modèle de langage et VLMs
Un modèle de langage est un système statistique ou neuronal qui prédit du texte et prend en charge des tâches de langage naturel. Il lit une entrée et associe des séquences à des probabilités, puis aide à la génération de texte, à la classification, à la traduction, et plus encore. Un modèle de langage bien ajusté fournit également des signaux contextuels pour les tâches en aval et alimente la recherche, le résumé et l’aide à la décision. Dans l’IA appliquée moderne, un modèle de langage se trouve souvent derrière une interface orientée utilisateur et fait partie d’un pipeline qui inclut l’ingestion des données, l’indexation et l’inférence.
Les modèles vision-langage étendent ce paradigme en fusionnant des entrées visuelles avec du texte. Les VLM associent image et texte pour produire des représentations alignées, et ils permettent aux systèmes de répondre à des questions sur des images, de produire une légende ou de classer les résultats de recherche pour une requête visuelle. Là où les modèles textuels classiques opèrent sur des tokens issus des mots, les modèles vision-langage consomment des tokens visuels d’un encodeur visuel et des tokens textuels d’un encodeur de texte. Les deux flux interagissent ensuite via des mécanismes d’attention ou des objectifs contrastifs pour former des embeddings conjoints qui prennent en charge à la fois la récupération et la génération. Ce changement est décrit dans des revues récentes et montre comment l’instruction tuning améliore les résultats multimodaux IA générative pour la visualisation.
Comparez les modèles textuels traditionnels aux systèmes multimodaux. Les modèles textuels excellent dans les tâches linguistiques et la génération de texte, et ils restent essentiels pour la compréhension du langage naturel. Les VLM multimodaux ajoutent de l’information visuelle et permettent un raisonnement au niveau de la scène et des sorties plus riches. Par exemple, un opérateur de salle de contrôle qui saisit une requête en langage naturel peut obtenir une réponse médico-légale sur un clip vidéo passé lorsque un modèle vision-langage mappe le texte au bon segment de caméra. Chez visionplatform.ai nous intégrons un modèle vision-langage sur site afin que les opérateurs puissent rechercher des vidéos enregistrées en utilisant des requêtes en langage libre telles que « Personne traînant près de la porte après les heures d’ouverture » puis vérifier visuellement les résultats. Cette intégration réduit le temps par alarme et aide les équipes à monter en charge.
En pratique, le système combiné nécessite des données image-texte étiquetées et un pré-traitement robuste. De grands jeux de données favorisent la diversité, et les modèles entraînés sur des paires image-texte apprennent à généraliser entre caméras et contextes. Par exemple, ChatEarthNet fournit des millions de paires image-texte pour améliorer la couverture géographique et la variation des scènes ChatEarthNet. Le résultat est des modèles qui prennent en charge les tâches de récupération, de légendage et de VQA à travers différents domaines. Ces systèmes ne sont pas parfaits, et ils nécessitent une surveillance, un affinage et des workflows spécifiques au domaine pour un déploiement sûr.
vision language models: architecture overview
Les architectures des modèles vision-langage suivent typiquement quelques schémas standards, et chaque schéma équilibre vitesse, précision et flexibilité. Un modèle largement utilisé est l’approche encodeur–décodeur. Dans ce design, un encodeur visuel convertit une image d’entrée en tokens et embeddings visuels, et un décodeur de langage consomme ensuite ces signaux plus un prompt textuel pour produire une légende ou une réponse. Un autre schéma courant est le dual-encoder. Ici, l’encodeur d’image et l’encodeur de texte fonctionnent en parallèle pour produire des embeddings séparés qu’une tête contrastive aligne pour la recherche et la classification. Les deux approches ont des points forts selon les charges de travail et les budgets d’inférence.
La cross-attention est un mécanisme crucial dans de nombreux designs encodeur–décodeur. Elle permet au décodeur d’attendre les embeddings visuels lors de la génération de chaque token. Ce schéma de cross-attention fournit un ancrage fin de la génération textuelle sur l’information visuelle et prend en charge des tâches telles que le légendage d’image et la réponse à des questions visuelles. Pour les modèles axés sur la récupération, l’apprentissage contrastif aligne les embeddings visuels et textuels dans un espace partagé de sorte que la similarité cosinus réponde rapidement à une requête. L’évaluateur PROMETHEUS-VISION montre comment un scoring de type humain et des critères définis par l’utilisateur peuvent juger les sorties de ces architectures Modèle vision-langage comme juge.
