Ingénierie des données pour l'IA multimodale (French Edition)

Préface

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Pour moi, le multimodal, c'est plus une catégorie qu'une fonctionnalité spécifique d'un produit. C'est important de bien cerner ça, alors laisse-moi t'expliquer un peu.

Chaque grande évolution de plateforme de ces 30 dernières années a suivi un parcours similaire. Une fonctionnalité qui était autrefois une option spécifique est devenue la norme, et les entreprises qui la considéraient comme une simple option ont pris du retard par rapport à celles qui la voyaient comme une catégorie à part entière. Le Web dans les années 1990. Le mobile à la fin des années 2000. Le « cloud-native » dans les années 2010. À chaque fois, les précurseurs qui ont repensé leurs systèmes autour de cette nouvelle catégorie ont capté une part disproportionnée de la valeur, tandis que ceux qui se sont contentés de l’ajouter par-dessus leurs systèmes existants ont fini par devoir tout réécrire plus tard, à un coût plus élevé.

L’IA multimodale, c’est ce changement, et il est en train de se produire. Du côté des modèles, la transition est déjà achevée. Les modèles de base d’Anthropic, d’OpenAI et de Google peuvent désormais raisonner de manière native sur du texte, des images, de l’audio et, dans certains cas, de la vidéo, en un seul passage. Les modèles multimodaux à poids ouverts comblent rapidement leur retard. Tu n’as plus besoin d’une multitude d’encodeurs spécifiques ...