Retracer l'évolution d'une idée révolutionnaire : le GPT-4 et l'IA multimodale

Qu'est-ce que l'IA multimodale ? C'est une question que nous entendons souvent ces jours-ci, n'est-ce pas ? Que ce soit pendant les pauses déjeuner, dans les groupes de discussion au bureau ou en discutant avec des amis le soir, il semble que tout le monde parle de GPT-4.

La récente sortie de GPT-4 a suscité une vague d'excitation et de spéculation au sein de la communauté de l'IA et au-delà. En tant que dernier ajout à l'impressionnante gamme de modèles de langage d'IA d'OpenAI, GPT-4 dispose d'une gamme de fonctionnalités avancées, en particulier dans le domaine de l'IA multimodale.

Avec la capacité de traiter et d'intégrer des entrées de plusieurs modalités, telles que du texte, des images et des sons, GPT-4 représente une percée significative dans le domaine de l'IA et a suscité un intérêt et une attention considérables de la part des chercheurs, des développeurs et des passionnés.

Depuis la sortie de GPT-4, tout le monde discute des possibilités offertes par l'IA multimodale. Faisons la lumière sur ce sujet en remontant d'abord à 6 mois plus tôt.

6 mois plus tôt : Discuter de l'IA multimodale

Dans une interview en podcast intitulée "L'IA pour la prochaine ère", Sam Altman, PDG d'OpenAI, a partagé ses idées sur les prochaines avancées de la technologie de l'IA. L'un des moments forts de la conversation a été la révélation d'Altman qu'un modèle multimodal est à l'horizon.

Le terme « multimodal » fait référence à la capacité d'une IA à fonctionner dans plusieurs modes, y compris le texte, les images et les sons.

Les interactions d'OpenAI avec les humains étaient limitées aux entrées de texte, que ce soit via Dall-E ou ChatGPT. Cependant, une IA multimodale serait capable d'interagir par la parole, lui permettant d'écouter des commandes, de fournir des informations et même d'effectuer des tâches. Avec la sortie de GPT-4, cela pourrait changer pour de bon.

Je pense que nous aurons des modèles multimodaux dans peu de temps, et cela ouvrira de nouvelles choses. Je pense que les gens font un travail incroyable avec des agents qui peuvent utiliser des ordinateurs pour faire des choses pour vous, utiliser des programmes et cette idée d'une interface linguistique où vous dites un langage naturel - ce que vous voulez dans ce genre de dialogue dans les deux sens. Vous pouvez l'itérer et l'affiner, et l'ordinateur le fait pour vous. Vous voyez une partie de cela avec DALL-E et CoPilot de manière très précoce.

-Altman

Bien qu'Altman n'ait pas explicitement confirmé que le GPT-4 serait multimodal à cette époque, il a suggéré qu'une telle technologie est à l'horizon et arrivera dans un proche avenir. Un aspect intrigant de sa vision de l'IA multimodale est son potentiel à créer de nouveaux modèles commerciaux qui ne sont pas réalisables actuellement.

Altman a établi un parallèle avec la plate-forme mobile, qui a créé d'innombrables opportunités pour de nouvelles entreprises et de nouveaux emplois. De la même manière, une plateforme d'IA multimodale pourrait ouvrir une multitude de possibilités innovantes et transformer notre façon de vivre et de travailler. C'est une perspective passionnante qui souligne le pouvoir de transformation de l'IA et sa capacité à remodeler notre monde d'une manière que nous ne pouvons qu'imaginer.

… Je pense que cela va être une tendance massive, et de très grandes entreprises seront construites avec cela comme interface, et plus généralement [je pense] que ces modèles très puissants seront l'une des véritables nouvelles plates-formes technologiques, que nous avons 't vraiment eu depuis mobile. Et il y a toujours une explosion de nouvelles entreprises juste après, donc ça va être cool. Je pense que nous allons faire fonctionner de vrais modèles multimodaux. Et donc, pas seulement le texte et les images, mais chaque modalité que vous avez dans un modèle est capable de se déplacer facilement et de manière fluide entre les choses.

