Une (r)évolution passée sous le radar : l’ascension des modèles de langage vidéo
En décembre 2025, une transformation silencieuse mais spectaculaire traverse le monde de l’intelligence artificielle : les modèles de langage vidéo (Video Language Models, ou VLMs) font irruption au-devant de la scène. Après le succès retentissant des LLM textuels, comme GPT-4 et ses concurrents, l’IA générale investit désormais le champ complexe et dynamique de la vidéo. Mais que sont exactement les VLMs? Contrairement aux modèles purement textuels ou génératifs d’images, les VLMs sont conçus pour comprendre, générer et manipuler des vidéos, en reliant le langage, la perception visuelle et le mouvement.
En 2025, les acteurs majeurs – de OpenAI à Google, en passant par Meta, TwelveLabs, DeepSeek, ou encore RunwayML – annoncent des progrès spectaculaires dans ce domaine. Des modèles comme Qwen 2.5 VL et Runway Gen-4.5 repoussent les frontières de la compréhension visuelle et linguistique, permettant de décrire des scènes complexes, répondre à des questions sur des séquences vidéo, ou générer des contenus entièrement nouveaux à partir de simples instructions textuelles (source, source).
Pourquoi cet engouement soudain ? Parce que la vidéo incarne un immense défi pour l’intelligence artificielle générale: il s’agit d’aller au-delà du texte, de percevoir, analyser et interagir avec la réalité mouvante du monde. Ce virage vers la vidéo peut être vu comme une étape déterminante dans la course à l’IAG (voir la liste des modèles clés), posant les fondations techniques d’une IA capable de faire le pont entre langage, action et compréhension profonde.
Pour une analyse complémentaire des avancées récentes, consultez cet article sur la redéfinition du temps réel par l’IA généraliste.
Cognition incarnée, compréhension du réel et frontières de l’AGI
Avec l’arrivée des VLMs, la frontière technologique se déplace : les intelligences artificielles capables d’interpréter et de produire de la vidéo œuvrent désormais au plus près des mécanismes de la cognition humaine. Les VLMs ne se contentent plus de superposer texte et image ; ils analysent la dynamique temporelle, les relations causales et les interactions fines entre objets, humains et environnement.
En ce sens, ils franchissent un nouveau cap sur la voie de l’intelligence artificielle générale, ou AGI.
Qu’est-ce qui rapproche ainsi ces modèles de la compréhension humaine ? D’abord, leur capacité grandissante à modeler le réel, à extraire du sens de situations complexes (jeu d’acteurs, interactions sociales, événements inattendus…). Ensuite, leur aptitude à relier perception, langage et action permet de simuler une sorte de « cognition incarnée » – un pas décisif pour dépasser l’IA généraliste purement textuelle.
Des laboratoires de pointe, comme TwelveLabs, MetaAI ou RunwayML, conçoivent des architectures hybrides fusionnant vision, langage et mémoire contextuelle (en savoir plus). Ces avancées soulèvent d’importantes questions : peut-on vraiment parler de compréhension, ou s’agit-il d’une simulation sophistiquée ? Quels nouveaux risques ces systèmes font-ils naître, notamment en termes de sécurité, d’éthique et de superintelligence artificielle ?
Le débat reste ouvert, mais un consensus émerge chez les experts : l’intégration de compétences vidéo place clairement l’intelligence artificielle forte sur une trajectoire plus « incarnée », bien plus conforme à l’intelligence humaine. Pour approfondir cette question sous l’angle médical, voir cet article sur l’IA généraliste et le diagnostic.
Superintelligence et manipulation par la vidéo : risques, promesses et controverses
La montée en puissance des VLMs propulse la vidéo générée ou interprétée par IA au centre de la société – et de la controverse. Aux deepfakes désormais indétectables s’ajoutent des agents vidéo autonomes capables d’adapter leur comportement en temps réel, bouleversant l’équilibre des réseaux sociaux, des médias et de l’opinion publique (étude publiée début 2025).
