Qu’est-ce qu’un LMM (grand modèle multimodal) ?

Les grands modèles multimodaux, ou LMM, font évoluer la manière dont l’intelligence artificielle interprète l’information.

Si ce terme ne vous est pas familier, vous n’êtes pas le seul. LMM est l’abréviation anglaise de Large Multimodal Model. Le nom peut sembler complexe, mais le principe est simple.

Qu’est-ce qu’un grand modèle multimodal ?

Un modèle d’IA traditionnel travaille généralement sur un seul type d’information. Il peut, par exemple, comprendre du texte ou analyser des images.

Un grand modèle multimodal peut traiter plusieurs formats simultanément : textes, images, documents et schémas, mais aussi, dans certains cas, contenus audio et vidéo.

En reliant ces différentes sources, le modèle peut construire une compréhension plus complète de la situation.

Comment fonctionne l’IA multimodale ?

L’IA multimodale analyse et met en relation plusieurs formes d’information, au lieu de les traiter séparément. Un LMM peut ainsi examiner le texte d’un document tout en interprétant ses éléments visuels, comme les graphiques, les tableaux, les schémas et les photographies.

Un exemple simple de grand modèle multimodal

Imaginons que vous demandiez à une IA de vous expliquer un rapport de production.

Un modèle limité au texte pourrait se contenter d’en lire le résumé. Un LMM pourrait également interpréter les graphiques, les tableaux et les images du rapport, puis rapprocher tous ces éléments pour fournir une réponse plus complète et plus utile.

Que peuvent apporter les LMM aux entreprises industrielles ?

Les grands modèles multimodaux ouvrent de nouvelles perspectives aux entreprises industrielles.

Les informations utiles à la compréhension d’une situation ne sont pas toujours réunies dans un seul format. Elles peuvent être réparties entre des manuels de maintenance, des plans techniques, des photographies, des rapports d’inspection et des données opérationnelles.

En analysant ces sources dans leur ensemble, un LMM peut aider les équipes à trouver plus rapidement les informations pertinentes, à mieux comprendre un problème et à prendre des décisions plus éclairées.

L’avenir des grands modèles multimodaux

À mesure que l’intelligence artificielle progresse, les modèles deviennent capables de comprendre davantage d’informations, mais aussi une plus grande diversité de formats.

C’est précisément l’objectif des grands modèles multimodaux : relier les textes, les contenus visuels et d’autres sources de données afin d’obtenir une vision plus complète.

Pour les entreprises industrielles qui gèrent des informations complexes et hétérogènes, cette capacité peut rendre l’IA plus pratique, plus utile et plus facile à intégrer dans les activités quotidiennes.