-Altman

Une véritable IA auto-apprenante

Un domaine qui reçoit relativement peu d'attention dans le domaine de la recherche sur l'IA est la quête pour créer une IA auto-apprenante. Alors que les modèles actuels sont capables d'une compréhension spontanée, ou «d'émergence», où de nouvelles capacités découlent de l'augmentation des données d'entraînement, une IA véritablement auto-apprenante représenterait un grand pas en avant.

Altman d'OpenAI a parlé d'une IA capable d'apprendre et d'améliorer ses capacités par elle-même, plutôt que de dépendre de la taille de ses données d'entraînement. Ce type d'IA transcenderait le paradigme traditionnel des versions logicielles, où les entreprises publient des mises à jour incrémentielles, se développant et s'améliorant de manière autonome.

Bien qu'Altman n'ait pas suggéré que GPT-4 possèderait cette capacité, il a suggéré que c'est quelque chose vers lequel OpenAI travaille et qui est entièrement dans le domaine du possible. L'idée d'une IA auto-apprenante est intrigante et pourrait avoir des implications considérables pour l'avenir de l'IA et de notre monde.

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Visual ChatGPT apporte la génération d'images AI au populaire chatbot

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Retour vers le présent : GPT-4 est sorti

La version très attendue de GPT-4 est désormais disponible pour certains abonnés Plus, avec un nouveau modèle de langage multimodal qui accepte le texte, la parole, les images et la vidéo en entrée et fournit des réponses textuelles.

OpenAI a présenté GPT-4 comme une étape importante dans ses efforts pour développer l'apprentissage en profondeur, notant que même s'il ne surpasse pas les humains dans de nombreux scénarios du monde réel, il offre des performances de niveau humain sur divers critères professionnels et académiques.

La popularité de ChatGPT, qui utilise la technologie GPT-3 AI pour générer des réponses de type humain aux requêtes de recherche basées sur des données recueillies sur Internet, a augmenté depuis ses débuts le 30 novembre.

Le lancement de ChatGPT, un chatbot conversationnel, a déclenché une course aux armements en IA entre Microsoft et Google, qui visent tous deux à intégrer des technologies d'IA génératives de création de contenu dans leurs produits de recherche sur Internet et de productivité bureautique. La sortie de GPT-4 et la concurrence continue entre les géants de la technologie soulignent l'importance croissante de l'IA et son potentiel à transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie.

Pour mieux comprendre le sujet, nous vous invitons à plonger dans une discussion plus approfondie et plus technique sur l'IA multimodale.

Qu'est-ce que l'IA multimodale ?

L'IA multimodale est un type d'intelligence artificielle qui a la capacité de traiter et de comprendre les entrées de différents modes ou modalités, y compris le texte, la parole, les images et les vidéos. Cela signifie qu'il peut reconnaître et interpréter diverses formes de données, et pas seulement un type, ce qui le rend plus polyvalent et adaptable à différentes situations. Essentiellement, l'IA multimodale peut « voir », « entendre » et « comprendre » comme un humain, ce qui lui permet d'interagir avec le monde de manière plus naturelle et intuitive.

Applications de l'IA multimodale

Les capacités de l'IA multimodale sont vastes et variées. Voici quelques exemples de ce que l'IA multimodale peut faire :

• Reconnaissance de la parole: L'IA multimodale peut comprendre et transcrire le langage parlé, ce qui lui permet d'interagir avec les utilisateurs via des commandes vocales et le traitement du langage naturel.
• Reconnaissance d'images et de vidéos : L'IA multimodale peut analyser et interpréter des données visuelles, telles que des images et des vidéos, pour identifier des objets, des personnes et des activités.
• Analyse textuelle : L'IA multimodale peut traiter et comprendre le texte écrit, y compris le traitement du langage naturel, l'analyse des sentiments et la traduction linguistique.
• Intégration multimodale : L'IA multimodale peut combiner des entrées de différentes modalités pour former une compréhension plus complète d'une situation. Par exemple, il peut utiliser des signaux visuels et audio pour reconnaître les émotions d'une personne.

