Définition LLM – MM

Un Large Language Model (LLM) est un modèle de traitement de langage naturel (NLP) conçu pour traiter et générer du texte. Ces modèles sont entrainés sur de vastes ensembles de données textuelles et utilisent des structures comme les réseaux neuronaux profonds pour comprendre et produire un langage naturel cohérent et pertinent en fonction des entrées textuelles. Les LLM, comme GPT, sont capables de réaliser diverses tâches linguistiques telles que la traduction, la rédaction de texte, la réponse à des questions et bien plus encore. Leur puissance réside dans leur capacité à comprendre le contexte et à générer du texte.

Un Multimodal Model (MM), en revanche, intègre et traite plusieurs types de données, comme le texte, les images, l’audio, et parfois des vidéos. Ces modèles sont conçus pour comprendre et générer des réponses à partir de diverses sources de données multimodales. Un modèle multimodale peut analyser une image et générer une description textuelle correspondante, ou inversement, créer une image basée sur une description textuelle. Un exemple emblématique est CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training), qui utilise un objectif de contraste pour apprendre à associer des images et des textes de manière efficace ce qui en fait un outil puissant dans l’IA générative. Contrairement aux approches précédentes qui se limitent à des classes prédéfinies, CLIP peut généraliser à de multiples tâches en évaluant la similarité entre les paires image-texte. Ainsi, il est devenu l’un des encodeurs visuels et textuels les plus utilisés dans divers travaux de génération et d’édition de vision.

Importance et défis rencontrés

Ces modèles sont cruciaux dans nombreux domaines, tels que des assistants virtuels plus interactifs et naturels. Cependant les modèles unimodaux, traitent une seule modalité de données, et présentent plusieurs défis qui justifient le développement de modèles multimodaux :

• Biais unimodale : Les modèles unimodaux, en se basant sur une seule source d’information, peuvent être biaisés. Cela limite leur capacité à comprendre pleinement le contexte ou à saisir des nuances importantes que d’autres modalités pourraient révéler.
• Limitation de la compréhension du contexte : En traitant une seule modalité, ces modèles peuvent manquer des informations cruciales disponibles dans d’autres formats.
• Erreurs : Les modèles unimodaux peuvent présenter des erreurs en raison des contraintes propres à la modalité unique qu’ils abordent.

Le développement de modèles multimodaux représente un progrès majeur dans le domaine de l’IA, répondant aux contraintes des modèles unimodaux.

Comment fonctionne un MM-LLM

Le MM-LLM est utilisé dans divers domaines tels que le service client et l’assistance virtuelle, offrant des opportunités pour l’automatisation et l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Grâce à leur capacité à traiter et à comprendre le langage humain à grande échelle, de nouvelle opportunités ont été ouvertes pour l’automatisation et l’efficacité dans ces domaines. 

Méthodes pour entraîner des MM-LLMs

Le fonctionnement des modèles multimodaux est basé sur trois modules principaux :

• Module d’entrée : L’objectif des encodeurs unimodaux est d’extraire et de saisir les caractéristiques dans leur modalité spécifique. Ces réseaux ont été élaborés et entraînés afin de traiter les données de leur modalité respective. Par exemple, les données d’image sont traitées par un réseau de neurones convolutionnel (CNN) et les données textuelles par un réseau de neurones récurrents (RNN). Chaque réseau unimodal est entraîné indépendamment sur un jeu de données pertinent pour sa modalité.
• Module de fusion : Une fois l’extraction terminée, les caractéristiques des divers réseaux sont fusionnées à l’aide d’une méthode de fusion multimodale. Elle extrait les propriétés des réseaux qui traitent l’audio, les images et/ou le texte et les combine en une seule représentation partagée. La fusion multimodale vise principalement à regrouper des informations provenant de diverses sources afin de permettre au système d’intelligence artificielle de saisir les relations et les liens entre elles. Il est crucial d’avoir une compréhension globale pour les tâches qui nécessitent de nombreuses informations.
• Module de sortie : Un classificateur multimodal est responsable de faire des prédictions ou des décisions basées sur la représentation des données fusionnées de plusieurs modalités. Il s’agit d’une partie cruciale du modèle multimodal qui détermine le résultat final ou l’action que le système doit entreprendre. Après ces phases, un système d’IA multimodal peut saisir et exploiter des ensembles de données provenant de différentes sources, comme le texte, les images, l’audio ou la vidéo.

Les modèles de langage multimodaux, comme Flamingo, BLIP-2, MiniGPT, NExT-GPT et CoDi-2, représentent une avancée significative dans l’IA en combinant efficacement des données visuelles et textuelles. Ces modèles intègrent différentes approches afin d’améliorer la compréhension du contexte, ce qui permet des interactions plus enrichissantes et précises.

Avantages

Le MM-LLM présente des avantages significatifs dans le secteur de l’assurance, en transformant la manière dont les données sont analysées et utilisées afin d’améliorer les processus opérationnels et l’expérience client. Voici les principaux avantages qu’il offre :

• Amélioration de la compréhension :

Grâce à sa capacité à intégrer des informations provenant de diverses sources, le Multimodal Model permet une évaluation plus précise et rapide des réclamations. Cela réduisent non seulement le temps de traitement des dossiers, mais aussi les erreurs humaines.

