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Guide thématique ModelFinder

Modèles multimodaux : comprendre images et documents

Modèles publics qui répondent en texte à une question sur une image ou un document : licence, taille et matériel nécessaires.

Actualiser et affiner la recherche
Sélection vérifiée le 7 octobre 2026

Modèles retenus

Résultat de la recherche publique sur le Hugging Face Hub (tâche image-text-to-text), modèles les plus utilisés d’abord : 10 modèles retenus sur 50 examinés. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables. Les modèles sont classés par le score explicable de ModelFinder ; aucun n’est choisi à la main ni recommandé sans essai.

53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
12473185
Popularité
1606 appréciations
Mise à jour
2026-07-20

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

Voir les preuves, fichiers et limites →
53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
9585344
Popularité
4044 appréciations
Mise à jour
2026-07-20

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
6758993
Popularité
17161 appréciations
Mise à jour
2026-08-14

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
6160780
Popularité
2735 appréciations
Mise à jour
2026-09-07

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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vikhyatk

moondream2

53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
2179970
Popularité
1437 appréciations
Mise à jour
2026-09-23

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
1328970
Popularité
4339 appréciations
Mise à jour
2026-07-29

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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53/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
1255513
Popularité
4203 appréciations
Mise à jour
2026-10-01

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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image-text-to-text Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
10420686
Popularité
1168 appréciations
Mise à jour
2025-10-15

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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50/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue Apache License 2.0 SafeTensors
Téléchargements
8700580
Popularité
2110 appréciations
Mise à jour
2026-03-02

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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deepseek-ai

DeepSeek-OCR

50/100
image-text-to-text Compatibilité inconnue MIT License SafeTensors
Téléchargements
2076309
Popularité
3391 appréciations
Mise à jour
2025-11-04

Pourquoi ce résultat : tâche déclarée correspondante, licence déclarée et qualifiée, mise à jour relativement récente, accès public déclaré. La popularité n’est pas une mesure de qualité.

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Un modèle multimodal (vision et langage) reçoit une image et une consigne, puis répond en texte : décrire une photo, lire un graphique, extraire les champs d’une facture.

Ce qu’il faut vérifier

Taille
Ces modèles sont souvent plus lourds qu’un LLM de texte de même famille : vérifiez la mémoire nécessaire.
Langue des réponses
Testez la qualité des réponses en français.
Licence
Lisez la licence déclarée avant tout usage. Une licence ouverte (Apache 2.0, MIT) n'a pas les mêmes obligations qu'une licence propre au producteur, ni qu'une licence non commerciale.

Les erreurs à éviter

Ce guide est un contenu éditorial de BNTIC News. Il ne remplace ni un essai, ni la lecture de la fiche et de la licence du modèle retenu.

Questions fréquentes

Comment choisir parmi les modèles multimodaux : comprendre images et documents ?

Un modèle multimodal (vision et langage) reçoit une image et une consigne, puis répond en texte : décrire une photo, lire un graphique, extraire les champs d’une facture. Points à vérifier : taille ; langue des réponses ; licence.

Quelles erreurs éviter ?

Faire confiance à une lecture de chiffres sans vérification : ces modèles peuvent inventer un détail absent de l’image. Ne pas tester sur vos propres données : seules des données représentatives de votre usage disent si le modèle convient.

Quels modèles figurent dans la sélection ?

Au 7 octobre 2026, la recherche publique de ModelFinder retient notamment : google/gemma-4-26B-A4B-it, google/gemma-4-31B-it, Qwen/Qwen3.8-27B, zai-org/GLM-5.3-Flash, vikhyatk/moondream2, baidu/Unlimited-OCR. Chacun est en accès public, avec une licence déclarée et des fichiers identifiables ; aucun n’est recommandé sans essai sur vos données.

Ces modèles sont-ils gratuits ?

Leurs poids sont publiés en accès public et se téléchargent sans payer. L’usage reste encadré par la licence de chaque modèle, qui peut imposer des conditions ou interdire l’usage commercial. Il faut aussi un ordinateur, ou un serveur, capable de les exécuter.

Comment savoir si un modèle tourne sur mon ordinateur ?

Chaque fiche estime la mémoire nécessaire à partir de la taille réelle des poids publiés, avec une marge indiquée. La page « Que puis-je faire tourner sur ma machine » croise votre RAM et votre disque avec les tailles réelles des modèles exécutables localement.

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