Comment fonctionne l'IA multimodale ?

Les réseaux de neurones multimodaux sont généralement composés de plusieurs réseaux de neurones unimodaux, un modèle audiovisuel étant un exemple de deux de ces réseaux - un pour les données visuelles et un pour les données audio. Ces réseaux individuels traitent leurs entrées respectives séparément, dans un processus connu sous le nom de codage.

Une fois l'encodage unimodal terminé, les informations extraites de chaque modèle doivent être combinées. Diverses techniques de fusion ont été proposées à cet effet, allant de la simple concaténation à l'utilisation de mécanismes d'attention. La fusion de données multimodales est un facteur critique pour réussir dans ces modèles.

Après la fusion, la dernière étape implique un réseau de "décision" qui accepte les informations codées et fusionnées et est formé sur la tâche spécifique.

Essentiellement, les architectures multimodales se composent de trois composants essentiels : des encodeurs unimodaux pour chaque modalité d'entrée, un réseau de fusion qui combine les caractéristiques des différentes modalités et un classificateur qui fait des prédictions basées sur les données fusionnées.

Comparaison avec les modèles d'IA actuels

Par rapport aux modèles d'IA traditionnels qui ne peuvent traiter qu'un seul type de données à la fois, l'IA multimodale présente plusieurs avantages, notamment :

• Versatilité: L'IA multimodale peut gérer plusieurs types de données, ce qui la rend plus adaptable à différentes situations et cas d'utilisation.
• Interaction naturelle : En intégrant plusieurs modalités, l'IA multimodale peut interagir avec les utilisateurs d'une manière plus naturelle et intuitive, similaire à la façon dont les humains communiquent.
• Précision améliorée : En combinant les entrées de différentes modalités, l'IA multimodale peut améliorer la précision de ses prédictions et classifications.

Voici un tableau récapitulatif comparant différents modèles d'IA :

Modèle IA	Type de données	Applications
IA textuelle	Texte	Traitement automatique du langage naturel, chatbots, analyse des sentiments
IA basée sur l'image	Ajouter des images	Détection d'objets, classification d'images, reconnaissance faciale
IA basée sur la parole	Audio	Assistants vocaux, Reconnaissance vocale, Transcription
IA multimodale	Texte, Images, Audio, Vidéo	Interaction naturelle, compréhension contextuelle, précision améliorée

Pourquoi l'IA multimodale est-elle importante ?

L'IA multimodale est importante car elle a le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie et les machines. En permettant des interactions plus naturelles et intuitives via plusieurs modalités, l'IA multimodale peut créer des expériences utilisateur plus fluides et personnalisées. Cela peut être particulièrement bénéfique dans des domaines tels que :

• Soins de santé: L'IA multimodale peut aider les médecins et les patients à communiquer plus efficacement, en particulier pour ceux qui ont une mobilité réduite ou qui ne sont pas des locuteurs natifs d'une langue.
• L'Education: L'IA multimodale peut améliorer les résultats d'apprentissage en fournissant un enseignement plus personnalisé et interactif qui s'adapte aux besoins individuels et au style d'apprentissage de l'élève.
• Divertissement: L'IA multimodale peut créer des expériences plus immersives et engageantes dans les jeux vidéo, les films et d'autres formes de médias.

Avantages de l'IA multimodale

Voici quelques-uns des principaux avantages de l'IA multimodale :

• Compréhension contextuelle: En combinant les entrées de plusieurs modalités, l'IA multimodale peut acquérir une compréhension plus complète d'une situation, y compris le contexte et la signification derrière les données.
• Interaction naturelle : En permettant des interactions plus naturelles et intuitives via plusieurs modalités, l'IA multimodale peut créer des expériences utilisateur plus fluides et personnalisées.
• Précision améliorée : En intégrant plusieurs sources de données, l'IA multimodale peut améliorer la précision de ses prédictions et classifications.

