GPT-4 et l’IA multimodale

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Qu’est-ce que l’IA multimodale ? C’est une question que l’on entend souvent de nos jours, n’est-ce pas ? Que ce soit pendant les pauses déjeuner, dans les groupes de discussion au bureau ou en discutant avec des amis le soir, il semble que tout le monde parle de GPT-4. La récente publication de GPT-4 a suscité une vague d’excitation et de spéculation au sein de la communauté de l’IA et au-delà. Dernier né de l’impressionnante gamme de modèles de langage d’OpenAI, GPT-4 est doté d’une série de capacités avancées, en particulier dans le domaine de l’IA multimodale. Grâce à sa capacité à traiter et à intégrer des données provenant de modalités multiples, telles que le texte, les images et les sons, GPT-4 représente une avancée significative dans le domaine de l’IA et a suscité un intérêt et une attention considérables de la part des chercheurs, des développeurs et des passionnés. Depuis la sortie de GPT-4, tout le monde discute des possibilités offertes par l’IA multimodale. Faisons d’abord la lumière sur ce sujet en revenant 6 mois en arrière.

6 mois plus tôt : l’IA multimodale

Dans une interview podcast intitulée “AI for the Next Era”, Sam Altman, PDG d’OpenAI, a fait part de son point de vue sur les progrès à venir dans le domaine de la technologie de l’IA. L’un des points forts de la conversation a été la révélation par M. Altman qu’un modèle multimodal se profile 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. Les interactions de l’OpenAI avec les humains étaient limitées à des entrées textuelles, que ce soit par l’intermédiaire de Dall-E ou de ChatGPT. Cependant, une IA multimodale serait capable d’interagir par la parole, ce qui lui permettrait d’écouter les commandes, de fournir des informations et même d’exécuter des tâches. Avec la sortie de GPT-4, cette situation pourrait changer pour de bon.

Je pense que nous aurons bientôt des modèles multimodaux, ce qui ouvrira de nouvelles perspectives. Je pense que les gens font un travail extraordinaire avec des agents qui peuvent utiliser des ordinateurs pour faire des choses à votre place, utiliser des programmes et cette idée d’interface linguistique où vous dites en langage naturel – ce que vous voulez dans cette sorte de dialogue aller-retour. Vous pouvez itérer et affiner, et l’ordinateur le fait pour vous. C’est ce que l’on constate très tôt avec DALL-E et CoPilot.

-Altman 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. Bien qu’Altman n’ait pas explicitement confirmé que le GPT-4 serait multimodal à ce moment-là, il a laissé entendre qu’une telle technologie était à l’horizon et qu’elle arriverait dans un avenir proche. Un aspect intriguant de sa vision de l’IA multimodale est son potentiel à créer de nouveaux modèles d’entreprise qui ne sont pas réalisables à l’heure actuelle. Altman établit un parallèle avec la plateforme mobile, qui a créé d’innombrables opportunités pour de nouvelles entreprises et de nouveaux emplois. De la même manière, une plateforme d’IA multimodale pourrait débloquer une multitude de possibilités innovantes et transformer notre mode de vie et de travail. C’est une perspective passionnante qui souligne le pouvoir de transformation de l’IA et sa capacité à remodeler notre monde d’une manière que nous ne pouvons qu’imaginer. …Je pense qu’il va s’agir d’une tendance massive, et que de très grandes entreprises seront construites avec cette interface, et plus généralement… [I think] que ces modèles très puissants seront l’une des véritables nouvelles plateformes technologiques, que nous n’avons pas vraiment eues depuis le mobile. Et il y a toujours une explosion de nouvelles entreprises juste après, donc ce sera cool. Je pense que nous parviendrons à faire fonctionner de véritables modèles multimodaux. Il ne s’agira plus seulement de texte et d’images, mais de toutes les modalités que vous avez dans un modèle qui pourra facilement passer d’un élément à l’autre de manière fluide. -Altman

Une IA véritablement auto-apprenante

Un domaine qui reçoit relativement peu d’attention dans le domaine de la recherche sur l’IA est celui de la création d’une IA auto-apprenante. Alors que les modèles actuels sont capables de compréhension spontanée, ou “émergence”, où de nouvelles capacités apparaissent à partir d’un plus grand nombre de données d’entraînement, une IA véritablement auto-apprenante représenterait un grand pas en avant. M. Altman, de l’OpenAI, a parlé d’une IA capable d’apprendre et d’améliorer ses capacités par elle-même, plutôt que de dépendre de la taille de ses données d’entraînement. Ce type d’IA transcenderait le paradigme traditionnel des versions de logiciels, où les entreprises publient des mises à jour incrémentielles, au profit d’une croissance et d’une amélioration autonomes. Bien que M. Altman n’ait pas suggéré que le GPT-4 possède cette capacité, il a indiqué que l’OpenAI y travaillait et qu’il s’agissait d’une possibilité tout à fait envisageable. 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.

