Multimodal RAG : Définition et Exemples

Le Multimodal RAG (Retrieval-Augmented Generation multimodal) est une architecture d'IA qui combine la recherche d'informations dans des bases de données hétérogènes avec la capacité de génération d'un grand modèle de langage. Contrairement au RAG classique, limité au texte, le Multimodal RAG peut indexer, rechercher et raisonner sur des documents contenant des images, des graphiques, des tableaux, de l'audio ou de la vidéo.

Le fonctionnement repose sur trois étapes clés. D'abord, l'indexation multimodale : les documents sont découpés et transformés en embeddings vectoriels capables de représenter différents types de contenus dans un même espace sémantique. Ensuite, la recherche : lorsqu'une requête arrive, le système identifie les fragments les plus pertinents, qu'il s'agisse d'un paragraphe de texte, d'un schéma technique ou d'un extrait audio. Enfin, la génération : le modèle de langage multimodal synthétise ces sources variées pour produire une réponse cohérente.

Cette approche résout un problème majeur des systèmes RAG traditionnels : la perte d'information lors du traitement de documents riches. Un rapport annuel contient des graphiques essentiels, un manuel technique comporte des schémas, une formation inclut des vidéos. Le Multimodal RAG préserve et exploite toute cette richesse au lieu de se limiter au texte brut.

Les cas d'usage sont nombreux : support client sur des produits physiques (avec photos et manuels), analyse de documents médicaux (imagerie + comptes-rendus), recherche juridique (documents scannés + annotations), ou encore formation professionnelle combinant vidéos, slides et transcriptions.