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Potentiel de création de nouveaux modèles économiques

L'IA multimodale a également le potentiel de créer de nouveaux modèles commerciaux et de nouvelles sources de revenus. Voici quelques exemples:

• Assistants vocaux : L'IA multimodale peut activer des assistants vocaux plus sophistiqués et personnalisés qui peuvent interagir avec les utilisateurs par le biais d'affichages vocaux, textuels et visuels.
• Maisons intelligentes : L'IA multimodale peut créer des maisons plus intelligentes et réactives, capables de comprendre et de s'adapter aux préférences et aux comportements d'un utilisateur.
• Assistants commerciaux virtuels : L'IA multimodale peut aider les clients à naviguer et à personnaliser leur expérience d'achat grâce à des interactions vocales et visuelles.

L'avenir de la technologie IA

L'avenir de la technologie de l'IA est passionnant, les chercheurs explorant de nouvelles façons de créer des modèles d'IA plus avancés et sophistiqués. Voici quelques domaines d'intérêt clés :

• IA auto-apprenante : Les chercheurs en IA visent à créer une IA capable d'apprendre et de s'améliorer par elle-même, sans intervention humaine. Cela pourrait conduire à des modèles d'IA plus adaptables et résilients, capables de gérer un large éventail de tâches et de situations.
• IA multimodale : Comme indiqué précédemment, l'IA multimodale a le potentiel de transformer la façon dont nous interagissons avec la technologie et les machines. Les experts en IA travaillent à la création de modèles d'IA multimodaux plus sophistiqués et polyvalents, capables de comprendre et de traiter les entrées de plusieurs modalités.
• Ethique et gouvernance : À mesure que l'IA devient plus puissante et omniprésente, il est essentiel de s'assurer qu'elle est utilisée de manière éthique et responsable. Les chercheurs en IA explorent des moyens de créer des systèmes d'IA plus transparents et responsables, alignés sur les valeurs et les priorités humaines.

Comment les chercheurs en IA visent-ils à créer une IA capable d'apprendre par elle-même ?

Les chercheurs en IA explorent plusieurs approches pour créer une IA capable d'apprendre par elle-même. Un domaine de recherche prometteur est appelé apprentissage par renforcement, qui consiste à enseigner à un modèle d'IA à prendre des décisions et à agir en fonction des réactions de l'environnement. Une autre approche est appelée apprentissage non supervisé, qui consiste à former un modèle d'IA sur des données non structurées et à le laisser trouver des modèles et des relations par lui-même. En combinant ces approches et d'autres, les chercheurs en IA espèrent créer des modèles d'IA plus avancés et autonomes qui peuvent s'améliorer et s'adapter au fil du temps.

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Potentiel d'amélioration des modèles d'IA

Des modèles d'IA améliorés ont le potentiel de transformer notre façon de vivre et de travailler. Voici quelques avantages potentiels des modèles d'IA améliorés :

• Précision améliorée : à mesure que les modèles d'IA deviennent plus sophistiqués et avancés, ils peuvent améliorer leur précision et réduire les erreurs dans des domaines tels que le diagnostic médical, les prévisions financières et l'évaluation des risques.
• Expériences plus personnalisées : les modèles d'IA avancés peuvent personnaliser les expériences des utilisateurs en comprenant les préférences et les comportements individuels. Par exemple, un service de streaming musical peut recommander des chansons en fonction de l'historique d'écoute et de l'humeur d'un utilisateur.
• Automatisation des tâches fastidieuses : l'IA peut automatiser les tâches fastidieuses et répétitives, libérant ainsi du temps pour que les humains se concentrent sur des tâches plus créatives et de haut niveau.

GPT-4 et IA multimodale

Après beaucoup d'anticipation et de spéculation, OpenAI a enfin révélé le dernier ajout à son impressionnante gamme de modèles de langage IA. Surnommé GPT-4, le système promet d'apporter des avancées révolutionnaires dans l'IA multimodale, mais avec une gamme de modalités d'entrée plus limitée que certains ne l'avaient prédit.

