé à l’éducation en passant par les transports.
Applications IA multimodales
L’IA multimodale possède un vaste éventail de capacités qui couvrent de nombreux secteurs et domaines. Voici quelques exemples de ce que cette technologie révolutionnaire peut réaliser :
- Reconnaissance de la parole: L’IA multimodale peut comprendre et transcrire le langage parlé, facilitant les interactions avec les utilisateurs grâce au traitement du langage naturel et aux commandes vocales.
- Reconnaissance d’images et de vidéos : L’IA multimodale peut analyser et interpréter des données visuelles, telles que des images et des vidéos, pour identifier des objets, des personnes et des activités.
- Analyse textuelle : L’IA multimodale peut traiter et comprendre le texte écrit, y compris le traitement du langage naturel, l’analyse des sentiments et la traduction linguistique.
- Intégration multimodale : L’IA multimodale peut intégrer des entrées de différentes modalités pour former une compréhension plus complète d’une situation. Par exemple, il peut utiliser des indices visuels et audio pour reconnaître les émotions d’une personne.
Ce ne sont que quelques exemples du vaste potentiel de l’IA multimodale, qui promet de révolutionner la façon dont nous interagissons avec la technologie et naviguons dans notre monde. Les possibilités sont illimitées et nous pouvons nous attendre à voir des avancées et des percées importantes dans le domaine dans les années à venir.
Comment fonctionne l’IA multimodale ?
Les réseaux de neurones multimodaux se composent généralement de plusieurs réseaux de neurones unimodaux spécialisés dans différentes modalités d’entrée, telles que les données audio, visuelles ou textuelles. Un exemple d’un tel réseau est le modèle audiovisuel, qui comprend deux réseaux distincts – un pour les données visuelles et un autre pour les données audio. Ces réseaux individuels traitent leurs entrées respectives indépendamment, via un processus appelé codage.
Une fois l’encodage unimodal terminé, les informations extraites de chaque modèle doivent être combinées. Il existe différentes techniques de fusion disponibles à cette fin, allant de la concaténation de base à l’utilisation de mécanismes d’attention. La fusion de données multimodales est un facteur crucial pour réussir dans ces modèles.
Après l’étape de fusion, l’étape finale implique un réseau de « décision » qui accepte les informations codées et fusionnées et est formé à la tâche spécifique.
Au final, les architectures multimodales comprennent trois composants essentiels : des encodeurs unimodaux pour chaque modalité d’entrée, un réseau de fusion qui combine les caractéristiques des différentes modalités et un classifieur qui fait des prédictions basées sur les données fusionnées. Cette approche sophistiquée de l’IA permet aux machines de traiter et d’interpréter des données complexes provenant de différentes sources, facilitant ainsi des interactions plus naturelles et intuitives avec le monde qui nous entoure.
IA multimodale vs autres modèles
L’IA multimodale présente plusieurs avantages par rapport aux modèles d’IA traditionnels qui ne peuvent gérer qu’un seul type de données à la fois. Ces avantages comprennent :
- Précision améliorée : En combinant les entrées de différentes modalités, l’IA multimodale peut améliorer la précision de ses prédictions et classifications, produisant des résultats plus fiables.
- Polyvalence: L’IA multimodale est capable de gérer plusieurs types de données, ce qui lui permet d’être plus adaptable à une variété de situations et de cas d’utilisation.
- Interaction naturelle : En intégrant plusieurs modalités, l’IA multimodale peut interagir avec les utilisateurs de manière plus naturelle et intuitive, de la même manière que les humains communiquent entre eux.
Ces avantages font de l’IA multimodale un changeur de jeu dans le domaine de l’intelligence artificielle, permettant des interactions plus transparentes et efficaces avec la technologie et offrant le potentiel d’avancées significatives dans divers secteurs et domaines.
L’importance de l’IA multimodale
L’émergence de l’IA multimodale est un développement important qui a le potentiel de révolutionner la façon dont nous interagissons avec la technologie et les machines. En permettant des interactions plus naturelles et intuitives via plusieurs modalités, l’IA multimodale peut créer des expériences utilisateur plus transparentes et personnalisées. Cette technologie a un vaste potentiel d’applications dans diverses industries, notamment :
- Soins de santé: L’IA multimodale peut aider les médecins et les patients à communiquer plus efficacement, en particulier pour les personnes à mobilité réduite ou qui ne sont pas des locuteurs natifs d’une langue.
- Éducation: L’IA multimodale peut améliorer les résultats d’apprentissage en fournissant un enseignement plus personnalisé et interactif qui s’adapte aux besoins individuels et au style d’apprentissage de l’élève.
