En janvier 2026, les modèles linguistiques multimodaux ne sont plus une expérimentation. Ils analysent des images, lisent des graphiques, comprennent des schémas médicaux - et répondent en français, en anglais, ou dans n’importe quelle langue. Mais derrière cette capacité impressionnante, deux approches s’affrontent : vision-first et text-first. L’une commence par voir. L’autre commence par parler. Et elles ne mènent pas au même résultat.
Comment ça marche, concrètement ?
Imaginons que vous demandiez à un modèle : « Qu’est-ce qui se passe dans cette image ? »
Avec une approche text-first, le modèle part d’un langage déjà maîtrisé. C’est comme si vous donniez à un expert en français un appareil photo. Il connaît parfaitement les mots, la grammaire, les nuances. Ensuite, vous lui montrez une image. Il la traduit en texte - en résumant les formes, les couleurs, les objets - puis il répond en se basant sur ce résumé. C’est ce que font Llama 3.2 Vision, Qwen2.5-VL ou Phi-4 Multimodal. Ils sont tous dérivés de modèles linguistiques existants. Leur force ? Ils conservent presque toute la qualité de leur version textuelle. La perte de performance sur les tâches purement linguistiques est de seulement 2,3 %.
Avec une approche vision-first, c’est l’inverse. Le modèle commence par voir. Il est conçu dès le départ pour comprendre les images comme un humain : les formes, les espaces, les relations entre les objets. Il apprend d’abord à reconnaître un arbre, une voiture, un scan MRI. Puis, seulement après, on lui apprend à parler. C’est ce que fait BEiT-3, ou MedViLL. Il ne traduit pas l’image en texte. Il la comprend d’abord, puis il construit une réponse. Son avantage ? Il ne rate pas les détails visuels. Il voit ce que les autres modèles ignorent.
Le prix de la facilité
Text-first, c’est la voie la plus facile. Pourquoi ? Parce que tout le monde connaît déjà les LLM. Les outils, les bibliothèques, les pipelines, les finetunings - tout est prêt. Un développeur qui a travaillé sur Llama 3 peut intégrer Llama 3.2 Vision en 30 à 40 heures. Les documents sont clairs. Les communautés sont actives. Sur GitHub, 82 % des questions sur les modèles text-first reçoivent une réponse en moins de 48 heures.
En revanche, vision-first, c’est comme construire une voiture à partir de zéro. Vous devez comprendre les Transformers visuels, les encoders d’images, les tâches de correspondance multimodale. Il faut des compétences en vision par ordinateur - et il n’y a pas beaucoup de développeurs qui les ont. La courbe d’apprentissage : 60 à 80 heures. Et les documents ? Moins précis. Les réponses sur les forums ? Plus lentes. La plupart des modèles vision-first sont encore en laboratoire. Seuls les chercheurs les utilisent vraiment.
Le piège du texte
Text-first a un défaut caché : il transforme l’image en texte. Et quand vous traduisez une image en mots, vous perdez quelque chose. Beaucoup de choses.
Un utilisateur sur Reddit a montré un diagramme de circuit électronique à Llama 3.2 Vision. Le modèle a décrit les composants, mais il a complètement ignoré les connexions entre eux. Il a vu les symboles, mais pas la logique. C’est ce qu’on appelle le phénomène de « image blindness » : 41 % des utilisateurs rapportent que les modèles text-first ignorent les éléments visuels quand un texte est présent. Ils lisent la légende, et ils oublient l’image.
Un autre exemple : les schémas médicaux. Une étude de l’Université de Stanford a montré que les modèles text-first échouent dans 62 % des cas à interpréter des diagrammes à plusieurs panneaux - comme un flux de diagnostic. Ils ne comprennent pas la séquence, la direction, les flèches. Ils voient des formes. Pas des processus.
Les modèles vision-first, eux, ne traduisent pas. Ils analysent. Ils comprennent la structure spatiale. C’est pourquoi ils sont 18,7 % meilleurs sur le benchmark ChartQA, qui teste la capacité à lire des graphiques complexes.