• Amélioration de la précision :

Il détecte les fraudes en repérant les incohérences entre différents types de données, ce qui permet aux assureurs de prendre des décisions plus éclairées.

• Conversations réelles :

Une meilleure expérience client en simplifiant les échanges afin de favoriser une interaction plus fluide et efficace entre les clients et les assureurs.

Cas d’usage – Applications

Gaming

Voici quelques cas d’usage :

Les modèles multimodaux transforment l’industrie du gaming en enrichissant les interactions et en rendant les expériences de jeu plus immersives. Ces modèles permettent de créer des personnages de jeu plus réactifs et intelligents en combinant différents signaux tels que l’audio, les visuels et les mouvements. La dynamique du jeu est également adaptée en temps réel en fonction des réactions émotionnelles du joueur, ce qui permet une immersion plus intense. Dans ce domaine, la recherche examine comment ces différentes modalités interagissent et impactent la perception globale des joueurs, ce qui permet de mieux appréhender les conséquences des jeux sur les sensations, la perception et la cognition humaines. Ces progrès permettent aux développeurs de développer des jeux qui utilisent pleinement le système de perception humaine, offrant ainsi des expériences de jeu plus immersives et personnalisées.

E-commerce

Les modèles multimodaux dans l’e-commerce révolutionnent la manière dont les entreprises anticipent la demande et améliorent l’expérience utilisateur en combinant des informations textuelles, visuelles et comportementales différentes. En intégrant des informations issues des descriptions de produits, des avis clients, des portraits consommateurs et des images des produits, ces modèles permettent une prédiction plus précise et fiable de la demande de produits. Par exemple, la combinaison des caractéristiques visuelles avec des informations textuelles permet d’améliorer l’extraction des valeurs des attributs des produits, ce qui facilite la recommandation plus pertinente et une recherche de produits plus efficace. De plus, les modèles multimodaux exploitent les relations spatiales entre différentes modalités pour affiner les prévisions de demande, en tenant compte des influences combinées des critiques et des profils consommateurs. Cette approche contribue à des stratégies de gestion des stocks plus optimisées, à une meilleure personnalisation des recommandations et à une amélioration générale de l’expérience client.

Robotiques

Dans le domaine de la robotique, les modèles multimodaux permettent aux robots de mieux comprendre et interagir avec leur environnement en intégrant plusieurs types de données simultanément. En combinant des données visuelles (images des caméras), auditives (sons captés par des microphones) et tactiles (données de capteurs de contact), les robots peuvent évoluer de manière plus efficace dans des environnements complexes. Ces données combinées leur permettent de reconnaître et de manipuler des objets avec une plus grande précision, ce qui leur permet d’ajuster leurs actions. De plus, cette approche renforce leur aptitude à interagir de manière plus naturelle avec les êtres humains, en comprenant mieux les intentions et les comportements à travers divers signaux sensoriels.

Assurance (IARD)

L’IA utilise des modèles multimodaux pour l’évaluation et le traitement en temps réel des images de sinistres, comme des dommages de véhicule ainsi que les descriptions écrites. Cette analyse permet d’évaluer de manière précise les dégâts, de vérifier rapidement la validité des réclamations et d’estimer les coûts de réparation. Cela accélère le traitement et la validation des réclamations d’assurance.

Une approche similaire est adoptée pour les dommages aux habitations, qui analyse les images des dégâts causés par des événements climatiques ou domestiques. Ces images sont associées à des descriptions afin d’évaluer les réparations nécessaires et anticiper les risques à venir en s’appuyant sur les données.

En ce qui concerne les objets de valeur, tels que les œuvres d’art, l’assurance évalue leur authenticité et leur valeur en associant l’analyse d’images avec les documents historiques, tout en surveillant leur état par des comparaisons d’images et de descriptions.

Santé

La lecture de documents visuels, tels que les diagrammes, et de diagnostics écrits est aussi optimisée pour analyser des diagrammes et des graphiques médicaux en parallèle des rapports de diagnostic écrits. Cette méthode permet une interprétation rapide et précise des diagnostics et des résultats médicaux. En intégrant cette méthode, les médecins peuvent prendre des décisions éclairées basées sur l’ensemble des tests effectués. L’automatisation des traitements et de la vérifications des documents médicaux réduit les erreurs humaines et accélère les processus, ce qui optimise le flux de travail.

Conclusion

Les modèles multimodaux apportent des améliorations considérables dans divers aspects. Ils optimisent l’évaluation des risques en combinant diverses sources de données, pour une analyse plus complète et précise. Cette intégration renforce l’efficacité opérationnelle et améliore la précision globale. Ils contribuent à une efficacité opérationnelle accrue en intégrant et en traitant simultanément plusieurs types d’informations, ce qui optimise les processus et réduit les coûts. De plus, ils enrichissent l’expérience client en offrant des interactions plus naturelles et personnalisées.