- Divertissement: L’IA multimodale peut créer des expériences plus immersives et engageantes dans les jeux vidéo, les films et d’autres formes de médias. En intégrant plusieurs modalités, ces expériences peuvent devenir plus réalistes, interactives et émotionnellement engageantes, transformant la façon dont nous consommons le divertissement.
Nouveaux modèles économiques à l’horizon
L’IA multimodale améliore non seulement l’expérience utilisateur, mais a également le potentiel de créer de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles sources de revenus. Voici quelques exemples:
- Assistants vocaux : L’IA multimodale peut activer des assistants vocaux plus sophistiqués et personnalisés qui peuvent interagir avec les utilisateurs par le biais d’affichages vocaux, textuels et visuels. Cette technologie peut améliorer l’engagement des utilisateurs et créer de nouvelles opportunités pour les entreprises d’interagir avec leurs clients.
- Maisons intelligentes : L’IA multimodale peut créer des maisons plus intelligentes et réactives, capables de comprendre et de s’adapter aux préférences et aux comportements d’un utilisateur. Cela peut conduire à de nouveaux produits et services qui améliorent la domotique et la gestion, créant ainsi de nouvelles opportunités commerciales.
- Assistants commerciaux virtuels : L’IA multimodale peut aider les clients à naviguer et à personnaliser leur expérience d’achat grâce à des interactions vocales et visuelles. Cette technologie peut créer des expériences d’achat plus attrayantes et plus efficaces pour les consommateurs, tout en offrant de nouvelles opportunités aux entreprises pour commercialiser et vendre leurs produits.
Le potentiel de l’IA multimodale pour créer de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles sources de revenus est important, et ses applications ne sont limitées que par notre imagination. Alors que nous continuons à explorer et à développer cette technologie, il sera passionnant de voir les nombreuses solutions et possibilités innovantes qu’elle apportera à l’avenir des affaires et du commerce.
Par exemple, ChatGPT peut être la clé pour être embauché à l’avenir.
L’IA dominera-t-elle l’avenir ?
L’avenir de la technologie de l’IA est une frontière passionnante, les chercheurs explorant de nouvelles façons de créer des modèles d’IA plus avancés et sophistiqués. Voici quelques domaines d’intérêt clés :
- IA auto-apprenante : Les chercheurs en IA visent à créer une IA capable d’apprendre et de s’améliorer par elle-même, sans intervention humaine. Cela pourrait conduire à des modèles d’IA plus adaptables et résilients, capables de gérer un large éventail de tâches et de situations. Le développement de l’IA auto-apprenante pourrait également conduire à de nouvelles percées dans des domaines tels que la robotique, la santé et les systèmes autonomes.
- IA multimodale : Comme indiqué précédemment, l’IA multimodale a le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie et les machines. Les experts en IA travaillent à la création de modèles d’IA multimodaux plus sophistiqués et polyvalents, capables de comprendre et de traiter les entrées de plusieurs modalités. À mesure que cette technologie évolue, elle a le potentiel d’améliorer un large éventail d’industries et de domaines, des soins de santé et de l’éducation au divertissement et au service à la clientèle.
- Ethique et gouvernance : À mesure que l’IA devient plus puissante et omniprésente, il est essentiel de s’assurer qu’elle est utilisée de manière éthique et responsable. Les chercheurs en IA explorent des moyens de créer des systèmes d’IA plus transparents et responsables, alignés sur les valeurs et les priorités humaines. Cela implique de résoudre des problèmes tels que les préjugés, la confidentialité et la sécurité, et de veiller à ce que l’IA soit utilisée au profit de la société dans son ensemble.
Comment créer une IA auto-apprenante ?
Les chercheurs en IA explorent diverses approches pour créer une IA capable d’apprendre de manière autonome. Un domaine de recherche prometteur est l’apprentissage par renforcement, qui consiste à enseigner à un modèle d’IA à prendre des décisions et à agir en fonction des réactions de l’environnement. Ce type d’apprentissage est particulièrement utile pour les situations complexes et dynamiques où le meilleur plan d’action n’est pas toujours clair.
Une autre approche de l’IA d’auto-apprentissage est l’apprentissage non supervisé, où le modèle d’IA est formé sur des données non structurées et utilise ces données pour trouver des modèles et des relations par lui-même. Cette approche est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données, telles que des images ou du texte, où il peut ne pas être possible d’étiqueter et de catégoriser manuellement toutes les données.
