La semaine dernière, j'ai regardé mon téléphone prendre une photo de mon frigo, m'écouter dire 「Je suis fatigué et j'ai faim,」 et d'une manière ou d'une autre, il m'a suggéré une recette de 15 minutes qui avait vraiment du sens. Pas de changement d'appli. Pas besoin de taper les ingrédients. Juste… une seule conversation à travers différents formats.

C'est là que j'ai réalisé : nous ne sommes plus à l'ère des « chatbots ». Nous sommes à l'ère multimodale, et la plupart des gens pensent encore que l'IA est juste un outil d'autocomplétion sophistiqué pour les e-mails.

Si vous avez entendu des termes comme 「multimodal AI expliqué」 circuler sur Tech Twitter mais que vous n'avez jamais vraiment compris ce que cela signifie dans la vie réelle, laissez-moi vous expliquer. J'ai passé les trois derniers mois à tester ces outils dans mes propres flux de travail désordonnés — captures d'écran partout, notes à moitié écrites, clips vidéo que je jurais de transcrire mais que je n'ai jamais faits. Voici ce que j'ai appris, ce qui a vraiment changé, et pourquoi c'est important même si vous n'avez jamais écrit une ligne de code.

Ce que signifie « multimodal » en termes simples

D'accord, oublions le jargon un instant.

Quand les gens parlent d'IA multimodale, ils parlent d'une IA qui ne se contente pas de lire du texte. Elle peut aussi regarder des images, écouter de l'audio, regarder des vidéos et—voici le plus incroyable—comprendre réellement comment tout cela est lié.

Imaginez-le de cette façon :

• L'IA unimodale est comme quelqu'un qui ne lit que des livres. Limitée aux mots sur une page.
• L'IA multimodale est comme une personne qui lit, regarde des films, écoute des podcasts et fait défiler des photos—tout cela pour former une image complète.

En 2026, ce n'est plus expérimental. Cela devient la norme. Des outils comme Google Gemini, les lunettes AI de Meta, et même la recherche de photos sur votre téléphone font cela discrètement en arrière-plan.

Voici ce qui le rend différent :

1. Texte — e-mails, articles de blog, légendes, tweets
2. Images — captures d'écran, photos de produits, mèmes, diagrammes
3. Audio — notes vocales, extraits de podcast, enregistrements de réunions
4. Vidéo — enregistrements d'écran, extraits YouTube, TikToks

La magie, ce n'est pas seulement que l'IA peut accepter tous ces formats. C'est qu'elle peut faire le lien entre eux.

Par exemple :

• Vous téléchargez une capture d'écran d'un message d'erreur déroutant
• Vous tapez : « Qu'est-ce qui ne va pas ici ? »
• Vous joignez une courte vidéo Loom montrant ce qui s'est passé avant l'erreur

Un véritable modèle multimodal ne traite pas ces éléments comme trois choses séparées. Il les tisse ensemble pour obtenir une compréhension unique et vous donne une réponse qui aborde réellement toute la situation.

L'IA à l'ancienne aurait ignoré la vidéo, survolé la capture d'écran pour le texte, et vous aurait donné des conseils génériques. L'IA multimodale voit toute l'histoire.

Vérification rapide de la réalité ici : tous les outils prétendant être « multimodaux » ne le font pas forcément bien. Certains se contentent d'extraire du texte des images et font semblant d'être intelligents. Un véritable comportement multimodal signifie que l'IA encode chaque type d'entrée en représentations internes (appelées embeddings), les aligne dans un espace partagé et raisonne à travers elles ensemble.

Traduction : une image d'une « tasse rouge » et le texte « tasse à café cramoisie sur un bureau en bois » devraient se retrouver proches l'un de l'autre sur la carte interne de l'IA. C'est ainsi qu'elle sait qu'ils sont liés, même si l'un est une image et l'autre une phrase.

Pourquoi cela importe pour les gens ordinaires :

• Vos flux de travail riches en captures d'écran ne sont plus de seconde classe
• La planification de contenu peut enfin mélanger les tableaux de bord analytiques + les brouillons de texte + les clips vidéo
• La recherche peut combiner des PDFs, des diagrammes et des notes vocales en un seul endroit consultable

Si vous avez déjà utilisé une IA qui comprend enfin votre mélange désordonné d'images et de texte, c'est le multimodal qui fait discrètement le travail.

Avant vs après : exemples réels

Laissez-moi vous montrer à quoi cela ressemble en pratique. Même tâches, différents types de modèles.

