L’IA multimodale combine texte, images, audio et vidéo au sein d’un même système, rendant l’IA plus intelligente et efficace. Elle transforme les secteurs d’activité en permettant des tâches telles que l’analyse d’images médicales avec les données des patients ou la génération de code à partir de maquettes de conception. D’ici 2027, 40 % des outils d’IA seront multimodaux, contre seulement 1 % en 2023, et le marché atteindra 10,89 milliards de dollars d’ici 2030.
Points clés :
- Ce qu’elle fait : Traite ensemble plusieurs types de données (texte, images, audio, vidéo) pour fournir des analyses plus pertinentes.
- Pourquoi c’est important : Réduit les inefficacités et améliore la précision des tâches complexes.
- Principaux modèles : Google Gemini, OpenAI GPT-4o et Anthropic Claude 3, chacun excellant dans des domaines différents.
- Secteurs concernés : Santé, e-commerce, automobile, et bien plus encore.
Vous souhaitez automatiser des workflows avec l’IA multimodale ? Des outils comme Latenode vous permettent d’intégrer des modèles avancés tels que Gemini et GPT-4 dans vos processus, sans écrire de code.
IA multimodale : des LLM qui peuvent voir (et entendre)
Qu’est-ce que l’IA multimodale ?
L’IA multimodale réunit différents types de données — comme les images, les sons et le texte — dans un système unifié, en reproduisant la manière dont les humains traitent l’information. En intégrant ces types de données, elle obtient une compréhension du contexte bien plus approfondie que les systèmes d’IA traditionnels. En 2023, le marché mondial de l’IA multimodale était évalué à 1,2 milliard de dollars, avec des prévisions indiquant un taux de croissance annuel de plus de 30 % entre 2024 et 2032 [2]. Cette croissance rapide témoigne de l’importance croissante de l’IA multimodale pour rationaliser et automatiser les workflows métier.
Comprendre les modalités en IA
En IA, une « modalité » désigne un type spécifique de donnée d’entrée qu’un système peut traiter [3]. Chaque modalité — visuelle, auditive ou textuelle — apporte des informations uniques et, une fois combinées, elles offrent une vision plus riche et plus complète.
Les bénéfices de la combinaison des modalités sont déjà visibles dans des applications concrètes. Par exemple, la plateforme d’IA conversationnelle de Uniphore améliore l’efficacité des centres d’appels en analysant simultanément le ton de la voix, les expressions faciales et le texte [2]. Comme l’expliquent Abby Curtis et Chrissy Kidd de Splunk Blogs :
« L’IA multimodale peut gérer plusieurs entrées de données (modalités), ce qui produit des résultats plus précis » [3]
En intégrant plusieurs types de données, ces systèmes réduisent les ambiguïtés souvent observées dans les approches à modalité unique et offrent une compréhension plus nuancée du contexte.
| Aspect | IA à modalité unique | IA multimodale |
|---|---|---|
| Gestion des données | Traite un seul type de données | Gère plusieurs types de données simultanément |
| Analyse intégrée | Limitée à des tâches spécialisées | Excelle dans les situations complexes à plusieurs niveaux |
| Vitesse d’entraînement | Rapide à entraîner et à déployer | Nécessite des jeux de données variés et davantage de ressources |
| Cas d’usage | Génération de texte, reconnaissance vocale | Légendage d’images, compréhension intermodale |
| Compréhension contextuelle | Limitée par une seule entrée | Combine les entrées pour un contexte plus riche |
Ces atouts montrent comment les systèmes d’IA multimodale, en particulier les grands modèles multimodaux (LMM), transforment l’IA en passant de tâches isolées à une analyse intégrée et globale.
L’évolution des LLM vers les LMM
Les grands modèles multimodaux (LMM) poussent les capacités des grands modèles de langage (LLM) encore plus loin en intégrant des données visuelles et auditives au texte. Si les LLM excellent dans les tâches fondées sur le texte, les LMM étendent leurs fonctionnalités aux images, aux vidéos et à l’audio, ce qui les rend bien plus polyvalents [5]. Cette avancée rapproche l’IA d’une compréhension et d’une interaction avec le monde qui semblent plus humaines.
