Points clés
- Multimodal = texte + images (+ audio). Traitez images nativement sans prétraitement OCR.
- Meilleurs modèles (2026) : Llama 3.2 Vision 11B, Qwen2-VL 7B, Gemma 4 E2B.
- Cas d'usage : OCR de documents, analyse d'images, question-réponse visuelle, extraction de tableaux.
- Vitesse : 2-5 secondes par image (modèle 11B). Plus lent que texte seul, mais pratique.
- Multimodal est mature pour cas d'usage spécifiques, pas encore général.
📍 En une phrase
Les modèles multimodaux locaux comme Llama 3.2 Vision, Gemma 4 et Qwen2-VL traitent images, texte et audio ensemble, permettant l'OCR de documents, l'analyse d'images et les questions-réponses visuelles entièrement hors ligne, sans API cloud.
💬 En termes simples
Un modèle multimodal ne se limite pas au texte : vous pouvez lui montrer une photo, un document scanné ou une capture d'écran et lui poser des questions dessus. Cela fonctionne en local, donc la photo d'un reçu ou une page de notes manuscrites n'a jamais besoin de quitter votre machine pour être lue et résumée.
Modèles multimodaux disponibles
Modèle | Support d'image | VRAM | Vitesse par image | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.2 Vision 11B | Oui | 8 GB | 3-5 sec/image | Vision générale |
| Qwen2-VL 7B | Oui | 5 GB | 2-3 sec/image | Vision rapide |
| Gemma 4 E2B | Oui | ~2 GB | 1-2 sec/image | Matériel minimal / edge |
| Llama 3.2 Vision 90B | Oui | 55 GB | 10+ sec/image | Haute qualité |
Capacités de vision
Les modèles multimodaux peuvent :
- Description d'images : Expliquez ce qui figure dans une image.
- OCR (reconnaissance optique de caractères) : Extrayez texte d'images (carte de visite, scan de document).
- Question-réponse visuelle : Répondez à des questions sur images (« Quelle est la marque de la voiture ? »).
- Extraction de tableaux : Analysez tableaux d'images en données structurées.
- Analyse de diagrammes : Interprétez visualisations de données.
- Détection d'objets : Identifiez et localisez objets dans images.
Installation et utilisation
Utilisation de Llama 3.2 Vision avec Ollama :
# Pull the model
ollama pull llama3.2-vision:11b
# Use it
from ollama import Client
client = Client()
with open("image.jpg", "rb") as f:
image_data = f.read()
response = client.generate(
model="llama3.2-vision:11b",
prompt="Describe this image",
images=[image_data] # Pass image data
)
print(response["response"])Cas d'usage réels
- Traitement de documents : Extrayez texte de PDFs numérisés sans service OCR externe.
- Modération de contenu : Signalez images inappropriées sans envoyer vers le cloud.
- Accessibilité : Décrivez images pour utilisateurs malvoyants.
- Analyse de produits : Analysez images produits en e-commerce (catégorie, état, défauts).
- Recherche : Analysez diagrammes et graphiques scientifiques.
Performance et limitations
Précision : Bonne pour OCR de documents et description, mais pas parfaite pour analyse détaillée ou petits objets.
Vitesse : 2-5 secondes par image. Modèles cloud (GPT-4 Vision) sont 10-50× plus rapides.
Taille d'image : Supporte jusqu'à ~1000×1000 pixels. Images plus larges sont réduites.
Limitations : Ne peut égaler précision GPT-4 Vision sur scènes complexes. Compromis : confidentialité vs. qualité.
Erreurs courantes
- Attendre précision de GPT-4 Vision. Modèles locaux sont 20-30% moins précis. Utilisez pour domaines spécifiques, pas vision générale.
- Ne pas préparer images. Recadrez images vers zone focale. Supprimez bruit. Meilleure entrée = meilleure sortie.
- Utiliser modèles 7B pour vision complexe. Petits modèles peinent sur détails subtils. Utilisez 11B+ pour vision fiable.
Sources
- Llama 3.2 Vision Model Card -- huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision
- Qwen2-VL -- github.com/QwenLM/Qwen2-VL