L’IA multimodale est un modèle qui comprend et produit plus d’un type d’entrée, comme du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, au sein d’un seul système. Pour les marketeurs, elle est idéale pour les tâches transversales : examiner les créations publicitaires, décrire les photos de produits, transformer un webinaire en posts, analyser des captures d’écran de tableaux de bord et répondre à des questions sur le contenu visuel. Elle est moins performante sur les chiffres précis dans les images et sur les vidéos longues.
Les outils d’IA précédents étaient généralement à usage unique. Un modèle écrivait du texte, un autre générait des images, un troisième transcrivait de l’audio. Des modèles tels que la famille GPT-4o d’OpenAI, Gemini de Google, Claude d’Anthropic et les variantes de vision Llama de Meta acceptent désormais les images en plus du texte, et plusieurs gèrent également l’audio et la vidéo. Gemini en particulier a été conçu pour prendre en charge de longues entrées vidéo et audio.
Ce changement importe moins pour ce que le modèle peut créer que pour ce qu’il peut lire. Un marketeur peut désormais donner à un modèle une capture d’écran de page de destination, une démo de produit de dix minutes ou un dossier de publicités concurrentes et poser des questions à leur sujet.
Que peut faire l’IA multimodale pour une équipe marketing aujourd’hui ?
Les utilisations les plus fiables sont celles où le modèle lit et décrit, et où une personne décide.
Revue créative
Téléchargez un ensemble de publicités display ou sociales et demandez au modèle de les vérifier par rapport à vos directives de marque : placement du logo, densité du texte, contraste, mentions légales obligatoires. Il ne remplacera pas l’œil d’un designer, mais il détecte rapidement les lignes juridiques manquantes et les couleurs hors palette.
Contenu produit
Donnez au modèle des photos de produits et une fiche technique, et il pourra rédiger des descriptions, du texte alternatif et des balises d’attributs. Pour un catalogue avec des milliers d’articles, cela accélère un travail qui était auparavant effectué image par image.
Réutilisation de contenu long
Un webinaire ou un podcast enregistré peut devenir un résumé, un ensemble de citations avec horodatages, des brouillons de posts sociaux et un plan pour un article de blog. La compréhension vidéo signifie que le modèle peut également noter ce qui a été montré à l’écran, pas seulement ce qui a été dit.
Analyse de captures d’écran
Les captures d’écran de tableaux de bord analytiques, de pages de prix concurrentes ou de résultats de recherche peuvent être décrites et comparées. C’est utile pour une recherche rapide, bien que les chiffres exacts doivent toujours être vérifiés par rapport à la source.
Où fait-elle encore défaut ?
Les modèles multimodaux commettent des types d’erreurs spécifiques, et les connaître permet de gagner du temps.
- La lecture de petits chiffres et de tableaux denses dans les images est sujette aux erreurs ; le modèle peut mal lire un chiffre avec une totale confiance.
- Le raisonnement spatial est inégal. “Le bouton est-il au-dessus ou en dessous de la ligne de flottaison ?” obtient parfois une mauvaise réponse.
- La vidéo longue peut être échantillonnée par intervalles, de sorte que de brefs détails à l’écran peuvent être manqués.
- Les images générées ont encore du mal avec un texte précis, des détails de produit cohérents et des logos fidèles à la marque.
- Les modèles peuvent décrire ce qu’ils s’attendent à voir plutôt que ce qui est là, surtout dans les images encombrées.
Il y a aussi une question de droits. Télécharger des photos de clients, des enregistrements vocaux ou des créations non publiées dans un modèle signifie les envoyer à un fournisseur. Vérifiez les paramètres de conservation des données et d’entraînement dans les conditions commerciales du fournisseur avant d’utiliser des actifs réels.
Comment cela change-t-il la recherche et la découverte ?
La recherche visuelle se développe grâce à des outils comme Google Lens et Circle to Search, où les gens pointent une caméra ou dessinent autour d’un objet pour le rechercher. Les fonctionnalités d’IA de Google peuvent également répondre à des questions en utilisant des images sur la page. Pour les marketeurs, cela signifie que les images de produits, le texte alternatif, les légendes et les données structurées comptent davantage, car un modèle a besoin de signaux clairs pour connecter une photo à un produit.
Les étapes pratiques incluent des noms de fichiers descriptifs, un texte alternatif précis, un schéma de produit avec des propriétés d’image et une photographie originale plutôt que des images d’archives qui apparaissent sur de nombreux autres sites.
Comment Alien Road applique l’IA multimodale
Dans une mission typique, les modèles multimodaux apparaissent à trois endroits. Le premier est le contrôle qualité créatif : avant le lancement d’une campagne, les ensembles publicitaires sont vérifiés par un modèle par rapport à une liste de contrôle écrite tirée du guide de marque du client, et un designer examine tout ce que le modèle signale. Cela raccourcit les cycles de révision sans supprimer la validation humaine.
Le second est le travail de catalogue pour les clients e-commerce. Nous commençons avec un échantillon de produits, générons du texte alternatif et des suggestions d’attributs à partir d’images et de données de spécifications, et demandons à l’équipe du client de les noter. Ce n’est que lorsque le taux d’acceptation est acceptable que le processus est exécuté sur tout le catalogue, avec des contrôles ponctuels par lot.
Le troisième est la visibilité dans la recherche visuelle et par IA. Nous auditons le texte alternatif des images, les noms de fichiers et le schéma de produit, et testons la façon dont les assistants IA décrivent les produits du client à partir d’images et de pages. Les rapports montrent la couverture du texte alternatif et du schéma avant et après, ainsi que les performances de la Search Console pour les résultats d’images et de produits.
Que devriez-vous tester en premier ?
- Choisissez une tâche inter-formats que votre équipe effectue manuellement chaque semaine.
- Préparez vingt exemples réels et une courte liste de contrôle de ce à quoi ressemble un bon résultat.
- Exécutez-les via un modèle multimodal et notez chaque résultat.
- Notez les types d’erreurs, en particulier les chiffres mal lus ou les détails inventés.
- Décidez si le temps gagné l’emporte sur le temps de vérification.
Comment rédiger des prompts pour les entrées d’image et de vidéo ?
Soyez précis sur ce qu’il faut regarder. “Examine cette publicité” produit une opinion générale ; “Liste tout texte plus petit que le titre, vérifie si le logo apparaît dans le tiers supérieur ou inférieur, et cite la mention légale si elle est présente” produit quelque chose de vérifiable. Demandez au modèle de décrire ce qu’il voit avant de donner un jugement, ce qui rend les erreurs de lecture plus faciles à repérer.
Pour la vidéo, fournissez des horodatages ou demandez au modèle de les renvoyer, afin qu’une personne puisse passer à chaque point et le confirmer. Pour les captures d’écran avec des chiffres, demandez au modèle de transcrire les chiffres d’abord puis de les comparer, et vérifiez la transcription par rapport à l’original avant de faire confiance à toute comparaison.
Par où commencer cette semaine
Prenez vos cinq dernières créations publicitaires et votre PDF de directives de marque. Demandez à un modèle multimodal de vérifier chaque création par rapport aux directives et de lister les problèmes avec des références spécifiques. Comparez ses conclusions avec ce que dirait votre designer.
Si le modèle détecte de vrais problèmes et n’en manque que des mineurs, ajoutez-le comme étape de premier passage dans votre revue créative. S’il manque des problèmes importants, gardez-le pour des tâches comme le texte alternatif et les résumés de webinaires, où ses faiblesses importent moins.
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