Les jeux de données du monde réel utilisés pour le pré-entraînement façonnent ce que les modèles savent. De grands jeux comme COCO et Visual Genome fournissent des légendes au niveau des objets et des annotations de régions. Des jeux de données de base comme ChatEarthNet ajoutent une couverture globale et une diversité de scènes à travers de nombreux contextes ChatEarthNet. Les modèles pré-entraînés utilisent souvent un vision transformer comme encodeur visuel et un transformer encodeur ou décodeur pour le texte. Le vision transformer convertit l’image d’entrée en patches puis en tokens visuels, et le transformer apprend ensuite les relations inter-modales. Ces modèles pré-entraînés offrent de bons points de départ pour l’affinage sur des tâches spécifiques telles que la classification d’images ou le légendage.
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vision-language model and zero-shot learning
L’apprentissage contrastif est au cœur de nombreuses capacités zero-shot en contexte vision-langage. Des modèles comme CLIP entraînent un encodeur d’image et un encodeur de texte avec une perte contrastive de sorte que les paires image-légende correspondantes se rapprochent dans l’espace d’embedding. Cette perte contrastive produit des représentations vision-langage qui généralisent à des catégories non vues pendant l’entraînement. Lorsqu’une nouvelle classe apparaît, un prompt textuel décrivant la classe peut servir d’étiquette proxy, et le modèle peut scorer des images par rapport à cette description sans réentraînement spécifique à la tâche. Ce schéma permet la reconnaissance zero-shot pour de nombreuses tâches de vision par ordinateur et réduit le besoin de collecter des données étiquetées exhaustives.
Les tâches image-vers-texte incluent le légendage, la récupération et la réponse à des questions visuelles. En légendage, le modèle génère une description textuelle cohérente d’une image d’entrée. En récupération, le système classe les images données une requête textuelle. Les systèmes qui combinent alignement contrastif et un décodeur génératif peuvent effectuer les deux tâches : ils utilisent des embeddings alignés pour la récupération puis emploient un décodeur de langage pour produire une légende détaillée lorsque cela est nécessaire. Pour la recherche médico-légale en opérations, un système peut d’abord utiliser un dual-encoder contrastif pour trouver des clips candidats puis appliquer un décodeur de langage pour générer une description textuelle pour vérification. Par exemple, VP Agent Search de visionplatform.ai convertit la vidéo en descriptions lisibles par des humains afin que les opérateurs puissent trouver rapidement des incidents puis inspecter les enregistrements.
Les capacités zero-shot brillent lorsque les données d’entraînement manquent d’étiquettes spécifiques. Lorsqu’un modèle est entraîné sur de grands ensembles de données et exposé à de nombreux concepts, il apprend des concepts visuels généralisés. Alors une nouvelle requête ou un prompt textuel décrivant un concept non vu suffit pour que le modèle récupère ou classe les images pertinentes. Cela est particulièrement utile pour les déploiements en périphérie où l’adaptation rapide importe, et ça réduit la dépendance au réentraînement dans le cloud. Quantitativement, des LLM instruction-tunés combinés à des données visuelles ont montré des gains d’exactitude allant jusqu’à 15 % sur le légendage d’images par rapport à leurs homologues non tunés IA générative pour la visualisation. Cette amélioration reflète à la fois un meilleur pré-entraînement sur de grands jeux de données et de meilleures méthodes d’affinage.
transformer and token: building blocks
La colonne vertébrale transformer sous-tend la plupart des modèles vision-langage modernes. Un transformer utilise de l’attention multi-têtes, des couches feed-forward et des connexions résiduelles pour modéliser des dépendances longue portée dans des séquences. Pour le texte, le transformer traite des séquences de tokens produites par la tokenisation. Pour les images, le transformer traite une séquence de patches d’image, souvent appelés tokens visuels. Le vision transformer convertit l’image d’entrée en une grille de patches, et chaque patch devient un embedding token que le transformer traite ensuite. Ce design a remplacé de nombreux anciens backbones convolutionnels en recherche multimodale.
La tokenisation du texte et des images est importante. Les schémas de tokens textuels coupent les mots et sous-mots en tokens qu’un encodeur de texte consomme. La tokenisation d’image découpe l’image d’entrée en patches et les aplatie en vecteurs que l’encodeur visuel ingère. Les deux flux se mappent ensuite en embeddings textuels et visuels. L’encodage positionnel indique au transformer où se trouvent les tokens dans une séquence et préserve l’ordre pour les tokens texte et visuel. La fusion peut se produire à différents stades : la fusion précoce concatène les modalités, la fusion intermédiaire utilise la cross-attention, et la fusion tardive aligne les embeddings avec des objectifs contrastifs.
