Qu’est-ce que les modèles de vision-langage ?
Les modèles de vision et de langage (VLM) peuvent comprendre simultanément les images et le texte. Ils permettent des applications comme le sous-titrage d’images, les questions-réponses visuelles et l’analyse de documents.
Modèles clés
- GPT-5 : Excellent dans la compréhension des documents, l’analyse de graphiques et les tâches générales de vision.
- Gemini 3 : Fort en raisonnement multi-images et compréhension vidéo.
- Claude Sonnet 4 : Bon pour l’interprétation de diagrammes scientifiques.
- LLaVA : Option open source pour l’auto-hébergement.
Cas d’usage courants
- OCR de documents : Extraire les données structurées des factures, reçus, formulaires.
- Analyse produit : Téléchargez une photo produit pour obtenir des descriptions, tags et catégories.
- Accessibilité : Générer automatiquement du texte alternatif pour les images.
- Modération de contenu : Détection de contenu visuel inapproprié.
- Compréhension des graphiques : Extraire les points de données des graphiques et des diagrammes.
Schémas d’intégration
### Analyse d’image de base
Envoyez une image en base64 ou URL accompagnée d’un prompt texte.
### Comparaison multi-images
Envoyez plusieurs images et demandez au modèle de les comparer ou de les classer.
### Sortie structurée
Combinez la vision avec le mode JSON pour extraire des données structurées à partir d’images.
Conseils
- Redimensionner les images à une dimension maximale de 1024px pour économiser des tokens.
- Utiliser le JPEG sur PNG pour les photos (charge utile plus petite).
- Fournir toujours des prompts spécifiques — « Qu’y a-t-il dans cette image ? » donne des résultats vagues.
- Tester avec diverses entrées pour détecter les cas limites.