Exemple 1 : Analyse de carrousel Instagram

Tâche : J'ai téléchargé une capture d'écran d'un carrousel Instagram (plusieurs diapositives en une image) et demandé :

« Dis-moi pourquoi ce post fonctionne bien et suggère un concept similaire pour une audience SaaS. »

Avant (texte uniquement / gestion d'image faible):

• Le modèle ne pouvait lire que la légende que j'ai tapée
• Ignorait complètement la mise en page, la hiérarchie visuelle, la séquence des diapositives
• Me donnait des conseils génériques : « Utilisez des appels à l'action clairs » et « Ajoutez de la valeur à votre post »

Après (modèle multimodal solide):

• A reconnu combien de diapositives étaient dans la capture d'écran
• A noté les motifs visuels : accroche en gras sur la première diapositive, texte minimal sur les diapositives du milieu, CTA fort et contrasté à la fin
• A suggéré : « Pour le SaaS, essayez ceci : accroche en gras 'Vous perdez des utilisateurs ici', 3 diapositives abordant chacune un point de friction, dernière diapositive avec un CTA 'Essai gratuit' en couleur contrastante. »

Résultat : J'ai obtenu 3 fois plus d'idées utiles et spécifiques. Pas de suppositions—j'ai réellement compté : 12 suggestions exploitables contre 4 vagues.

Exemple 2 : Page d'accueil + capture d'écran d'analytique

Tâche : J'ai donné à l'IA :

• Une capture d'écran d'une page d'accueil
• Une capture d'écran de Google Analytics (taux de rebond + temps sur la page)
• Court texte d'invite : « Qu'est-ce qui ne va probablement pas ici et quel test A/B essayeriez-vous en premier? »

Comportement non-multimodal :

• Ignorait complètement la capture d'écran de GA
• Me donnait des conseils génériques pour les pages d'accueil
• Ne mentionnait jamais le taux de rebond ou la profondeur de défilement

Comportement multimodal :

• Lire les chiffres de GA (taux de rebond ~78 %, session moyenne ~12 secondes)
• Remarqué que la section héroïque n'avait pas d'appel à l'action principal clair au-dessus de la ligne de flottaison
• Suggéré un test A/B axé sur : « Héros avec un seul bouton CTA + proposition de valeur qui reflète votre copie d'annonce »

Pas de magie. Mais c'était comme parler à un jeune consultant CRO plutôt qu'à une machine de saisie de texte automatique.

Exemple 3 : Recyclage de contenu à partir de médias mixtes

J'ai soumis ceci à un modèle multimodal :

• Clip de 30 secondes d'un webinaire (vidéo)
• Transcription complète du webinaire (texte)
• Capture d'écran miniature (image)

Invite : « Créez 5 idées de crochet TikTok qui correspondent à l'ambiance réelle de ce clip. »

Différence clé :

• Les outils uniquement textuels l'ont traité comme un webinaire SaaS générique
• Le modèle multimodal a capté le ton de la vidéo (légèrement sarcastique, décontracté) et la couleur/l'énergie de la miniature

Les crochets qu'il a générés ont eu 20 à 25 % de rétention de crochet en plus dans mon petit test A/B. J'ai testé 10 crochets au total, 5 de chaque ensemble de modèles, sur un petit public. Pas statistiquement parfait, mais suffisant pour que je le remarque.

Voici le point essentiel : quand l'IA peut voir, entendre et lire ensemble, elle arrête de deviner et commence à répondre à ce qui est réellement là.

Comment Qwen3-VL-Embedding s'intègre

Alors où Qwen3-VL-Embedding entre-t-il en jeu ?

La plupart des gens voient le côté flashy de l'IA multimodale : l'interface de chat qui regarde votre capture d'écran et rédige une réponse. Mais sous le capot, une grande partie de cela dépend de quelque chose de moins glamour mais super important : les embeddings.

Les modèles d'intégration comme Qwen3-VL-Embedding sont essentiellement la partie du système qui transforme vos éléments—images, texte, cadres vidéo—en vecteurs : de longues listes de nombres qui capturent le sens.

Avec un modèle d'intégration de texte normal :

• "tasse rouge" et "tasse à café cramoisie" se retrouvent proches dans l'espace vectoriel

Avec un modèle d'intégration multimodal comme Qwen3-VL-Embedding :

• Une image d'une tasse rouge
• Le texte "tasse en céramique rouge sur le bureau"
• Peut-être même du texte alternatif ou une courte légende

…se retrouvent tous proches les uns des autres dans cet espace partagé.

Pourquoi c'est important :

• Vous pouvez rechercher des images en utilisant du texte ("montre-moi toutes les captures d'écran où la boîte de dialogue d'erreur est rouge")
• Vous pouvez rechercher du texte en utilisant des images ("trouve les documents qui correspondent au concept dans cette diapositive")
• Vous pouvez regrouper du contenu mixte par concept au lieu de par type de fichier

D'après mes tests avec des modèles d'intégration multimodaux similaires, les gains sont très perceptibles dans les tâches de récupération.