Les tokens de fusion multimodale et la cross-attention permettent à un flux de se conditionner sur l’autre. Pour les tâches génératives, un décodeur de langage attend les embeddings visuels via des couches de cross-attention. Un décodeur de langage peut alors échantillonner des tokens pour produire une légende, et il peut répondre à une question visuelle conditionnée sur l’image d’entrée. Les modèles de langage pré-entraînés fournissent souvent le décodeur, et les modèles visuels pré-entraînés fournissent l’encodeur d’image. Ces modèles pré-entraînés accélèrent le développement car ils capturent déjà des motifs courants et des informations visuelles. Lorsque vous entraînez le modèle pour un site spécifique, vous pouvez affiner soit l’encodeur visuel, soit l’encodeur textuel, soit les deux. Pour une utilisation en salle de contrôle, le système nécessite souvent une inférence en temps réel, donc l’architecture doit équilibrer précision et latence.
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dataset and benchmark: training and evaluation
Les jeux de données déterminent ce que les modèles vision-langage apprennent. Les jeux clés incluent COCO pour les tâches de légendage dense et de détection, Visual Genome pour les annotations au niveau des régions, et ChatEarthNet pour des paires image-texte à l’échelle globale qui améliorent la couverture géospatiale ChatEarthNet. Chaque jeu présente des compromis en termes d’échelle, de biais et de granularité d’annotation. COCO fournit de forts signaux supervisés pour le légendage d’images et la classification, tandis que Visual Genome aide les modèles à apprendre les relations entre objets. ChatEarthNet et des ensembles de données similaires exposent les modèles à des scènes variées et des conditions d’éclairage communes dans la vidéosurveillance et la surveillance des espaces publics.
Les benchmarks et les métriques mesurent les performances sur des tâches standard. Le légendage d’images utilise CIDEr, BLEU et METEOR pour scorer les légendes générées. La réponse à des questions visuelles utilise l’exactitude face à un jeu de test tenu à l’écart. La récupération et la récupération zero-shot utilisent recall@K et le mean reciprocal rank. Les benchmarks en vogue évoluent rapidement ; des pistes académiques comme NeurIPS établissent de nouveaux standards d’évaluation NeurIPS 2025. Des évaluateurs ouverts qui interprètent des critères de scoring définis par l’utilisateur peuvent apprécier les sorties avec une granularité plus fine PROMETHEUS-VISION.
Comparer les scores de modèles sur les principaux benchmarks aide à sélectionner un modèle pour le déploiement. Les LLMs instruction-tunés qui incorporent des données visuelles montrent de meilleures performances de légendage sur les benchmarks modernes, et ils peuvent améliorer les métriques en aval de marges mesurables instruction et affinage visuel. Cependant, les scores de benchmark ne capturent pas tous les besoins opérationnels. Pour des salles de contrôle opérationnelles, vous devez évaluer le modèle sur des images spécifiques au site et tester la capacité du modèle à produire des descriptions textuelles vérifiables pour les incidents. La recherche médico-légale, la détection de flânage et la détection d’intrusion sont des exemples de tâches où une évaluation sur mesure importe. Consultez notre page de recherche médico-légale pour voir comment la recherche s’intègre aux données VMS et aux workflows humains recherche médico-légale dans les aéroports.
vision language models work: applications in Axis contexts
Les modèles vision-langage fonctionnent bien pour le raisonnement sur des axes spatiaux, et ils prennent également en charge les workflows de sécurité et de surveillance. En robotique et vision 3D, le raisonnement sur les axes spatiaux et l’orientation des objets est important pour la navigation et la manipulation. Les VLM qui combinent des embeddings visuels et du langage peuvent décrire des relations telles que « à gauche de la porte » ou « au-dessus du convoyeur » et aider les robots à suivre des instructions verbales. Ce cas d’usage relie la vision par ordinateur à la robotique et aux instructions en langage naturel. Un opérateur de salle de contrôle bénéficie lorsqu’un modèle génère des descriptions spatiales cohérentes et étiquette la timeline pour une récupération rapide.
