Fondations des transformateurs multimodaux : aligner les embeddings texte, image, audio et vidéo

Les transformateurs multimodaux ne sont plus une idée théorique. Ils sont en train de redéfinir ce que signifie comprendre le monde numérique. Au lieu de traiter le texte, l’image, l’audio ou la vidéo séparément, ces modèles apprennent à les voir comme des langages différents qui parlent la même langue profonde. C’est comme écouter quelqu’un parler, regarder ses gestes, et entendre le ton de sa voix - et comprendre tout ça en même temps, sans avoir à traduire chaque élément un par un.

Comment ça marche, concrètement ?

Le cœur de tout cela, c’est l’architecture Transformer, née en 2017 avec le papier Attention Is All You Need. Mais ce qui a changé depuis, c’est qu’on a appris à l’adapter à plus qu’un seul type de données. Aujourd’hui, un transformateur multimodal prend en entrée du texte, une image, un extrait audio, et même une vidéo - et il les transforme tous en une série de nombres, appelés embeddings. Ces embeddings ne sont pas des pixels ou des mots. Ce sont des points dans un espace mathématique à plusieurs centaines de dimensions, où des mots comme "chien" et des images de chiens se retrouvent presque au même endroit.

Pour y arriver, chaque modalité a son propre prétraitement. Le texte est découpé en sous-mots avec WordPiece (30 522 mots dans le vocabulaire de BERT). Les images sont divisées en patchs de 16x16 pixels, chaque patch devenant un vecteur de 768 valeurs. L’audio est converti en spectrogrammes Mel à 128 bandes, et la vidéo ? Elle est découpée en tubelets : des segments de 16 images, chacune divisée en patchs. Tout ça donne des embeddings de tailles similaires - presque toujours entre 768 et 1024 dimensions - pour qu’ils puissent être mélangés.

Ensuite, tout passe par un seul et même réseau Transformer. Pas deux, pas trois. Un seul. C’est ce qu’on appelle le modèle à flux unique, comme VATT. Contrairement aux anciennes approches avec deux transformateurs séparés (l’un pour le texte, l’autre pour l’image), cette méthode réduit le nombre de paramètres de 18 % tout en gardant la même précision. C’est plus efficace. Moins lourd. Plus rapide à entraîner.

Comment on apprend à les aligner ?

Aligner, c’est le vrai défi. Un mot et une image peuvent être similaires, mais pas identiques. Comment faire pour que "oiseau qui chante" corresponde à la bonne vidéo d’un oiseau en train de chanter, et pas à une autre où il vole en silence ?

La réponse : l’apprentissage contrastif. Le modèle reçoit des paires de données : une image et sa légende, un extrait audio et le mot correspondant. Il apprend à rapprocher les embeddings des paires correctes, et à éloigner ceux des paires erronées. C’est comme jouer à un jeu où tu dois associer des cartes. Si tu mets deux cartes qui vont ensemble, tu gagnes un point. Si tu les mets mal, tu perds. La fonction de perte la plus utilisée s’appelle InfoNCE. Elle utilise une température entre 0,05 et 0,15 pour régler la finesse du rapprochement. Trop haute ? Tout devient flou. Trop basse ? Le modèle ne généralise plus.

Les résultats parlent d’eux-mêmes. Sur la tâche de recherche vidéo-texte (MSR-VTT), les meilleurs modèles atteignent 78,3 % de rappel au rang 10. C’est 16 points de plus que les méthodes unimodales. Sur le benchmark Kinetics-400 pour la reconnaissance d’actions vidéo, VATT-v2 (octobre 2024) atteint 89,7 % de précision - une amélioration de 4,2 % par rapport à sa version précédente.

Quelles sont les différences entre les approches ?

Pas tous les transformateurs multimodaux sont faits pareil. Il y a deux grandes familles.

• Les modèles à deux flux (comme ViLBERT ou LXMERT) : ils ont un transformateur pour le texte, un autre pour l’image, et ils échangent des informations via des mécanismes d’attention croisée. Ils sont précis - 75,2 % sur VQA v2 - mais gourmands en paramètres. 23 % de plus que les modèles unifiés.
• Les modèles à flux unique (comme VATT ou CLIP) : ils transforment chaque modalité en embedding, puis les envoient tous ensemble dans un seul Transformer. Moins de paramètres, même performance. C’est la voie dominante aujourd’hui.

Il y a aussi des variantes plus récentes. Twelve Labs a testé une méthode de co-tokenisation : au lieu de traiter le texte et la vidéo séparément, ils les fusionnent en une seule séquence de tokens. Résultat ? +3,7 % de précision sur les questions sur vidéos. Mais ça coûte 29 % plus de puissance de calcul. Pas toujours rentable.

Et puis il y a l’audio. Le plus difficile. Même avec des modèles comme AST (Audio Spectrogram Transformer), les erreurs de reconnaissance restent élevées : 82,4 % de réduction d’erreur sur LibriSpeech, contre 92,1 % pour les systèmes texte-seul. L’audio a du bruit, des variations de ton, des accents, des silences. C’est plus chaotique. Et les modèles le sentent.