Retour au présent : GPT-4 est disponible

La version très attendue de GPT-4 est maintenant disponible pour certains abonnés Plus. Elle comprend un nouveau modèle de langage multimodal qui accepte le texte, la parole, les images et la vidéo comme entrées et fournit des réponses sous forme de texte. OpenAI a présenté GPT-4 comme une étape importante dans ses efforts pour développer l’apprentissage profond, notant que même s’il ne surpasse pas les humains dans de nombreux scénarios du monde réel, il offre des performances de niveau humain sur divers benchmarks professionnels et académiques. La popularité de ChatGPT, qui utilise la technologie d’IA GPT-3 pour générer des réponses humaines à des requêtes de recherche basées sur des données collectées sur Internet, a grimpé en flèche depuis son lancement le 30 novembre. Le lancement de ChatGPT, un chatbot conversationnel, a déclenché une course à l’armement en matière d’IA entre Microsoft et Google, qui visent tous deux à intégrer des technologies d’IA générative créatrices de contenu dans leurs produits de recherche sur internet et de productivité bureautique. Le lancement de GPT-4 et la concurrence actuelle entre les géants de la technologie soulignent l’importance croissante de l’IA et son potentiel à transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie. Pour mieux comprendre le sujet, nous vous invitons à vous plonger dans une discussion plus approfondie et plus technique sur l’IA multimodale. L’IA multimodale est un type d’intelligence artificielle capable de traiter et de comprendre des données provenant de différents modes ou modalités.

Qu’est-ce que l’IA multimodale ?

L’IA multimodale est un type d’intelligence artificielle capable de traiter et de comprendre des données provenant de différents modes ou modalités, notamment le texte, la parole, les images et les vidéos. Cela signifie qu’elle peut reconnaître et interpréter diverses formes de données, et non un seul type, ce qui la rend plus polyvalente et adaptable à différentes situations. Par essence, l’IA multimodale peut “voir”, “entendre” et “comprendre” comme un humain, ce qui lui permet d’interagir avec le monde d’une manière plus naturelle et intuitive.

Applications de l’IA multimodale

Les capacités de l’IA multimodale sont vastes et variées. Voici quelques exemples de ce que l’IA multimodale peut faire :

• Reconnaissance de la parole : L’IA multimodale peut comprendre et transcrire le langage parlé, ce qui lui permet d’interagir avec les utilisateurs par le biais de commandes vocales et du traitement du langage naturel.
• 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 des textes écrits, y compris le traitement du langage naturel, l’analyse des sentiments et la traduction.
• Intégration multimodale : L’IA multimodale peut combiner des données provenant de différentes modalités afin d’obtenir une compréhension plus complète d’une situation. Par exemple, elle peut utiliser des indices visuels et sonores pour reconnaître les émotions d’une personne.

Comment fonctionne l’IA multimodale ?

Les réseaux neuronaux multimodaux sont généralement composés de plusieurs réseaux neuronaux unimodaux, un modèle audiovisuel étant un exemple de deux réseaux de ce type – un pour les données visuelles et un pour les données audio. Ces réseaux individuels traitent leurs entrées respectives séparément, dans un processus connu sous le nom d’encodage. Une fois le codage unimodal terminé, les informations extraites de chaque modèle doivent être combinées. Diverses techniques de fusion ont été proposées à cette fin, allant de la concaténation de base à l’utilisation de mécanismes d’attention. La fusion de données multimodales est un facteur critique pour la réussite de ces modèles. Après la fusion, l’étape finale implique un réseau de “décision” qui accepte les informations codées et fusionnées et qui est formé à la tâche spécifique. En substance, les architectures multimodales se composent de trois éléments essentiels : des codeurs unimodaux pour chaque modalité d’entrée, un réseau de fusion qui combine les caractéristiques des différentes modalités et un classificateur qui fait des prédictions sur la base des données fusionnées.

Comparaison avec les modèles d’IA actuels

Par rapport aux modèles d’IA traditionnels qui ne peuvent traiter qu’un seul type de données à la fois, l’IA multimodale présente plusieurs avantages :

• Polyvalence : L’IA multimodale peut traiter plusieurs types de données, ce qui la rend plus adaptable à différentes situations et à différents cas d’utilisation.
• Interaction naturelle : En intégrant plusieurs modalités, l’IA multimodale peut interagir avec les utilisateurs d’une manière plus naturelle et intuitive, semblable à la façon dont les humains communiquent.
• Précision améliorée : En combinant des données provenant de différentes modalités, l’IA multimodale peut améliorer la précision de ses prédictions et de ses classifications.

