L'IA multimodale :
un modèle, plusieurs sens
L'IA multimodale désigne les modèles qui peuvent prendre plus d'un type d'entrée, typiquement du texte plus des images, de l'audio ou de la vidéo, dans un seul prompt. Le passage du texte seul au multimodal s'est fait discrètement entre 2023 et 2025 et c'est désormais le défaut pour les modèles de pointe. Comprendre ce que le multimodal change vraiment (et ce qu'il ne change pas) est essentiel pour choisir le bon outil par tâche en 2026.
Plusieurs types d'entrée, représentation interne unifiée
Un modèle unimodal traite un seul type d'entrée. Un LLM purement textuel est unimodal : texte en entrée, texte en sortie.
Un modèle multimodal peut prendre plusieurs types d'entrées et les fait passer par des encodeurs qui convertissent chaque modalité en vecteurs compatibles avec la représentation interne du modèle. Du point de vue du modèle, une image et un paragraphe deviennent des tenseurs similaires. Le même mécanisme d'attention raisonne sur les deux. La plupart des modèles multimodaux actuels ne sortent encore que du texte, mais les modèles qui génèrent aussi images et audio arrivent vite.
Encodeurs vision, encodeurs audio, fusion
Pour la vision, les modèles utilisent un encodeur d'image basé transformer (souvent style ViT) qui découpe une image en patchs et les embed comme tokens. Ces tokens visuels sont ensuite concaténés aux tokens textuels du prompt.
Pour l'audio, les encodeurs travaillent typiquement sur des spectrogrammes (style Whisper) ou directement sur les formes d'onde. La fusion se fait à la couche d'attention : le modèle traite les tokens visuels, audio et texte comme membres de la même séquence et attend à travers eux.
Ce que le multimodal débloque vraiment en pratique
Le multimodal vous laisse poser des questions du type lisez ce graphique et donnez-moi la tendance, identifiez le bug sur cette capture d'UI, transcrivez ce mémo vocal et extrayez les actions, ou résumez ce podcast.
Il ne résout pas magiquement le grounding : le modèle peut toujours halluciner sur ce qu'il voit. Mais il enlève la friction de convertir les modalités à la main. Beaucoup de flux réels (revue design, scan de documents, accessibilité) tiennent désormais dans un seul prompt là où ils demandaient une chaîne avant.
Quels modèles Namulai supportent quelles modalités
Dans Namulai, ChatGPT, Claude et Gemini acceptent tous l'entrée image à côté du texte, Gemini étant globalement le plus solide sur les images chargées en mise en page ou en graphiques. Gemini accepte aussi audio et vidéo en entrée directe.
Pour les tâches purement textuelles, les modèles plus légers (Mistral, DeepSeek, LLaMA) sont souvent plus rapides et moins chers. Le sélecteur de modèle vous laisse router une question multimodale vers un modèle multimodal et une question texte vers le mieux placé, depuis le même chat à 19,80 € par mois.
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