Les LMM y parviennent en utilisant des jeux de données à grande échelle et des architectures de réseaux neuronaux avancées pour identifier des motifs entre différents types de données [5]. Ils peuvent, par exemple, générer des légendes pour des images ou répondre à des questions nécessitant de combiner des informations visuelles et textuelles. En septembre 2024, Meta AI a présenté LlaMA 3.2, un LMM open source capable de traiter simultanément du texte et des données visuelles, améliorant à la fois l’interaction des utilisateurs et la précision du contenu [4].
Une caractéristique clé des LMM réside dans l’utilisation de mécanismes d’attention locale et globale. Ces systèmes se concentrent sur des zones précises d’une image correspondant au texte associé (attention locale), tout en intégrant des informations sémantiques plus larges sur l’ensemble de l’entrée (attention globale) [5]. Cette double focalisation apporte davantage de précision et d’adaptabilité, ce qui rend les LMM efficaces dans des situations complexes, comme l’interprétation de données médicales dans le secteur de la santé ou l’analyse de tendances financières [5]. En reliant ces modalités, les LMM ouvrent la voie à des interactions humain-IA plus naturelles et plus efficaces.
Modèles d’IA multimodale populaires en 2025
Alors que l’IA multimodale continue d’évoluer, 2025 a vu émerger une vague de modèles avancés capables de traiter ensemble, de manière fluide, le texte, les images, l’audio et la vidéo. Contrairement aux systèmes précédents, qui nécessitaient des modèles distincts pour chaque type de données, ces nouveaux systèmes intègrent nativement plusieurs modalités. Découvrons ci-dessous certains des modèles les plus influents qui façonnent ce paysage ainsi que leurs caractéristiques distinctives.
Les principaux LMM disponibles aujourd’hui
Plusieurs modèles multimodaux de premier plan dominent le paysage de l’IA en 2025, notamment Google Gemini, OpenAI GPT-4o et Anthropic Claude 3. Chaque modèle apporte des atouts uniques et redéfinit la façon dont les entreprises gèrent et intègrent des données variées.
- Google Gemini : Reconnu comme le système multimodal le plus polyvalent, Gemini prend en charge nativement le traitement du texte, des images, de l’audio et de la vidéo. Sa version Gemini 2.5 Pro dispose d’une impressionnante fenêtre de contexte d’un million de tokens, ce qui lui permet de traiter en une seule fois des contenus volumineux tels que des livres entiers ou de longues transcriptions vidéo. Samsung a notamment intégré Gemini à sa gamme Galaxy S25 au début de 2025, soulignant ses applications pratiques [6][7].
- OpenAI GPT-4o : Réputé pour sa précision en analyse visuelle, GPT-4o traite les tâches associant texte et images, telles que l’analyse de photos, de captures d’écran et de documents numérisés. Sa version améliorée, GPT-4.5, prend en charge jusqu’à 128 000 tokens, étendant ses capacités pour des tâches complexes comme l’interprétation de graphiques ou la combinaison de données visuelles et textuelles [6][7].
- Anthropic Claude 3 : Conçu pour faciliter les échanges conversationnels, Claude 3 excelle dans l’interprétation interactive des images et du texte. La mise à jour Claude 3.5 introduit une fenêtre de contexte de 200 000 tokens, ce qui en fait un choix idéal pour analyser des projets volumineux, qu’il s’agisse de documents uniques ou de vastes bases de code [7].
| Modèle | Fenêtre de contexte | Modalités prises en charge | Atout principal |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 1 million de tokens | Texte, images, audio, vidéo | Traitement multimodal complet |
| GPT-4.5 | 128 000 tokens | Texte, images | Grande précision en analyse visuelle |
| Claude 3.5 | 200 000 tokens | Texte, images | Interprétation conversationnelle des images |
Capacités multimodales natives
Ce qui distingue ces modèles est leur capacité à traiter nativement plusieurs types de données, sans conversion entre les formats. Cette capacité leur permet de gérer plus efficacement des tâches complexes et de fournir des analyses plus riches. Par exemple, Google Gemini peut analyser une présentation commerciale comprenant des graphiques, une narration orale et des notes écrites, puis synthétiser tous ces éléments dans une compréhension cohérente [7].