Les limites réelles - ce que les chercheurs disent vraiment

Les chiffres sont impressionnants. Mais ce que disent les experts, c’est autre chose.

Fei-Fei Li, de Stanford, a remarqué un phénomène étrange : quand on ajoute du son à une tâche de question-réponse visuelle, la précision monte de 15 % - même si la question ne parle pas du son. C’est comme si le modèle comprenait mieux l’image parce qu’il entendait un contexte. C’est ce qu’on appelle des capacités émergentes. Pas programmées. Apprises.

Mais Yann LeCun, de Meta, a mis en garde : "La plupart de ces systèmes sont des machines d’alignement, pas de compréhension." Il cite le Multimodal Reasoning Benchmark : 43,7 % d’échecs sur des questions simples comme "Pourquoi ce chien aboie-t-il ?" Le modèle peut dire "il voit un inconnu" - mais il ne comprend pas la peur, ni l’instinct territorial. Il associe, pas il raisonne.

Et puis il y a le problème du "gap modalité". Le texte est presque parfait : 92,1 % de précision. L’audio ? 78,4 %. L’image ? 89,4 %. La vidéo ? 63,2 % sur les longs clips. Quand un modèle doit faire une décision en combinant tout ça, il se fie davantage au texte. L’audio et la vidéo deviennent des décorations. Pas des sources d’information égales.

Comment les entreprises les utilisent - et pourquoi elles échouent

Le marché des IA multimodales a atteint 3,8 milliards de dollars en septembre 2024. Mais l’adoption réelle est lente. Seulement 17 % des entreprises les utilisent, selon Gartner. Pourquoi ?

• Les projets prennent en moyenne 14,3 semaines à être mis en place.
• 68 % des entreprises trouvent la documentation "inadéquate".
• Sur GitHub, 78 % des commentaires négatifs parlent de synchronisation audio-visuelle.
• Un développeur a passé 3 semaines à aligner les dimensions d’embeddings - juste pour que ça marche.

Les secteurs qui avancent ? La santé (29 % d’adoption), la fabrication (34 %), et l’analyse vidéo (42,7 % du marché). Les entreprises qui réussissent utilisent le transfert d’apprentissage : elles prennent un modèle pré-entraîné comme VATT, et le fine-tunent sur 1 200 vidéos médicales. Résultat ? 85 % de précision. Sans ça, il faudrait 15 000 exemples - un coût impossible.

Les réglementations freinent aussi. Le RGPD ajoute 18 à 22 % au coût des projets. Et avec l’entrée en vigueur de la loi européenne sur l’IA en décembre 2025, 37 % des entreprises en Europe ont gelé leurs projets.

Le futur proche : ce qui vient

Les avancées récentes sont prometteuses. VATT-v2 a introduit le "modality dropout" : pendant l’entraînement, le modèle apprend à fonctionner même si un mode est manquant (ex : pas d’audio). Résultat ? +22,8 % de robustesse. Microsoft a proposé l’"alignment distillation" : un modèle plus grand enseigne à un plus petit comment mieux aligner les embeddings. Résultat ? Réduction de 37,4 % des écarts de dimension.

À NeurIPS 2024, 87 articles sur le multimodal ont été publiés - contre 42 en 2023. Les nouvelles directions ?

• "Foundation model surgery" : adapter un modèle de texte pré-entraîné pour le vision ou l’audio, avec 90 % moins de données.
• "Embodied multimodal learning" : intégrer des données de mouvement, de capteurs, de robotique - pour que l’IA comprenne non seulement ce qu’elle voit, mais aussi ce qu’elle "fait".

À l’horizon 2026, Forrester prédit que 68 % des systèmes d’analyse vidéo utiliseront des transformateurs multimodaux. Mais les chercheurs de Stanford mettent en garde : sans une avancée architecturale majeure, le fossé entre les modalités restera. Et tant que l’audio sera 14 points en dessous du texte, on ne pourra pas dire que l’IA "comprend" vraiment le monde.

Comment commencer - si vous voulez essayer

Si vous êtes développeur ou chercheur, voici ce qu’il faut faire :

1. Commencez avec un modèle pré-entraîné : VATT ou CLIP sur Hugging Face.
2. Prétraitez vos données : texte avec BERT, images en 224x224, audio en spectrogrammes Mel à 16 kHz.
3. Utilisez l’InfoNCE loss avec une température de 0,1.
4. Entraînez sur un seul GPU A100 pour l’inférence - 8 A100 pour l’entraînement.
5. Testez sur une tâche simple : "retrouver une vidéo à partir d’une phrase".

Et ne cherchez pas à tout aligner en même temps. Commencez par deux modalités. Texte + image. Ensuite, ajoutez l’audio. La vidéo viendra après. L’alignement, c’est un marathon. Pas un sprint.