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Ouvrez la voie à l’avenir avec l’IA multimodale
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Ouvrez la voie à l’avenir avec l’IA multimodale

Allez au-delà du texte. Créez une IA vraiment intelligente grâce au multimodal.
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Où nous pouvons vous aider en IA multimodale

Fusion de données intégrée
Nous combinons différents types de données (rapports texte, images médicales, enregistrements vocaux, flux vidéo) pour vous offrir une vision complète plutôt que des fragments épars. Les entreprises décident mieux lorsqu’elles repèrent des tendances dans l’ensemble de leurs sources de données au lieu de deviner à partir d’informations incomplètes.
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Recherche intermodale
Nous concevons des systèmes qui permettent de chercher avec un type de données pour en trouver un autre : décrire par des mots ce que vous cherchez pour retrouver des images pertinentes, ou fredonner un air pour identifier le morceau. Vos utilisateurs trouvent plus vite ce dont ils ont besoin, sans savoir où c’est stocké.
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Modèles de fusion multimodale
Nous créons une IA capable de combiner texte, images, audio et vidéo aux bons stades du traitement. Au lieu de traiter chaque type de données séparément, nos modèles comprennent comment les différentes sources d’information se recoupent, pour des analyses plus riches.
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Analyse de sentiments multimodale
Nous analysons ce que les gens ressentent vraiment en étudiant ensemble leurs mots, leurs expressions faciales et leur ton de voix. Les entreprises comprennent les retours clients avec plus de justesse, sans passer à côté des signaux émotionnels qu’une analyse de texte seule ne détecterait pas.
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Interaction multimodale
Nous développons des systèmes qui comprennent la parole, les gestes et le fait de pointer du doigt, comme dans une conversation humaine naturelle. Les utilisateurs interagissent avec la technologie de façon plus intuitive, sans être enfermés dans des menus rigides ou des commandes saisies au clavier qui sonnent robotiques.
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Expériences utilisateur enrichies
Nous créons des assistants virtuels et des expériences AR et VR qui réagissent simultanément à plusieurs types d’entrées : voix, gestes, mouvements des yeux et contexte. Les utilisateurs profitent d’expériences plus immersives et personnalisées, qui répondent à leur manière naturelle de communiquer.
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Avantages de l’IA multimodale

Fusion complète des données
Plutôt que d’examiner séparément tableurs, images et fichiers audio, l’IA multimodale fait le lien entre toutes vos sources de données. Vous repérez des tendances et des enseignements qui resteraient invisibles si vous n’analysiez qu’un seul type d’information à la fois.
Analyse de données approfondie
Une IA qui traite simultanément texte, images et son vous donne une vision bien plus claire de ce qui se passe réellement. Qu’il s’agisse d’analyser des retours clients ou de surveiller des équipements, vous obtenez des analyses plus fines, car le système croise plusieurs points de vue sur une même situation.
Expériences utilisateur personnalisées
Des systèmes qui comprennent la façon dont les gens communiquent par les mots, les images et la voix peuvent adapter leurs réponses aux préférences de chacun. Vos clients reçoivent des recommandations et des échanges naturels et pertinents, plutôt que des réponses génériques qui manquent leur cible.
Traduction intermodale
L’IA peut passer d’un type de contenu à un autre : transformer la parole en texte écrit, décrire des images en plusieurs langues ou convertir un son en représentation visuelle. Cela lève les barrières de communication et rend les contenus accessibles à davantage de personnes.
Compréhension contextuelle
Quand l’IA prend en compte ensemble les indices visuels, le ton de la voix et le contexte écrit, elle comprend les situations plus comme un humain. Les prévisions et les recommandations gagnent en précision, car le système saisit le contexte complet au lieu de décider à partir d’informations limitées.
Apprentissage adaptatif
Les systèmes multimodaux deviennent plus performants avec le temps en apprenant de leurs erreurs sur différents types d’entrées. Ils s’adaptent plus vite à l’évolution des comportements et des préférences des utilisateurs et restent efficaces à mesure que votre entreprise et vos clients évoluent.