Dans des contextes de surveillance tels que les déploiements d’Axis Communications, les modèles vision-langage ajoutent des couches descriptives aux simples détections brutes. Plutôt que de signaler uniquement un objet, le système peut expliquer ce qui a été vu et pourquoi cela peut être important. Cette capacité réduit les fausses alertes et alimente des rapports d’incident plus riches. De nombreuses organisations font face à trop d’alertes et trop peu de contexte. Un modèle vision-langage déployé sur site conserve la vidéo à l’intérieur du site et aide à respecter les obligations de conformité tout en offrant une recherche avancée et du raisonnement. Chez visionplatform.ai nous fournissons un VLM sur site qui convertit la vidéo en texte consultable puis expose ce contenu à des agents IA pour un soutien décisionnel contextuel. Cela se traduit directement par des bénéfices opérationnels comme des décisions plus rapides et moins d’étapes manuelles.
Des défis subsistent. L’interprétabilité le long des axes temporels et spatiaux reste un problème de recherche ouvert, et la généralisation au domaine exige un calibrage spécifique au site. Des experts notent que « le changement de paradigme apporté par les grands modèles vision-langage ne consiste pas seulement à combiner des modalités mais à créer une représentation unifiée capable de raisonner de manière transparente entre vision et langage » Le changement de paradigme. Les déploiements pratiques doivent inclure une surveillance pour la dérive, des options d’amélioration des modèles avec des données d’entraînement personnalisées, et des mécanismes pour vérifier les alarmes critiques. Pour les organisations qui ont besoin d’un traitement vidéo circonscrit et d’une conformité au règlement européen sur l’IA, les solutions sur site et les journaux audités réduisent l’exposition externe et le risque juridique. Pour en savoir plus sur l’intégration des détecteurs par site tels que la détection de personnes ou la détection de flânage avec des workflows plus larges, consultez nos pages sur la détection de personnes dans les aéroports et la détection de flânage dans les aéroports.
FAQ
What is a language model?
Un modèle de langage prédit le token suivant dans une séquence et prend en charge des tâches telles que la génération de texte et la classification. Il fournit des scores probabilistes qui aident à classer les sorties pour des applications de langage naturel.
How do vision language models differ from text models?
Les modèles vision-langage combinent des données visuelles et du texte pour créer des représentations conjointes capables de légender des images, de répondre à des questions et de récupérer des clips. Les modèles textuels se concentrent uniquement sur l’entrée textuelle et ne traitent pas directement les images.
What datasets are commonly used to train VLMs?
Parmi les jeux de données courants figurent COCO, Visual Genome et de plus larges collections image-texte telles que ChatEarthNet. Chaque jeu apporte différents types d’annotations et une diversité de scènes pour l’entraînement des modèles.
Can VLMs perform zero-shot recognition?
Oui. Les modèles entraînés avec un apprentissage contrastif peuvent mettre en correspondance des prompts textuels avec des images sans réentraînement spécifique à la tâche, permettant la classification zero-shot sur des catégories non vues. Cela réduit le besoin d’exemples étiquetés pour chaque nouvelle classe.
Are VLMs suitable for real-time surveillance?
Ils peuvent l’être, lorsqu’ils sont conçus pour une inférence à faible latence et associés à des encodeurs efficaces et des pipelines optimisés. Le déploiement sur site aide souvent à répondre aux contraintes de confidentialité et de conformité pour la surveillance.
What is cross-attention in multimodal models?
La cross-attention permet à un décodeur d’attendre les embeddings visuels pendant la génération de texte. Elle ancre la génération textuelle dans l’information visuelle afin que les légendes et réponses se réfèrent précisément à l’image d’entrée.
How do internal agents use VLM outputs?
Les agents IA peuvent consommer des descriptions lisibles par des humains fournies par un VLM pour vérifier des alarmes, recommander des actions et pré-remplir des rapports. Les agents réduisent ensuite la charge des opérateurs en automatisant des décisions de routine selon des politiques définies.
How does a vision encoder work?
Un encodeur visuel transforme des patches d’image en embeddings que traite un transformer. Ces embeddings représentent le contenu visuel et permettent l’alignement avec les embeddings textuels pour la récupération et la génération.
What metrics evaluate image captioning?
Les métriques courantes incluent CIDEr, BLEU et METEOR pour la qualité des légendes, et recall@K pour les tâches de récupération. Les scores de benchmark guident la sélection mais des tests pratiques sur les données du site restent essentiels.
How do organisations improve VLM performance on their data?
Elles peuvent affiner des modèles pré-entraînés avec des données étiquetées du site, ajouter des classes personnalisées et mettre en place une surveillance post-déploiement contrôlée. L’entraînement sur des séquences représentatives et l’utilisation de prompts spécifiques au domaine améliorent la précision et réduisent les faux positifs.
