La recherche multimodale (ou multimodal search) est un mode de recherche qui permet de combiner plusieurs formes d’entrée et de sortie, texte, image, voix, vidéo, etc., au sein d’une même requête ou d’un même résultat. Contrairement à la recherche textuelle classique, elle ne se limite pas aux mots-clés : elle comprend et croise différentes modalités pour retrouver l’information pertinente.
Les combinaisons possibles
Texte → Texte : recherche classique par mots-clés.
Texte → Image : décrire une scène en mots pour trouver des images correspondantes.
Image → Texte : envoyer une photo pour obtenir une description ou des informations.
Image → Image : rechercher des images similaires à partir d’une image de référence.
Voix → Texte / Image / Vidéo : poser une question à l’oral et recevoir une réponse multimodale.
Vidéo → Texte / Image : analyser une vidéo pour en extraire des informations ou des passages pertinents.
Comment ça fonctionne
La recherche multimodale repose sur des modèles d’embedding multimodaux (comme CLIP, ImageBind, ou les modèles de Google et OpenAI). Ces modèles projettent les différentes modalités (texte, image, audio) dans un espace vectoriel commun, où des contenus de sens proche se retrouvent à proximité, quelle que soit leur forme d’origine. La recherche consiste alors à comparer les vecteurs pour retrouver les éléments les plus similaires.
Usages concrets
- E-commerce : prendre une photo d’un objet pour trouver des produits similaires.
- Médias et culture : rechercher une séquence vidéo à partir d’une description textuelle.
- Accessibilité : poser une question à la voix et recevoir une réponse illustrée ou lue.
- Veille et analyse : retrouver des documents à partir d’images, de schémas ou de captures d’écran.
- Assistant IA : combiner texte, image et voix dans une même conversation.
Limites et défis
- Qualité des modèles : la précision dépend de la capacité du modèle à aligner correctement les modalités.
- Coût de calcul : traiter images, vidéos et audio est plus lourd que du texte seul.
- Indexation : il faut indexer les contenus dans plusieurs formats, ce qui complexifie l’infrastructure.
- Ambiguïté : une image ou une voix peut être interprétée de plusieurs façons.
- Confidentialité : les contenus multimodaux (visages, voix) sont des données sensibles.
Analogie
La recherche multimodale, c’est comme demander à un ami de vous trouver un restaurant. Vous pouvez lui décrire le plat en mots (« un bon ramen »), lui montrer une photo (« ça ressemblait à ça »), ou lui imiter le bruit des nouilles qu’on aspire. Peu importe la forme de votre demande : votre ami comprend l’intention et vous propose une réponse, qu’il peut accompagner d’une photo, d’un plan ou d’une explication. La recherche multimodale fait la même chose : elle traduit toutes les formes d’expression en un langage commun pour retrouver ce que vous cherchez.
En résumé : la recherche multimodale est une recherche qui dépasse le texte pour intégrer image, voix et vidéo, à l’entrée comme à la sortie. Elle repose sur des modèles capables de projeter toutes les modalités dans un même espace sémantique. Elle ouvre des usages plus naturels et plus riches, mais pose des défis techniques, économiques et éthiques. C’est l’une des frontières les plus actives de l’IA moderne.