Annonce de GPT-4, un grand modèle multimodal, avec nos meilleurs résultats jamais obtenus en matière de capacités et d'alignement : https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

- OpenAI (@OpenAI) 14 mars 2023

Selon OpenAI, le modèle peut traiter à la fois des entrées textuelles et visuelles, fournissant des sorties textuelles qui démontrent un niveau de compréhension sophistiqué. Avec sa capacité à interpréter et à intégrer simultanément plusieurs modes de saisie, GPT-4 marque une étape importante dans le développement de modèles de langage d'IA qui ont pris de l'ampleur pendant plusieurs années avant de capter l'attention du grand public ces derniers mois.

Les modèles GPT révolutionnaires d'OpenAI ont captivé l'imagination de la communauté de l'IA depuis la publication du document de recherche original en 2018. Suite à l'annonce de GPT-2 en 2019 et de GPT-3 en 2020, ces modèles ont été formés sur de vastes ensembles de données de texte, proviennent principalement d'Internet, qui est ensuite analysé pour des modèles statistiques. Cette approche simple mais très efficace permet aux modèles de générer et de résumer l'écriture, ainsi que d'effectuer une gamme de tâches textuelles telles que la traduction et la génération de code.

Malgré les inquiétudes concernant l'utilisation abusive potentielle des modèles GPT, OpenAI a finalement lancé son chatbot ChatGPT basé sur GPT-3.5 fin 2022, rendant la technologie accessible à un public plus large. Cette décision a déclenché une vague d'excitation et d'anticipation dans l'industrie technologique, avec d'autres acteurs majeurs tels que Microsoft et Google qui ont rapidement emboîté le pas avec leurs propres chatbots IA, y compris Bing dans le cadre du moteur de recherche Bing. Le lancement de ces chatbots démontre l'importance croissante des modèles GPT pour façonner l'avenir de l'IA, et leur potentiel à transformer la façon dont nous communiquons et interagissons avec la technologie.

Comme prévu, l'accessibilité croissante des modèles de langage d'IA a présenté une série de problèmes et de défis pour divers secteurs. Par exemple, le système éducatif a eu du mal à faire face à l'émergence de logiciels capables de générer des dissertations universitaires de haute qualité. De même, des plates-formes en ligne telles que Stack Overflow et Clarkesworld ont été contraintes d'arrêter les soumissions en raison d'un afflux écrasant de contenu généré par l'IA. Même les premières applications des outils d'écriture de l'IA dans le journalisme ont rencontré des difficultés.

Malgré ces défis, certains experts affirment que les impacts négatifs ont été un peu moins graves que prévu initialement. Comme pour toute nouvelle technologie, l'introduction de modèles de langage d'IA a nécessité une réflexion et une adaptation minutieuses pour garantir que les avantages de la technologie sont maximisés tout en minimisant les effets indésirables.

Selon OpenAI, GPT-4 avait suivi six mois de formation à la sécurité, et lors de tests internes, il était « 82 % moins susceptible de répondre aux demandes de contenu non autorisé et 40 % plus susceptible de produire des réponses factuelles que GPT-3.5. ”

En résumé

Revenons à notre sujet initial : qu'est-ce que l'IA multimodale ? Il y a à peine six mois, le concept d'IA multimodale était encore largement confiné au domaine de la spéculation théorique et de la recherche. Cependant, avec la sortie récente de GPT-4, nous assistons maintenant à un changement majeur dans le développement et l'adoption de cette technologie. Les capacités de GPT-4, en particulier dans sa capacité à traiter et à intégrer les entrées de plusieurs modalités, ont ouvert un tout nouveau monde de possibilités et d'opportunités pour le domaine de l'IA et au-delà.

Nous assisterons à une expansion rapide des applications d'IA multimodales dans un large éventail d'industries et de secteurs. Des soins de santé et de l'éducation au divertissement et aux jeux, la capacité des modèles d'IA à comprendre et à répondre aux entrées de multiples modalités transforme la façon dont nous interagissons avec la technologie et les machines. Cette technologie nous permet de communiquer et de collaborer avec les machines de manière plus naturelle et intuitive, avec des implications importantes pour l'avenir du travail et de la productivité.

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• La source: https://dataconomy.com/2023/03/what-is-multimodal-ai-gpt-4/