Cette approche vise à rapprocher le fonctionnement de l’IA de la cognition humaine, qui repose sur l’interprétation simultanée de plusieurs sources d’information. Par exemple, un modèle multimodal peut générer une description textuelle à partir d’une image, répondre à une question posée sur une vidéo, ou encore combiner texte et audio pour produire un message vocal personnalisé. Les usages professionnels sont nombreux : e-learning, accessibilité, design génératif, analyse de contenus visuels en marketing, etc. Les défis techniques sont importants : alignement des données, synchronisation temporelle, volume de calcul, cohérence sémantique. Les modèles multimodaux nécessitent des architectures plus complexes, avec des modules d’intégration croisée entre les formats. Ils représentent cependant l’avenir de nombreuses interfaces intelligentes, avec des applications concrètes dans la production créative, l’analyse média, ou les environnements immersifs.