🏗️Exemple concret
Contrôle qualité industriel multimodal : le système reçoit une photo de la pièce (Computer Vision) + les données capteurs (tabular) + le rapport d'inspection précédent (texte). Le modèle multimodal combine les trois sources pour décider si la pièce est conforme, avec une précision de 97% vs 89% pour le modèle vision seul.
∑ Concept clé
Architecture type : encodeurs spécialisés par modalité (ViT pour images, Transformer pour texte) → projection dans un espace latent commun → fusion (cross-attention ou concatenation) → décodeur (texte ou classification).
🎯Quand l'utiliser ?
✓Analyse de documents (texte + images/graphiques)
✓Diagnostic médical (imagerie + notes cliniques + biologie)
✓Surveillance industrielle (caméras + capteurs + historique)
✅ Avantages
+Raisonnement plus riche en combinant plusieurs sources d'information
+Un seul modèle remplace plusieurs pipelines spécialisés
+Capacités émergentes (raisonner sur un graphique PDF)
⚠️ Limites
−Très coûteux à entraîner et à inférer
−Gestion des modalities manquantes (si image absente)
−Hallucinations visuelles parfois plus graves que textuelles
🛠️ Outils principaux
GPT-4 Vision (OpenAI)
Gemini 1.5 (Google)
Claude 3 (Anthropic)
LLaVA (open source)
Deep LearningLLMComputer VisionNLPIA Générative