Comment fonctionne l’IA multimodale ?

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Collecte des données
L’IA récupère toutes les informations que vous lui fournissez (fichiers texte, photos, enregistrements audio, vidéos), puis trie le tout pour écarter les fichiers corrompus et les doublons. Avec des données de mauvaise qualité, les résultats le seront aussi : cette étape de nettoyage compte plus qu’on ne le croit.
Extraction des caractéristiques
Des outils d’IA différents explorent chaque type de données pour en extraire ce qui est vraiment utile. Les outils de traitement du texte repèrent mots-clés et sens, les analyseurs d’images détectent objets et motifs, les outils audio captent la parole et les sons. Chaque outil parle sa propre langue, mais en tire l’essentiel.
Combinaison des modalités
Le système détermine comment fusionner les enseignements du texte, des images et de l’audio sans perdre de détails importants. Parfois il mélange tout dès le départ, parfois il analyse chaque élément séparément avant de combiner les résultats. Dans les deux cas, vous obtenez une vision plus complète que n’importe quel type de données isolé.
Entraînement des modèles
L’IA apprend en traitant d’énormes volumes de données mixtes : photos accompagnées de légendes, vidéos avec sous-titres, audio avec transcriptions. Elle établit peu à peu des liens entre ce qu’elle voit, entend et lit, jusqu’à comprendre comment les différents types d’information se rapportent les uns aux autres.
Inférence et génération
Une fois entraînée, l’IA formule des hypothèses éclairées sur de nouvelles données en considérant plusieurs entrées à la fois. Elle peut lire votre expression faciale tout en écoutant vos paroles, ou générer des descriptions d’images en comprenant à la fois le contenu visuel et le contexte environnant.
Suggestions et améliorations
Le système continue de progresser en tirant des leçons de ses erreurs et de ses réussites. Les retours du terrain lui apprennent à gérer les cas limites inhabituels et les combinaisons de données inattendues qui ne figuraient pas dans le jeu d’entraînement initial.
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Cas d’usage de l’IA multimodale selon les secteurs

Secteur automobile

Votre voiture devient un expert de la sécurité, vigilant et infatigable. Caméras, radars et capteurs travaillent ensemble pour freiner lorsque vous risquez de heurter le véhicule qui précède, vous ramener dans votre voie quand vous dérivez et vous alerter sur les véhicules dans les angles morts. Vous pouvez piloter la voiture par la voix ou par des gestes, au lieu de chercher de minuscules boutons en conduisant. Autre atout : elle surveille votre visage pour détecter un assoupissement ou l’usage du téléphone, et vous alerte avant qu’il ne soit trop tard.

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Santé et pharma

Les médecins confient radiographies, analyses de sang et antécédents médicaux à une IA qui détecte un cancer ou d’autres pathologies plus tôt que l’œil humain seul. Les traitements deviennent personnalisés en fonction de votre ADN et de votre dossier de santé, au lieu d’approches standard identiques pour tous. Les laboratoires pharmaceutiques fournissent d’énormes volumes de données d’essais et de dossiers patients à une IA qui identifie des médicaments prometteurs sans y consacrer vingt ans ni des milliards de dollars.

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Médias et divertissement

Les entreprises qui proposent des contenus vidéo peuvent, dans le respect des lois en vigueur, recueillir des informations sur ceux qui utilisent leurs produits : ce qu’ils aiment, ce qu’ils font défiler, ce qui les garde devant l’écran. Vous obtenez des séries et des vidéos qui peuvent réellement vous plaire, plutôt que des propositions au hasard. Les annonceurs cessent de vous faire perdre du temps avec des publicités hors sujet et ciblent ce qui peut vous intéresser. Tout le monde y gagne, car vous n’êtes plus agacé par des recommandations mal ciblées.