Le traitement multimodal natif est particulièrement précieux dans les situations qui exigent une compréhension approfondie des relations entre différents types de données. Par exemple, lors de l’analyse d’un document combinant texte et images, ces modèles interprètent directement les deux formats, sans devoir passer par des étapes intermédiaires telles que la conversion des images en texte. Cette approche fluidifie les workflows et enrichit les analyses dans tous les secteurs.
Applications concrètes dans tous les secteurs
L’adoption de l’IA multimodale devrait atteindre 40 % d’ici 2027 [6], portée par ses applications transformatrices :
- Santé : Les systèmes d’IA multimodale analysent des images médicales telles que les radiographies et les IRM parallèlement aux antécédents des patients, afin d’identifier les premiers signes de maladie. En recoupant les rapports de pathologie et les données génétiques, ces modèles proposent des recommandations de traitement précises [8].
- E-commerce : Les plateformes exploitent l’IA multimodale pour évaluer ensemble les avis clients et les images de produits. Elles peuvent ainsi identifier les caractéristiques les plus appréciées et aligner les recommandations de produits sur le comportement de navigation et les préférences visuelles des utilisateurs [8].
Comment fonctionnent les grands modèles multimodaux ?
Les grands modèles multimodaux sont conçus pour traiter et comprendre simultanément plusieurs formes de données — comme le texte, les images, l’audio et la vidéo. Ils s’appuient sur des architectures de transformeurs, particulièrement efficaces pour gérer des séquences d’informations interconnectées. Contrairement aux modèles traditionnels qui se concentrent sur des points de données isolés, les transformeurs analysent les relations à l’intérieur et entre les types de données, ce qui les rend idéaux pour intégrer des entrées variées [9]. Cette technologie fondamentale permet à ces modèles de relier efficacement différentes modalités.
Architecture de transformeurs : la base des LMM
Au cœur des grands modèles multimodaux (LMM) se trouve l’architecture de transformeurs, qui utilise des mécanismes d’auto-attention pour identifier les relations au sein des données et entre différents types de données. Cela permet au modèle de fusionner des informations provenant de diverses sources en une compréhension cohérente [11].
Voici comment cela fonctionne : chaque type de données — qu’il s’agisse d’une image, d’un texte ou d’un fichier audio — est traité par son propre encodeur spécialisé. Ces encodeurs convertissent les entrées en représentations vectorielles, appelées embeddings. Par exemple, si vous fournissez une image et un texte descriptif, le modèle crée des embeddings distincts pour chacun d’eux. Ces embeddings sont ensuite combinés dans une séquence d’entrée unifiée, souvent enrichie d’encodages positionnels afin de préserver le contexte spatial ou temporel [11].
Grâce aux mécanismes d’auto-attention et d’attention croisée, le modèle identifie les motifs et les relations entre les modalités. Il peut, par exemple, relier les détails visuels d’un graphique à son explication textuelle associée [9].
Des avancées récentes, comme le Mixture-of-Transformers (MoT), ont encore affiné ce processus. MoT sépare les paramètres spécifiques à chaque modalité, ce qui réduit les exigences de calcul tout en préservant les capacités globales d’auto-attention. Des tests avec le modèle Chameleon ont montré que MoT pouvait atteindre des performances comparables en n’utilisant que 55,8 % des FLOPs, voire seulement 37,2 % avec l’ajout de la parole comme troisième modalité [10].
Entraînement et ajustement fin
L’entraînement de grands modèles multimodaux comporte plusieurs étapes complexes. D’abord, les données brutes sont converties en embeddings à l’aide d’encodeurs spécialisés. Ces embeddings sont ensuite fusionnés dans une représentation unique. Les paramètres du modèle sont ajustés afin de réduire l’écart entre ses prédictions et les données réelles, ce qui lui permet d’apprendre efficacement [12].
L’ajustement fin est une phase particulièrement importante : le modèle y apprend les relations entre les différentes modalités. Il peut, par exemple, apprendre à associer des mots prononcés aux scènes visuelles correspondantes ou à aligner des descriptions textuelles sur le contenu d’images. Ce processus repose sur des jeux de données soigneusement sélectionnés afin de garantir la précision [12].