Parmi les principaux risques identifiés:
- Désinformation : La création de faux contenus vidéo – politiques, scientifiques, voire « preuves » judiciaires – menace la confiance publique (enquête UNESCO).
- Fraude : Les deepfakes alimentent l’usurpation d’identité et les escroqueries sur Internet (rapport du Parlement Européen).
- Illusion cognitive : L’afflux de vidéos ultra-réalistes oblige à repenser l’éducation, l’éthique journalistique, la preuve visuelle et la formation à l’esprit critique (analyse académique).
Toutefois, ces mêmes technologies ouvrent des perspectives inédites: nouvelles formes d’assistance aux personnes, automatisation avancée dans la robotique incarnée, réalités simulées pour la formation professionnelle et scientifique… Il s’agit bien d’un tournant sociotechnique qui, pour beaucoup, balise la route vers l’AGI et questionne ses conséquences sur le contrat social, la démocratie et notre rapport au réel.
Le domino VLM : impacts sur la recherche, l’industrie et la course à la superintelligence
L’accélération fulgurante des VLMs en 2025 crée un effet domino : la recherche, l’industrie et l’innovation scientifique ajustent leurs stratégies et ambitions. Les grands noms en tête de la course à la vidéo IA incluent OpenAI, Meta, TwelveLabs, RunwayML (avec son modèle Gen-4.5), World Labs ou DeepSeek. Ces acteurs publient régulièrement des percées en matière de compréhension et de génération vidéo.
Pour les développeurs, les VLMs offrent de nouveaux outils d’automatisation: vérification automatique de qualité pour les jeux vidéos (Sony Interactive), outils de sous-titrage et de traduction temps réel, analyse de comportements complexes. Dans le domaine de la formation, ils permettent la création de scénarios immersifs et interactifs adaptés au contexte. Pour la recherche fondamentale, leur capacité à intégrer vision, langage, mémoire et raisonnement rapproche les réseaux neuronaux du raisonnement symbolique et du sens commun humain.
En aval, c’est l’ensemble de la superintelligence artificielle qui s’en retrouve dynamisé.
| Laboratoires clés | Modèles vidéo (2025) | Spécificités notables |
|---|---|---|
| OpenAI | VidGPT, Sora | Multi-agents, scénarios complexes |
| MetaAI | Emu Video, V-JEPA | Auto-supervision, apprentissage contextuel |
| RunwayML | Gen-4.5 | Rendu cinématographique, contrôle créatif |
| TwelveLabs | Mars | Compréhension fine des interactions |
| DeepSeek | DS-VLM | Raisonnement symbolique, mémoire longue |
Ces effets d’entraînement dessinent un nouveau terrain de compétition mondiale, où la capacité à simuler, comprendre et anticiper la réalité par la vidéo devient stratégique. Pour en saisir toute la portée, n’oubliez pas le lien entre innovation vidéo et intelligence artificielle générale abordé dans cet article sur les premiers médias autonomes.
Conclusion : Vers une AGI incarnée – bascule ou simple mirage ?
À l’aube de 2026, l’ascension des VLMs pose avec acuité la question centrale : sommes-nous témoins de la bascule tant attendue vers une agence incarnée de l’IA générale? Les progrès rapides de la vidéo IA montrent que manipuler le langage ne suffit plus, et que la compréhension passe, tôt ou tard, par l’incarnation et l’ancrage dans le réel.
Cependant, une prudence critique s’impose. Nombre d’experts rappellent que simuler la complexité du monde n’est pas forcément l’équivalent de la vivre ou de la comprendre comme un humain (voir enquête approfondie). Les VLMs demeurent perfectibles : biais, fragilité devant l’inattendu, dérives potentielles dans la manipulation et la désinformation… Leur évolution doit s’accompagner d’une régulation et d’une réflexion éthique approfondies.
Reste que ces modèles constituent, pour beaucoup, la première étape tangible de la transition de l’IA généraliste vers l’action, le sens contextuel et une forme de cognition « forte ». L’avenir dira si cette rupture confirme la promesse d’une intelligence artificielle forte… ou si elle s’ajoutera à la longue liste des « mirages » de la superintelligence artificielle.