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Distribution

Les enseignes suivent votre navigation en ligne, vos achats et votre activité sur les réseaux sociaux pour établir des profils d’une précision troublante. Mais il faut reconnaître que les recommandations ont désormais du sens, au lieu de proposer n’importe quoi. Les chaînes d’approvisionnement gagnent aussi en intelligence : les produits populaires restent en stock, tandis que les articles que personne n’achète n’occupent plus inutilement l’entrepôt.

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Industrie

Les machines d’usine signalent elles-mêmes leurs défaillances avant la panne. L’IA surveille les relevés des capteurs, écoute les bruits anormaux et détecte les défauts visuels pour prévoir les pannes avant l’arrêt de la production. Le contrôle qualité repère les produits défectueux en temps réel, au lieu d’expédier des articles cassés que les clients renverront de toute façon.

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Finance

Les banques analysent vos habitudes de dépenses, vos publications sur les réseaux sociaux et votre historique de crédit pour détecter les fraudeurs et décider s’il est pertinent de vous prêter de l’argent. Le service client basé sur l’IA connaît réellement les détails de votre compte, sans vous obliger à raconter votre histoire à chaque appel. Moins de personnes se font escroquer et les décisions de prêt deviennent moins arbitraires.

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E-commerce

Les boutiques en ligne suivent chaque clic, défilement et achat pour recommander les produits que vous achèterez vraiment, au lieu de suggestions totalement aléatoires. Les systèmes de gestion des stocks anticipent ce que les gens veulent avant même qu’ils le sachent. Les chatbots du service client donnent enfin des réponses utiles fondées sur votre historique de commandes, plutôt que des réponses génériques qui ne résolvent rien.

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Création d’agents IA avec des outils et frameworks de pointe

Framework d’IA
Langage de programmation
Framework web
Plateforme d’IA (MLaaS)
Modèles d’IA générative
Modèles d’IA générative
Modèles d’IA générative

Automatisez les tâches complexes avec l’IA multimodale.

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Dots

Notre méthode de développement d’IA sans accroc

01
Identification du problème et collecte des données
Nous prenons le temps d’écouter ce qui pousse votre équipe à bout, au lieu de croire que nous le savons déjà. Puis nous explorons vos données, même en désordre : tableurs interminables, bases que personne ne comprend, fichiers éparpillés dans douze systèmes. Nous vous dirons honnêtement si la situation de vos données est sans issue, car faire semblant ferait perdre du temps à tout le monde.
02
Choix des algorithmes et entraînement des modèles
Nous choisissons les méthodes d’IA en fonction de ce qui fonctionnera réellement pour votre situation, pas de ce que la Silicon Valley met en avant ce mois-ci. Puis nous entraînons le modèle sur vos données réelles jusqu’à ce qu’il gère les aléas du quotidien de votre entreprise sans broncher.
03
Tests
et validation
Nous passons beaucoup de temps à essayer de mettre votre IA en échec de toutes les façons possibles avant qu’elle n’arrive entre vos mains. Nous lui fournissons des données erronées, lui soumettons des scénarios impossibles et soumettons chaque élément à des tests extrêmes, pour que vous ne soyez pas pris au dépourvu par un cas limite que personne n’avait imaginé.
04
Planification du déploiement et intégration
Nous trouvons comment intégrer cette nouvelle IA dans les systèmes que vous utilisez déjà, sans tout faire s’effondrer. Cela demande souvent un vrai travail d’enquête pour comprendre les zones d’ombre non documentées de votre stack technique.
05
Déploiement et supervision des modèles
Nous la mettons en production, puis nous la surveillons de près, comme des parents inquiets, durant les premières semaines. Lorsqu’elle fera une erreur, et cela arrivera, nous serons là pour la corriger avant que vos utilisateurs ne se plaignent ou que votre direction ne pose des questions embarrassantes.
06
Maintenance et itération des modèles
Nous ne disparaissons pas dès que vous validez le projet, comme certains prestataires. Votre IA demande un suivi constant, car votre activité évolue sans cesse et lui pose de nouveaux défis. Nous restons à vos côtés pour ajuster et corriger au fil des problèmes.