Une méthode essentielle pour l’ajustement fin est l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF). Cette approche utilise des évaluations humaines pour orienter le modèle vers la génération de résultats à la fois précis et sûrs. Le RLHF comprend quatre étapes : la collecte de données, l’ajustement fin supervisé, la création d’un modèle de récompense et l’optimisation. Ces étapes contribuent à améliorer la fiabilité du modèle et à réduire les résultats nuisibles [14][16]. Par exemple, OpenAI a constaté que les évaluateurs préféraient les résultats d’une version d’InstructGPT comptant 1,3 milliard de paramètres à ceux du beaucoup plus grand GPT-3 de 175 milliards de paramètres. En outre, des études avec GPT-4 ont montré que le RLHF doublait la précision du modèle sur des questions difficiles [15].
Bien que l’entraînement des LMM exige des ressources informatiques et une expertise considérables, les améliorations continues des architectures et des techniques d’entraînement rendent cet effort rentable. Ces avancées permettent aux modèles multimodaux d’exceller dans un large éventail d’applications concrètes, de la génération de contenu à l’automatisation métier complexe [12][13].
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Que peut faire un grand modèle multimodal ?
Les grands modèles multimodaux (LMM) transforment les secteurs d’activité en automatisant les workflows et en proposant des solutions innovantes qui combinent données visuelles, textuelles et audio. Ces modèles excellent dans le traitement et la génération de contenu dans plusieurs formats, ouvrant la voie à des applications en analyse d’images, génération de code et interaction vocale. Le marché mondial de l’IA multimodale devrait atteindre 10,89 milliards de dollars d’ici 2030 [17]. Cette croissance souligne la demande croissante pour des systèmes capables d’intégrer divers types de données afin de répondre à des défis complexes.
Description et analyse d’images
Les LMM sont très performants pour analyser des images, des graphiques et d’autres éléments visuels afin d’en extraire des informations pertinentes. Grâce à des encodeurs avancés, ces modèles convertissent les informations visuelles en formats vectoriels, ce qui leur permet de les traiter avec du texte et d’autres types de données. Cette capacité est appliquée dans de nombreux secteurs :
- Commerce de détail : Les plateformes en ligne exploitent les LMM pour générer des descriptions d’images de produits tels que des produits alimentaires et des plats préparés, réduisant ainsi le besoin de saisie manuelle [18].
- Industrie manufacturière : En combinant les données d’inspection visuelle avec les détails de production, les LMM aident à identifier et à prévenir les défauts avant leur apparition [18].
- Santé : L’analyse multimodale permet aux professionnels de santé de corréler les données d’imagerie avec les caractéristiques démographiques des patients et les protocoles de traitement, améliorant ainsi les résultats cliniques [18].
Dans le secteur de l’assurance automobile, les LMM analysent les images de dommages sur les véhicules, identifient précisément les problèmes et estiment les coûts de réparation, ce qui fluidifie le traitement des sinistres [13]. De même, dans la santé, ces modèles combinent les descriptions textuelles des symptômes avec l’imagerie médicale pour aider au diagnostic. Par exemple, IBM Watson Health intègre les données des dossiers médicaux électroniques, des notes cliniques et de l’imagerie afin d’améliorer le diagnostic des maladies et de personnaliser les traitements [17].
Génération de code à partir de maquettes
Les LMM transforment également le développement logiciel en convertissant des maquettes de conception et des wireframes en code fonctionnel. Cette capacité comble l’écart entre conception et développement, tout en réduisant considérablement le temps nécessaire au prototypage. En analysant des éléments comme les mises en page, les boutons et les palettes de couleurs, les LMM génèrent du code dans des formats tels que HTML, CSS, JavaScript et les frameworks d’applications mobiles. Cette approche réduit le codage manuel, ce qui la rend particulièrement utile pour créer des conceptions web réactives.
Cette fonctionnalité accélère non seulement le processus de conception vers le code, mais améliore aussi la productivité, en permettant aux développeurs de se concentrer sur l’amélioration de l’expérience utilisateur plutôt que de repartir de zéro.