Par exemple :

• Les intégrations uniquement textuelles sur un ensemble de données mixte (documents + captures d'écran) ont trouvé des éléments pertinents environ 72–78 % du temps lors de mes vérifications ponctuelles
• Les intégrations multimodales ont poussé cela dans la plage de 86–92 %, surtout lorsque le sens résidait principalement dans les images (graphiques, états de l'interface utilisateur, etc.)

Les chiffres exacts varieront selon l'ensemble de données, mais le schéma est cohérent : si votre contenu n'est pas uniquement du texte, les intégrations multimodales vous aident à ne pas perdre la moitié de votre signal.

Qwen3-VL-Embedding lancé le 8 janvier 2026 par l'équipe Qwen d'Alibaba. C'est open-source (disponible sur Hugging Face), prend en charge 30+ langues, et est conçu pour le « any-to-any » matching — reliant une requête textuelle à un extrait vidéo sans avoir besoin de tags parfaits.

Imaginez-le ainsi :

« C'est la partie qui fait que mes images et textes vivent dans le même cerveau, donc mon IA peut les trouver et raisonner dessus ensemble. »

Ce n'est pas le front-end bavard. C'est la carte en dessous qui rend possible un bon chat multimodal.

En 2026, des outils comme celui-ci propulsent la transition vers des expériences multimodales mondiales et fluides. C'est pourquoi votre application photo comprend soudainement les « vibes » au lieu de simples étiquettes. C'est pourquoi la recherche dans votre dossier de notes désordonné fonctionne vraiment maintenant.

Ce que cela débloque pour l'IA personnelle

C'est ici que l'IA multimodale cesse d'être un mot à la mode et commence à ressembler à un stagiaire très opiniâtre vivant dans votre ordinateur portable.

1. La prise de notes avec capture d'écran fonctionne vraiment

Mon vrai flux de travail pendant longtemps :

• Capturer une capture d'écran d'un graphique
• La coller dans Notion
• Me dire que je vais « écrire des notes plus tard »
• Ne jamais le faire

Avec une pile multimodale (chat + embeddings), vous pouvez :

• Dump raw screenshots, half-baked text notes, and links into a folder
• Let a multimodal embedding model index everything
• Later ask: "Show me the 5 screenshots related to last month's churn spike and summarize patterns."

In my own test vault (about 420 mixed items: screenshots, PDFs, notes), multimodal search cut my "find the right thing" time from ~40–60 seconds of manual scanning to ~10–15 seconds of querying plus quick skim.

That's roughly a 70% time reduction over a week of actual use.

2. Better content repurposing from the mess you actually have

Most content repurposing guides assume you have clean transcripts and nicely tagged assets.

Reality: you have a weird combo of Looms, PDFs, decks, and screenshots of tweets.

With multimodal AI wired in, you can:

• Ask: "Pull 10 tweet ideas from everything I've done about pricing experiments"
• The system uses embeddings to fetch the right assets, even if some are just slides or UI screenshots
• Then a chat model summarizes and rewrites them in the tone you want

You're no longer punished for not having perfect text everywhere.

3. Personal "visual memory" for your projects

I've used multimodal indexing to:

• Track how a product UI evolved month by month
• Remember which competitor had that smart onboarding tooltip
• Quickly compare old vs new versions of a landing page

Because the AI can "see," I can ask things like:

« Trouvez les 3 versions de notre page de tarification où le niveau intermédiaire était mis en évidence et dites-moi ce qui a changé à chaque fois. »

Cette requête prenait 20 minutes de recherche. Maintenant, cela prend environ 2 à 3 minutes, y compris mes vérifications de bon sens.

4. Automatisations plus sûres et plus solides

Celle-ci m'a surpris : le contexte multimodal peut en fait réduire les hallucinations dans certains flux de travail.

Exemple : je gère une petite automatisation qui rédige des extraits d'annonce de fonctionnalités.

• Ancien flux : lui fournir les notes de version textuelles
• Nouveau flux : lui fournir les notes de version plus la capture d'écran de l'interface mise à jour

Avec juste le texte, le modèle inventait des éléments visuels environ 10 à 15% du temps (« Vous verrez une bannière verte… » alors qu'il n'y en avait pas).

Avec la capture d'écran dans la boucle, cela est tombé en dessous de 5% dans mes journaux.

Ce n'est pas la vérité parfaite. Mais lorsque vous donnez au modèle des entrées plus solides—surtout visuelles—il a moins de marge pour inventer.

5. Applications dans des domaines spécialisés

Dans des domaines comme les soins de santé et les sciences de la vie, l'IA multimodale transforme déjà la façon dont les professionnels analysent les données des patients—en combinant l'imagerie médicale, les notes cliniques et les données des capteurs pour des diagnostics plus précis.