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Pourquoi choisir 22soft ?

Expérience multisectorielle
Nous avons développé de l’IA multimodale pour des hôpitaux, des constructeurs automobiles et des chaînes de distribution. Nous savons donc ce qui fonctionne réellement selon les environnements métier, au lieu de solutions théoriques séduisantes sur le papier. Votre secteur a ses défis propres, et nous avons probablement déjà résolu des problèmes similaires ailleurs.
Solide maîtrise de l’IA
Notre équipe travaille sur l’IA multimodale depuis bien avant que le sujet ne devienne à la mode. Nous maîtrisons les détails techniques qui font la réussite ou l’échec de ces systèmes, pas seulement le discours marketing. Quand de nouvelles capacités d’IA apparaissent, nous savons lesquelles sont réellement utiles et lesquelles ne sont que des démonstrations spectaculaires.
Prêts pour l’innovation
Nous testons en permanence les nouvelles technologies d’IA pour que vous n’ayez pas à perdre de temps avec des approches expérimentales qui pourraient échouer. Vous bénéficiez d’innovations éprouvées qui résolvent de vrais problèmes, au lieu de servir de cobaye pour une technologie non validée qui risque de s’effondrer en production.
Sécurité avant tout
Nous intégrons la sécurité aux systèmes d’IA multimodale dès le premier jour, et non comme un ajout tardif. Vos données sensibles restent protégées par un chiffrement et des contrôles d’accès adaptés, car un piratage ne vaut pas le risque de rogner sur les protocoles de sécurité.
Développement rapide
Nous livrons rapidement des solutions d’IA multimodale opérationnelles, car des années d’expérience nous ont permis de rationaliser notre processus de développement. Vous obtenez des résultats rapides, sans perte de qualité ni système qui s’effondre dès son utilisation réelle.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que l’IA multimodale ?

L’IA multimodale traite et analyse des données issues de sources variées, comme le texte, les images et l’audio, pour offrir une compréhension globale de l’information. Cette intégration permet des prévisions et des analyses plus précises, et s’adapte à des secteurs tels que la santé et le divertissement.

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

Un modèle génératif multimodal crée de nouveaux contenus en combinant plusieurs types de données, par exemple en générant des images à partir de texte ou du texte à partir d’images. Il associe les capacités des modèles génératifs à des entrées multimodales pour produire des résultats variés.

Comment l’IA multimodale est-elle utilisée en IA générative ?

L’IA multimodale renforce l’IA générative en intégrant différents types de données, comme le texte et les images, pour produire des contenus plus riches et plus justes. Elle peut par exemple générer des images à partir de descriptions écrites ou produire des vidéos à partir d’images et d’audio.

Que désigne l’IA générative multimodale ?

L’IA générative multimodale désigne les systèmes qui créent de nouveaux contenus en combinant plusieurs types de données, comme le texte, les images ou la vidéo. Elle permet une génération de contenu plus complexe et plus nuancée, grâce à la compréhension et à l’exploitation d’entrées variées.

Quelle différence entre IA multimodale et IA générative ?

L’IA multimodale se concentre sur le traitement et la compréhension conjoints de différents types de données, tandis que l’IA générative crée de nouveaux contenus. Si l’IA multimodale peut aider à la création de contenu, son objectif premier reste l’analyse et l’intégration des données.

Puis-je utiliser l’IA multimodale pour créer du contenu ?

Oui, l’IA multimodale peut générer des contenus variés en combinant différents types de données, par exemple des images, des vidéos ou des articles. Elle automatise la création de contenu et devient un outil puissant pour les marketeurs et les créateurs.

Comment les modèles d’IA multimodale sont-ils entraînés ?

Les modèles d’IA multimodale sont entraînés sur des jeux de données variés afin d’apprendre les relations entre les types de données. Grâce au deep learning, le modèle intègre et traite ces entrées, ce qui lui permet de produire des résultats pertinents et précis.

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