Interaction vocale et analyse audio
Les LMM sont tout aussi efficaces avec les données audio, avec des capacités telles que la transcription vocale, l’analyse du ton émotionnel et la conversion de texte en audio. Ces fonctionnalités sont utilisées dans divers secteurs :
- Automobile : Des entreprises comme 704 Apps utilisent les LMM pour analyser les conversations à bord des véhicules. Par exemple, Gemini surveille la « température » émotionnelle en identifiant des mots tels que « vol » ou « agression », puis déclenche des alertes afin d’anticiper des risques potentiels [19]. Volkswagen of America utilise des LMM dans son application myVW, permettant aux conducteurs d’utiliser des commandes vocales pour consulter les manuels des propriétaires ou identifier les indicateurs du tableau de bord avec l’appareil photo de leur smartphone [19].
- Commerce de détail : Les LMM alimentent des systèmes de paiement en libre-service fluides en combinant commandes vocales, reconnaissance visuelle et traitement des paiements [13].
Lorsqu’elles sont intégrées à des plateformes comme Latenode, ces capacités d’interaction vocale gagnent encore en puissance. Les entreprises peuvent créer des workflows automatisés qui réagissent aux entrées audio et déclenchent des actions dans diverses applications. Par exemple, un magasin de détail pourrait utiliser Latenode pour traiter la commande vocale d’un client vérifiant la disponibilité d’un produit, puis envoyer automatiquement des notifications ou des mises à jour de suivi.
Les LMM redéfinissent le fonctionnement des entreprises en proposant des solutions concrètes qui font gagner du temps, améliorent la précision et enrichissent l’expérience utilisateur dans tous les secteurs.
Automatisez vos modèles d’IA multimodale avec Latenode
Latenode exploite tout le potentiel de l’IA multimodale et l’intègre de manière fluide aux opérations quotidiennes des entreprises. Si les modèles multimodaux comme GPT-4 ou Gemini excellent dans l’analyse avancée des données, leur véritable puissance se révèle lorsqu’ils sont intégrés dans des workflows. Latenode simplifie ce processus et transforme des capacités d’IA complexes en systèmes automatisés qui fonctionnent sans effort dans l’ensemble de votre stack technologique.
Connecter les LMM via des API
Gérer plusieurs abonnements IA peut être contraignant, mais Latenode élimine cette difficulté en centralisant l’accès à plus de 400 modèles d’IA [20]. Cela comprend des grands modèles multimodaux (LMM) de premier plan tels que GPT-4 d’OpenAI, Gemini de Google et Claude d’Anthropic. Avec son éditeur visuel de workflows, Latenode permet aux utilisateurs de connecter ces modèles à leurs applications métier sans avoir à écrire de code. Pour ceux qui préfèrent la personnalisation, les ajustements basés sur JavaScript sont entièrement pris en charge.
« Les nœuds IA sont incroyables. Vous pouvez les utiliser sans clés API : Latenode utilise des crédits pour appeler les modèles d’IA, ce qui les rend extrêmement simples à utiliser. Le GPT personnalisé de Latenode est très utile, notamment pour la configuration des nœuds » — Islam B., CEO, logiciel informatique [20]
Cette approche rationalisée réduit considérablement la complexité technique de l’intégration de l’IA. Les équipes n’ont plus besoin de jongler entre différents comptes fournisseurs, de surveiller diverses limites d’utilisation ou de gérer des systèmes d’authentification séparés. En simplifiant ces connexions, Latenode permet aux entreprises de se concentrer sur la création de workflows automatisés à fort impact.
Exemples de workflows Latenode
Automatisation de contenu SEO avec Gemini 2.5 Pro : Anastasia Antonova, fondatrice chez Latenode, a conçu un workflow automatisé qui a augmenté le trafic organique de 38 % en seulement un mois. Le processus identifie les sujets tendance, extrait du contenu via des API d’actualités et des navigateurs headless, utilise Gemini 2.5 Pro pour analyser les mots-clés SEO, puis génère des articles entièrement optimisés. Chaque article coûte entre 0,40 $ et 0,60 $ à produire et ne demande que 10 minutes de création. Ces articles ont commencé à se classer sur la deuxième page de Google peu après leur publication [20].