La défaillance du regard
La vision-first a un autre problème : elle parle mal.
Quand vous demandez à BEiT-3 de décrire une scène, la réponse est souvent précise sur les objets, mais floue sur la syntaxe. Les phrases sont grammaticalement correctes, mais étranges. Elles manquent de fluidité. D’expressivité. L’analyse de Rohit Bandaru montre une chute moyenne de 7,8 % en génération de texte par rapport aux modèles textuels purs.
Et ce n’est pas un petit détail. Dans un service client, un modèle qui répond avec des phrases lourdes, répétitives ou mal construites, ça fait peur. Les clients ne veulent pas de robots qui parlent comme des livres de linguistique. Ils veulent des réponses naturelles.
Sur VQAv2, les modèles text-first atteignent 84,2 % de précision. Les vision-first, 79,6 %. Pour des questions simples comme « Quelle est la couleur de la voiture ? », les deux font bien. Mais pour « Pourquoi l’ambulance est-elle arrêtée ici ? », les modèles text-first réussissent mieux. Parce qu’ils savent parler. Ils comprennent les implications sociales, les contextes, les sous-entendus.
Qui utilise quoi ?
En entreprise, c’est clair : 87 % des solutions multimodales utilisent une approche text-first. Pourquoi ? Parce qu’elles sont rapides à déployer. Elles s’intègrent aux chatbots existants. Elles fonctionnent avec les outils de traitement du langage déjà en place. Dans les services financiers, 78 % des équipes utilisent Llama 3.2 Vision ou Qwen-VL pour analyser des documents, extraire des données de factures, ou répondre aux questions des clients.
En recherche, c’est l’inverse. 68 % des modèles publiés sur arXiv en 2025 sont vision-first. Les universités veulent comprendre la perception visuelle. Elles veulent des modèles qui ne se contentent pas de « lire » une image, mais qui la « comprennent ». Dans les hôpitaux, les laboratoires de biologie, les usines de fabrication - là où les images sont des données critiques, les vision-first dominent. Un fournisseur de soins de santé a utilisé MedViLL pour analyser des radiographies. Il a atteint 93 % de précision - avec 31 % moins de données d’entraînement que les modèles text-first.
Le futur : hybridation
Personne ne croit plus que l’une des deux approches va gagner. Les chercheurs savent que la vision-first est plus profonde, mais moins pratique. Les entreprises savent que la text-first est plus rapide, mais moins fiable sur les tâches visuelles complexes.
C’est pourquoi 78 % des chefs d’entreprise interrogés par Gartner en octobre 2025 disent qu’ils expérimentent des architectures hybrides. Meta prépare Llama-4-Vision, qui combine un encodeur visuel plus puissant avec un décodeur linguistique amélioré. Microsoft travaille sur BEiT-4, qui garde la structure vision-first mais ajoute des mécanismes de génération de langage inspirés des LLM.
Les innovations arrivent vite. DeepSeek-VL2 utilise une technique de « tiling dynamique » qui permet de traiter des images à haute résolution sans saturer la mémoire. Il compresse les images jusqu’à 20 fois, tout en gardant 97 % de précision pour la reconnaissance de texte dans les images. C’est une avancée majeure pour les textes dans les documents, les formulaires, les écrans.
Et les exigences réglementaires changent aussi. L’UE vient d’ajuster son AI Act : les systèmes vision-first doivent maintenant subir 32 % plus de tests de validation dans les applications à haut risque - comme la médecine ou l’aviation. Pourquoi ? Parce qu’ils prennent des décisions basées sur des images, pas sur des mots. Et les images sont plus difficiles à auditer.
Quel choix pour vous ?
Si vous voulez :
- Intégrer un modèle multimodal à un chatbot existant ? Choisissez text-first.
- Analyser des documents, des factures, des emails avec des captures d’écran ? Text-first.
- Comprendre des schémas médicaux, des plans industriels, des images scientifiques ? Vision-first.
- Minimiser les coûts de développement et la courbe d’apprentissage ? Text-first.
