Fusion Multimodale en IA
Unifier l’information
Révéler de nouveaux insights
Transformer la richesse des données
Décider avec clarté
Pourquoi fusionner des données hétérogènes ?
Chaque type de donnée apporte une information différente ; ensemble, elles donnent une vision plus complète. C’est précisément l’objectif de la fusion multimodale : obtenir des analyses plus fines, plus robustes en conditions difficiles.
Résultat : une précision accrue et un meilleur éclairage pour la prise de décisions.
Exemples de modalités courantes :
- Imagerie acoustique (ultrasons, vibroacoustique, etc.)
- Imagerie hyperspectrale (Infra-rouge, Rayons-X, RGB)
- Données cartographiques (topographie, hydrologie, cadastre, etc.)
C'est typiquement les données que je dois exploiter
Garder l’info utile, au bon moment (gating)
Qu’est‑ce que le gating ?
C’est un mécanisme propre à certains réseaux de neurones, qui contrôle le passage de l’information dans le modèle. Des « portes » apprennent à ouvrir ou fermer l’accès à certains flux de données, afin de ne conserver que l’information utile à l’analyse, et ce à chaque instant.
À quoi ça sert ?
- Sur des données dans le temps (vidéo, séries de capteurs), il conserve le contexte utile et limite le bruit.
- En fusion, la combinaison devient adaptative : chaque type de donnée compte au bon moment selon sa pertinence.
- Résultat : des sorties plus stables et des résultats plus réguliers.
Usages types en fusion multimodale
Domaines couverts
- Contrôle qualité & maintenance prédictive
- Contrôle non destructif
- Mobilité / Automobile
- Aide au diagnostic
Apports clés
- Robustesse face aux variations (éclairage, bruit, occlusions)
- Réduction des ambiguïtés grâce à la complémentarité des données
- Socle commun qui facilite l’adaptation à de nouveaux contextes
Notre architecture de fusion
Nous avons conçu une architecture neurones généraliste pour jeux de données rasterisés (données en grille 2D) et signaux associés. Elle s’adapte vite à de nouveaux contextes sans sur‑investissement R&D.
En pratique, elle intègre :
- Par type de donnée : un traitement adapté à chaque format (image, capteur, texte, carte).
- Fusion en plusieurs temps : on combine les informations à différents moments pour mieux les croiser.
- Un même socle, plusieurs usages : classification, détection, mesure… sans repartir de zéro.
Même problématique, nouvelles données ?
On reconnecte des encodeurs, on réentraîne légèrement — la base, elle, reste stable.