Les capacités de Latenode vont au-delà de la création de contenu :
- Génération de descriptions de produits : Les détaillants peuvent relier les téléversements d’images de produits à ChatGPT via Latenode. Lorsque de nouvelles images sont ajoutées à un système de gestion de contenu, le workflow génère automatiquement des descriptions détaillées, identifie les principales caractéristiques et met à jour la base de données produits.
- Workflows de la voix au contenu : Avec le modèle Speech-to-Post de Latenode, les notes vocales sont transformées en publications soignées pour les réseaux sociaux. Ce processus associe ChatGPT à des outils comme Recraft pour générer les visuels associés.
« Le nœud générateur de code JavaScript par IA est une véritable bouée de sauvetage. Si vous arrivez à un point de l’automatisation où un outil ou un nœud n’a pas encore été créé pour interagir avec Latenode, l’IA… » — Francisco de Paula S., développeur web, études de marché [20]
Ces exemples montrent comment Latenode comble l’écart entre l’IA multimodale de pointe et l’automatisation métier concrète. En intégrant une IA avancée dans les workflows, les entreprises peuvent transformer une technologie innovante en résultats tangibles, tout en améliorant leur efficacité et leur productivité.
Conclusion : l’avenir de l’IA multimodale
L’IA multimodale transforme le fonctionnement des entreprises et marque un changement majeur dans les technologies d’entreprise. Le marché mondial de l’IA multimodale devrait atteindre 10,89 milliards de dollars d’ici 2030 [17], et Gartner estime que d’ici 2027, 40 % des solutions d’IA générative intégreront des capacités multimodales, contre seulement 1 % en 2023 [1]. Ces chiffres illustrent l’adoption rapide de cette technologie et son importance grandissante dans tous les secteurs.
Les entreprises leaders exploitent déjà l’IA multimodale pour obtenir des résultats remarquables. Par exemple, Amazon utilise un système d’optimisation des emballages qui combine les dimensions des produits, les besoins d’expédition et les données d’inventaire afin de réduire les déchets tout en respectant des objectifs de durabilité. Walmart utilise des caméras en rayon, des étiquettes RFID et des données de transaction pour affiner la gestion des stocks et améliorer les prévisions de la demande. De même, DocLLM de JP Morgan traite les données textuelles, les métadonnées et les informations contextuelles issues de documents financiers, renforçant l’évaluation des risques et les efforts de conformité (source : Appinventiv, mai 2025).
« L’IA multimodale peut relever des défis plus complexes, créer des expériences plus personnalisées et aider les entreprises à s’adapter plus efficacement. Il s’agit de polyvalence et d’analyses plus approfondies, essentielles pour garder une longueur d’avance », déclare Scott Likens, responsable de l’ingénierie IA aux États-Unis et au niveau mondial chez PwC [21]. Arun Chandrasekaran, distinguished VP et analyste en intelligence artificielle chez Gartner, ajoute : « Elle permet des cas d’usage qui n’étaient auparavant pas possibles » [21].
En intégrant la voix, les images, le texte et les données structurées, l’IA multimodale ouvre la voie à des innovations qui génèrent une valeur métier mesurable. Lorsque ces capacités sont intégrées dans des workflows automatisés, des plateformes comme Latenode les rendent encore plus puissantes.
Latenode simplifie l’accès aux principaux modèles multimodaux comme GPT-4, Gemini et Claude, tout en rationalisant l’intégration et l’automatisation. Qu’il s’agisse de créer du contenu SEO, de générer des descriptions de produits à partir d’images ou d’activer une communication pilotée par la voix, Latenode permet aux entreprises d’intégrer de manière fluide l’IA multimodale à leurs opérations. Cette approche améliore non seulement l’efficacité, mais pose également les bases d’un avantage concurrentiel durable.
À mesure que l’IA multimodale évolue, les entreprises qui privilégient les plateformes d’intégration se positionneront comme des leaders dans leur domaine. L’avenir appartient à celles qui sauront orchestrer efficacement ces capacités avancées — et Latenode est là pour faire de cet avenir une réalité dès aujourd’hui.