- Obtenir la meilleure précision sur des tâches visuelles complexes ? Vision-first.
- Travailler avec une équipe qui connaît déjà les LLM ? Text-first.
- Travailler avec des ingénieurs en vision par ordinateur ? Vision-first.
Il n’y a pas de bonne ou mauvaise approche. Il y a la bonne approche pour votre problème.
Et si vous n’avez pas encore choisi ?
Commencez par tester les deux. Prenez Llama 3.2 Vision et MedViLL. Posez-leur les mêmes images. Comparez les réponses. Regardez ce qui est perdu. Regardez ce qui est gagné.
Un modèle qui voit mal, mais parle bien, est utile. Un modèle qui voit bien, mais parle mal, est dangereux - parce qu’il donne des réponses précises… mais fausses.
Le vrai défi, aujourd’hui, n’est pas de faire parler une image. C’est de faire comprendre une image - sans la réduire à un texte.
Quelle est la différence entre vision-first et text-first ?
Vision-first commence par apprendre à comprendre les images avant d’apprendre à parler. Text-first commence avec un modèle linguistique déjà entraîné, puis on ajoute la capacité à voir. Le premier est plus profond visuellement, le second est plus fluide en langage.
Pourquoi les entreprises préfèrent-elles text-first ?
Parce que c’est plus rapide à déployer, plus facile à intégrer avec les outils existants, et les développeurs ont déjà les compétences nécessaires. 87 % des solutions d’entreprise utilisent cette approche pour ces raisons pratiques.
Les modèles vision-first sont-ils plus précis ?
Oui, sur les tâches visuelles complexes : lire des graphiques, comprendre des schémas médicaux, analyser des images scientifiques. Ils sont jusqu’à 18,7 % meilleurs sur le benchmark ChartQA. Mais ils sont moins bons pour générer du langage naturel.
Quel modèle choisir pour un service client ?
Text-first. Les clients veulent des réponses claires, naturelles et rapides. Llama 3.2 Vision ou Qwen2.5-VL sont parfaits pour répondre à des questions sur des documents, des captures d’écran, ou des images dans un contexte conversationnel.
Est-ce que vision-first va remplacer text-first ?
Non. Les deux approches coexisteront. Text-first dominera les applications générales. Vision-first s’imposera dans les domaines spécialisés comme la médecine, la fabrication ou la recherche scientifique. Le futur appartient aux modèles hybrides.
Quels sont les principaux défauts des modèles text-first ?
Ils réduisent les images à du texte. Ils ignorent souvent les relations spatiales, les formes complexes, les schémas non linéaires. 41 % des utilisateurs rapportent que ces modèles « oublient » les éléments visuels quand un texte est présent - ce qu’on appelle l’« image blindness ».
Quelle est la consommation de mémoire entre les deux approches ?
Les modèles text-first consomment 30 % plus de VRAM que leurs versions textuelles pures, à cause des composants visuels ajoutés. Par exemple, Llama-3-8B-Vision utilise 25,1 Go de VRAM contre 19,2 Go pour Llama-3-8B.
Les modèles vision-first nécessitent-ils plus de données ?
Non, au contraire. Ils atteignent des performances comparables avec 37 % moins de données d’entraînement, car leur architecture est plus efficace pour apprendre les relations visuelles dès le départ.
1 Commentaires
Paris Quito
Je trouve ça fascinant comment on peut choisir entre une approche qui parle bien mais voit mal, et une autre qui voit bien mais parle comme un robot en panne. Le vrai défi, c’est pas de faire parler une image, c’est de la faire comprendre sans la réduire à du texte. Et je pense qu’on est encore très loin du but.
Je teste Llama 3.2 Vision sur mes factures depuis deux semaines, et c’est juste incroyable pour extraire les numéros de référence. Mais quand j’ai mis un schéma de circuit, il a décrit les résistances… et ignoré les connexions. C’est ça le problème.
Je ne suis pas développeur, mais je vois déjà l’impact dans mon boulot. On va devoir choisir entre rapidité et précision. Et parfois, la précision coûte plus cher en temps qu’en argent.