En combinant ces approches et d’autres, les chercheurs en IA travaillent à la création de modèles d’IA plus avancés et autonomes qui peuvent apprendre et s’améliorer au fil du temps. Cela permettra à l’IA de mieux s’adapter aux nouvelles situations et tâches, ainsi que d’améliorer sa précision et son efficacité. En fin de compte, l’objectif est de créer des modèles d’IA capables non seulement de résoudre des problèmes complexes, mais aussi d’apprendre et d’améliorer leurs propres solutions.
À quel point GPT-4 est-il “multimodal” ?
OpenAI a dévoilé son dernier modèle de langage d’IA, GPT-4, après beaucoup d’anticipation et de spéculation. Bien que la gamme de modalités d’entrée du modèle soit plus limitée que certains ne l’avaient prédit, il est destiné à fournir des avancées révolutionnaires dans l’IA multimodale. GPT-4 peut traiter simultanément des entrées textuelles et visuelles, fournissant des sorties textuelles qui démontrent un niveau de compréhension sophistiqué. Cela marque une étape importante dans le développement de modèles de langage d’IA qui ont pris de l’ampleur depuis plusieurs années, captant enfin l’attention du grand public ces derniers mois.
Les modèles GPT révolutionnaires d’OpenAI ont captivé l’imagination de la communauté de l’IA depuis la publication du document de recherche original en 2018. Suite à l’annonce de GPT-2 en 2019 et de GPT-3 en 2020, ces modèles ont été formés sur de vastes ensembles de données de texte, proviennent principalement d’Internet, qui est ensuite analysé pour des modèles statistiques. Cette approche permet aux modèles de générer et de résumer l’écriture, ainsi que d’effectuer une gamme de tâches textuelles telles que la traduction et la génération de code.
Malgré les inquiétudes concernant l’utilisation abusive potentielle des modèles GPT, OpenAI a lancé son chatbot ChatGPT basé sur GPT-3.5 fin 2022, rendant la technologie accessible à un public plus large. Cette décision a déclenché une vague d’excitation et d’anticipation dans l’industrie technologique, avec d’autres acteurs majeurs tels que Microsoft et Google qui ont rapidement emboîté le pas avec leurs propres chatbots IA, y compris Bing dans le cadre du moteur de recherche Bing. Le lancement de ces chatbots démontre l’importance croissante des modèles GPT pour façonner l’avenir de l’IA, et leur potentiel à transformer la façon dont nous communiquons et interagissons avec la technologie.
À mesure que les modèles de langage d’IA deviennent plus accessibles, ils ont présenté de nouveaux défis et problèmes pour divers secteurs. Par exemple, le système éducatif a rencontré des difficultés avec des logiciels capables de générer des essais universitaires de haute qualité, tandis que les plateformes en ligne ont eu du mal à gérer un afflux de contenu généré par l’IA. Même les premières applications des outils d’écriture de l’IA dans le journalisme ont rencontré des problèmes. Néanmoins, les experts suggèrent que les impacts négatifs ont été moins graves qu’on ne le craignait initialement. Comme pour toute nouvelle technologie, l’introduction de modèles de langage d’IA nécessite une réflexion et une adaptation minutieuses pour garantir que les avantages de la technologie sont maximisés tout en minimisant les effets indésirables.
Selon OpenAI, GPT-4 avait suivi six mois de formation à la sécurité, et lors de tests internes, il était « 82 % moins susceptible de répondre aux demandes de contenu non autorisé et 40 % plus susceptible de produire des réponses factuelles que GPT-3.5. ”
Derniers mots
Revenons à notre question initiale : Qu’est-ce que l’IA multimodale ? La récente version de GPT-4 a fait sortir l’IA multimodale du domaine de la théorie pour la transformer en réalité. Avec sa capacité à traiter et à intégrer les entrées de diverses modalités, GPT-4 a ouvert un monde de possibilités et d’opportunités pour le domaine de l’IA et au-delà.
L’impact de cette technologie révolutionnaire devrait s’étendre à de multiples secteurs, des soins de santé et de l’éducation au divertissement et aux jeux. L’IA multimodale transforme la façon dont nous interagissons avec les machines, permettant une communication et une collaboration plus naturelles et intuitives. Ces progrès ont des implications importantes pour l’avenir du travail et de la productivité, car les modèles d’IA deviennent plus aptes à gérer des tâches complexes et à améliorer l’efficacité globale.
N’oubliez pas de consulter notre comparaison d’invites ChatGPT entre GPT-4 et GPT-3.5 pour en savoir plus sur les capacités de l’IA multimodale.
Source: Qu’est-ce que l’IA multimodale : GPT-4, applications et plus