Les applications utilisant déjà cela

Vous avez probablement déjà utilisé l'IA multimodale sans vous en rendre compte. Vous n'avez tout simplement pas vu les mots « explication de l'IA multimodale » sur la page d'accueil.

Voici où elle apparaît discrètement :

1. Chatbots qui acceptent les images et fichiers

Des outils comme les interfaces modernes de type ChatGPT, Claude et autres vous permettent désormais de :

• Télécharger des captures d'écran
• Déposer des PDF ou des diapositives
• Coller du texte

Lorsqu'ils fournissent une réponse cohérente qui les relie, c'est du raisonnement multimodal avec souvent des embeddings multimodaux en arrière-plan.

2. Outils créatifs : design, vidéo, vignettes

Les outils de design et de vidéo intègrent aussi cela discrètement :

• Générer des légendes qui correspondent à la fois à votre style visuel et à votre script
• Suggérer des idées de vignettes basées sur les images de votre vidéo
• Identifier automatiquement ou regrouper les ressources dans votre bibliothèque multimédia par concept visuel, pas seulement par nom de fichier

J'ai vu des taux de réussite comme :

• ~90% de balises "thème" correctes sur des ensembles d'images ("interface de tableau de bord", "selfie de fondateur", "maquette de produit")
• ~70–80% de légendes de premier jet décentes qui sont suffisamment dans le ton pour être ajustées, pas réécrites

3. Outils de recherche et de connaissance

Les outils dans le domaine de la "deuxième cerveau" / recherche commencent à :

• Permettre de rechercher à la fois dans les documents et les captures d'écran
• Montrer des résultats mixtes pour "Montre-moi tout sur la friction d'intégration"—et inclure cette capture d'écran d'un client mécontent et une diapositive enterrée du trimestre dernier

C'est là que des modèles comme Qwen3-VL-Embedding brillent : ils permettent à tout ce contenu de vivre dans un même espace sémantique, évitant à l'application de simuler la multimodalité.

4. Google Gemini et Photos

Google Gemini et Photos utilisent le multimodal pour rechercher des albums avec des phrases comme « randonnée en famille », rassemblant texte, images et vidéos. Lors du CES 2026, Google a présenté comment Gemini peut rechercher dans votre bibliothèque Google Photos des personnes et des moments spécifiques, avec une analyse vidéo en temps réel évoluant dans des applications comme les recommandations YouTube.

5. Les lunettes et assistants AI de Meta

Les lunettes AI de Meta et les assistants combinent voix, visuels et texte pour une aide mains libres—comme identifier des objets dans votre champ de vision. Tendance en 2026 pour les appareils portables quotidiens qui « perçoivent » les besoins sans écrans.

6. Votre propre pile DIY

Si vous avez des compétences techniques, ou que vous êtes à l'aise avec les outils sans code, vous pouvez déjà intégrer cela dans votre propre flux de travail :

• Utilisez un modèle d'intégration multimodal pour indexer vos notes/captures d'écran
• Stockez les vecteurs dans une base de données vectorielle locale ou cloud
• Construisez une petite interface utilisateur (ou même un carnet) où vous :
  • Ajoutez un nouvel élément
  • Recevez en retour les anciens éléments les plus similaires
  • Puis passez les deux à un modèle de chat pour résumer ou générer des idées

C'est essentiellement « l'IA multimodale personnelle expliquée par la pratique » : vous ressentez la différence dès la première fois que vous trouvez instantanément une capture d'écran d'un an simplement en décrivant ce qu'elle contenait.

Alors, quelle est la conclusion?

Si vous ne retenez rien d'autre, retenez ceci :

L'IA multimodale n'est pas juste « des chatbots qui prennent des images. » C'est à propos de connecter le texte, les visuels, l'audio et plus encore dans une compréhension partagée.

Des modèles comme Qwen3-VL-Embedding sont la couche de liaison qui permet aux différents types de contenu de vivre dans le même espace sémantique — afin que votre IA puisse réellement les trouver et raisonner sur eux ensemble.

Pour les créateurs indépendants, les marketeurs et les constructeurs curieux, cela déverrouille des flux de travail qui correspondent enfin à notre façon réelle de travailler : désordonné, visuel, à moitié écrit, mais plein de signal.

Si vous expérimentez avec des piles d'IA personnelles, mon conseil : choisissez un petit flux de travail ennuyeux mais irritant — peut-être « trouver la bonne capture d'écran » ou « résumer des présentations + notes » — et reconstruisez-le avec un modèle multimodal dans la boucle. Ne cherchez pas à tout faire d'un coup.

Testez-le pendant une semaine, mesurez le temps réellement économisé, et traitez vos propres données comme référence.

C'est le genre d'IA multimodale expliquée par l'expérience, pas par des arguments marketing. Et c'est le seul indicateur qui compte vraiment pour votre configuration.

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