Voici un tableau récapitulatif comparant différents modèles d’IA :

Modèle d’IA	Type de données	Applications
L’IA basée sur le texte	Texte	Traitement du langage naturel, Chatbots, Analyse des sentiments
IA basée sur l’image	Images	Détection d’objets, classification d’images, reconnaissance faciale
IA basée sur la parole	Audio	Assistants vocaux, reconnaissance vocale, transcription
IA multimodale	Texte, Images, Audio, Vidéo	Interaction naturelle, compréhension contextuelle, précision améliorée

Pourquoi l’IA multimodale est-elle importante ?

L’IA multimodale est importante parce qu’elle a le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie et les machines. En permettant des interactions plus naturelles et intuitives par le biais de modalités multiples, l’IA multimodale peut créer des expériences utilisateur plus transparentes et plus personnalisées. Cela peut être particulièrement bénéfique dans des domaines tels que :

• Les 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 dont la langue maternelle n’est pas l’anglais.
• 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 attrayantes dans les jeux vidéo, les films et d’autres formes de médias.

Avantages de l’IA multimodale

Voici quelques-uns des principaux avantages de l’IA multimodale :

• Compréhension du contexte: En combinant des données provenant de modalités multiples, l’IA multimodale peut acquérir une compréhension plus complète d’une situation, y compris le contexte et la signification des données.
• Interaction naturelle : En permettant des interactions plus naturelles et intuitives par le biais de modalités multiples, l’IA multimodale peut créer des expériences utilisateur plus transparentes et plus personnalisées.
• Précision améliorée : En intégrant de multiples sources de données, l’IA multimodale peut améliorer la précision de ses prédictions et de ses classifications.

Potentiel de création de nouveaux modèles économiques

L’IA multimodale a également le potentiel de créer de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles sources de revenus. En voici quelques exemples :

• Assistants vocaux : L’IA multimodale peut permettre la création d’assistants vocaux plus sophistiqués et personnalisés, capables d’interagir avec les utilisateurs par le biais de la parole, du texte et d’affichages visuels.
• Maisons intelligentes : L’IA multimodale permet de créer des maisons plus intelligentes et plus réactives, capables de comprendre et de s’adapter aux préférences et aux comportements de l’utilisateur.
• Assistants d’achat virtuels : L’IA multimodale peut aider les clients à naviguer et à personnaliser leur expérience d’achat grâce à des interactions vocales et visuelles.

L’avenir de la technologie de l’IA

L’avenir de la technologie de l’IA est passionnant, les chercheurs explorant de nouveaux moyens de créer des modèles d’IA plus avancés et plus sophistiqués. Voici quelques domaines clés :

• L’auto-apprentissage de l’IA : Les chercheurs en IA visent à créer une IA capable d’apprendre et de s’améliorer d’elle-même, sans intervention humaine. Cela pourrait conduire à des modèles d’IA plus adaptables et plus résistants, capables de gérer un large éventail de tâches et de situations.
• L’IA multimodale : Comme nous l’avons vu 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 multimodale plus sophistiqués et plus polyvalents, capables de comprendre et de traiter des données provenant de modalités multiples.
• Éthique et gouvernance : L’IA devenant de plus en plus puissante et omniprésente, il est essentiel de veiller à ce qu’elle soit utilisée de manière éthique et responsable. Les chercheurs en IA explorent les moyens de créer des systèmes d’IA plus transparents et plus responsables, en accord avec les valeurs et les priorités humaines.

Comment les chercheurs en IA visent-ils à créer une IA capable d’apprendre par elle-même ?

Les chercheurs en IA explorent plusieurs approches pour créer une IA capable d’apprendre par elle-même. L’un des domaines de recherche prometteurs est l’apprentissage par renforcement, qui consiste à apprendre à un modèle d’IA à prendre des décisions et à agir en fonction des informations fournies par l’environnement. Une autre approche est l’apprentissage non supervisé, qui consiste à former un modèle d’IA sur des données non structurées et à le laisser trouver des modèles et des relations par lui-même. En combinant ces approches et d’autres, les chercheurs en IA espèrent créer des modèles d’IA plus avancés et plus autonomes, capables de s’améliorer et de s’adapter au fil du temps.

Potentiel d’amélioration des modèles d’IA

Les modèles d’IA améliorés ont le potentiel de transformer notre mode de vie et de travail. Voici quelques avantages potentiels des modèles d’IA améliorés :

• Amélioration de la précision : À mesure que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués et avancés, ils peuvent améliorer leur précision et réduire les erreurs dans des domaines tels que le diagnostic médical, les prévisions financières et l’évaluation des risques.
• Des expériences plus personnalisées : Les modèles d’IA avancés peuvent personnaliser les expériences des utilisateurs en comprenant les préférences et les comportements individuels. Par exemple, un service de streaming musical peut recommander des chansons en fonction de l’historique d’écoute et de l’humeur de l’utilisateur.
• Automatisation des tâches fastidieuses : L’IA peut automatiser les tâches fastidieuses et répétitives, libérant ainsi du temps pour que les humains puissent se concentrer sur des tâches plus créatives et de haut niveau.

GPT-4 et l’IA multimodale

Après beaucoup d’anticipation et de spéculation, OpenAI a finalement révélé le dernier ajout à son impressionnante gamme de modèles de langage d’IA. Baptisé GPT-4, le système promet d’apporter des avancées révolutionnaires dans le domaine de l’IA multimodale, bien que la gamme des modalités d’entrée soit plus limitée que certains ne l’avaient prédit. Selon OpenAI, le modèle peut traiter à la fois des entrées textuelles et visuelles, fournissant des sorties textuelles qui démontrent un niveau de compréhension sophistiqué. Grâce à sa capacité à interpréter et à intégrer simultanément plusieurs modes d’entrée, GPT-4 marque une étape importante dans le développement des modèles de langage de l’IA, qui ont pris de l’ampleur depuis plusieurs années avant d’attirer l’attention du grand public au cours des derniers mois. Les modèles GPT révolutionnaires d’OpenAI ont captivé l’imagination de la communauté de l’IA depuis la publication de l’article de recherche original en 2018. Après l’annonce de GPT-2 en 2019 et de GPT-3 en 2020, ces modèles ont été entraînés sur de vastes ensembles de données de texte, provenant principalement d’Internet, qui sont ensuite analysés à la recherche de modèles statistiques. Cette approche simple mais très efficace permet aux modèles de générer et de résumer des écrits, ainsi que d’effectuer une série de tâches textuelles telles que la traduction et la génération de codes. Malgré les inquiétudes concernant l’utilisation potentiellement abusive des modèles GPT, OpenAI a finalement lancé son chatbot ChatGPT basé sur GPT-3.5 à la fin de l’année 2022, rendant la technologie accessible à un public plus large. Cette initiative a déclenché une vague d’excitation et d’anticipation dans l’industrie technologique, d’autres acteurs majeurs tels que Microsoft et Google ayant rapidement emboîté le pas en lançant leurs propres chatbots d’IA, notamment Bing dans le cadre du moteur de recherche Bing. Le lancement de ces chatbots démontre l’importance croissante des modèles TPG dans l’élaboration de l’avenir de l’IA, et leur potentiel à transformer la façon dont nous communiquons et interagissons avec la technologie. Comme on pouvait s’y attendre, l’accessibilité croissante des modèles linguistiques d’IA a posé une série de problèmes et de défis à différents secteurs. Par exemple, le système éducatif a eu du mal à faire face à l’émergence de logiciels capables de générer des dissertations universitaires de haute qualité. De même, des plateformes en ligne telles que Stack Overflow et Clarkesworld ont été contraintes d’interrompre les soumissions en raison de l’afflux massif de contenu généré par l’IA. Même les premières applications des outils d’écriture par IA dans le domaine du journalisme ont rencontré des difficultés. Malgré ces difficultés, certains experts affirment que les effets négatifs ont été un peu moins graves que prévu. Comme pour toute nouvelle technologie, l’introduction de modèles linguistiques d’IA a nécessité une réflexion et une adaptation approfondies afin de garantir que les avantages de la technologie soient maximisés tout en minimisant les effets négatifs. Selon OpenAI, GPT-4 a suivi une formation de six mois en matière de sécurité et, lors de tests internes, il a été “82 % moins susceptible de répondre à des demandes de contenu interdit et 40 % plus susceptible de produire des réponses factuelles que GPT-3.5”. Revenons à notre sujet initial : Qu’est-ce que l’IA multimodale ? Il y a six mois à peine, le concept d’IA multimodale était encore largement confiné au domaine de la spéculation et de la recherche théoriques. Cependant, avec la récente publication de GPT-4, nous assistons aujourd’hui à un changement majeur dans le développement et l’adoption de cette technologie. Les capacités du GPT-4, en particulier sa capacité à traiter et à intégrer des données provenant de modalités multiples, ont ouvert un tout nouveau monde de possibilités et d’opportunités pour le domaine de l’IA et au-delà. Nous assisterons à une expansion rapide des applications multimodales de l’IA dans un large éventail d’industries et de secteurs. Des soins de santé à l’éducation en passant par les loisirs et les jeux, la capacité des modèles d’IA à comprendre et à répondre à des données provenant de modalités multiples transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie et les machines. Cette technologie nous permet de communiquer et de collaborer avec les machines d’une manière plus naturelle et intuitive, ce qui a des répercussions importantes sur l’avenir du travail et de la productivité.