Modèles multimodaux

1) Pourquoi la multimodalité iGaming

• Réduire la frod (KYC + liveness, écran sur écran, échange d'images) ;
• Accélérer la modération et le coffret de marque des créateurs/vidéos par pays ;
• comprendre le contexte des strimes et des références des fournisseurs/jeux ;
• trouver les racines des problèmes UX (vidéo + événements logs + commentaires) ;
• Donner des réponses « riches » aux agents de Sapport (texte + écorce/vidéo/liens) ;
• améliorer les processus RG (texte de plainte + schéma de frustration visuelle + historique de session).

2) Architectures et modèles

2. 1 CLIP (dual encoders, contrastive)

Deux encodeurs (texte/visuel) sont formés sur ITC (image-text contrastive). Recherche/matching rapide : logos, igra↔kreativ, strim↔provayder.

2. 2 Encoder→Decoder / VLM

Encodeur visuel + décodeur LLM pour « décrire » l'image/vidéo, répondre aux questions sur l'UI/capture d'écran, expliquer les solutions KYC. Prend en charge Grounding (bbox/masques) et Toolformer-style d'appel d'outils.

2. 3 Perceiver/Perceiver IO/Flamingo-like

Longues séquences et modalités mixtes (cadres + texte + fiches tabulaires). Utile pour les strimes et les images KYC successives.

2. 4 LLM-comme-orchestrateur (Router/Agent)

Les modèles légers spécialisés sur la voie critique (détection carte/visage, OCR, ASR) + LLM, qui coupe les résultats, provoque des règles, écrit des raisons lisibles par l'homme.

2. 5 Fusion-Late / Fusion-Early / Co-attention

Plus tard, la fusion est fiable et bon marché ; tôt - plus puissant, mais plus cher. Pour le chemin d'accès : plus souvent late + co-observation (équilibre précision/coût).

3) Données et marquage

Synchronisation : trames/sous-titres/événements du jeu/chats → alignement temporel (ASR/diarisation pour audio).
PII/biométrie : nous éditons les visages/documents (boîtes/masques), tokenizons les identifiants ; Compatibilité DSAR.
Dictionnaires de domaine : PSP/fournisseurs/jeux, termes RG/bonus, paiements locaux (Papara/Mefete/PIX).
Synthétique : documents/selfies avec variations de lumière/angle ; créatifs avec différents logos/STA ; « plume-manger » de l'écran.
Apprentissage actif : le modèle marque les cas incertains/borderline ; Boucle HITL.
Bilan : classes rares (descente, symbole interdit, 18 +) - au moins la masse principale.

4) Alignement et apprentissage

ITC (InfoNCE) : tekst↔izobrazheniye/kadr (nombreux négatifs, softmax de température).
IMT (Image-Text Matching) : Binaire « correspondant/non ».
Formation tuning : dialogues « question sur l'IU/document → réponse + justification ».
Grounding : surveillance sur bbox/masques pour les liens « voici l'erreur ».
Causal/Tool use : modèles « vu → appelé OCR/NER → vérifié les limites PSP ».
RLHF/RLAIF : préférences des revues pour les scénarios « de protection » (publicité/18 +/RG).

5) Vie privée, sécurité, éthique

Biometrics-by-design : Pré-validation on-device, edge-inference, cryptage d'embedding, durée de conservation.
Zero-PII dans les loges : pas de cadres bruts, pas de texte complet du document ; jetons et références de cas.
DSAR/Legal Hold : Cryptage, logs de solutions immuables (WORM).
Fairness/Bias : éclairage/teint/caméra/langue → rapports réguliers et tolérances paritaires.
Juridictions : filtres 18 +, « publicité responsable », stockage et clés dans la région de licence.

6) Scénarios clés (iGaming)

1. KYC + Liveness (vidéo + texte)

OCR des champs du document, comparaison avec la demande (tableau).
Selfies/images → embeddings/descente ; explication du « pourquoi deny » en référence à la région de la règle.

2. Modération créative/vidéo

Détection de textes/logos/symboles interdits, placards d'âge, paris/messages trompeurs.
Génération d'un rapport « politique » pour le marketing : quoi corriger et pourquoi.

3. Stream Analysis (vidéo + chat)

Faux/jeu/événements (gros gain, décontraction), tonalité du chat, toxicité.
Attribution d'impressions promotionnelles à un fournisseur de services, alignement temporel.

4. Sappport/UX (captures d'écran + texte)

Q&A par criblage : "Où est le bouton de sortie ? ", "Pourquoi l'erreur KYC ?" - avec l'éclairage de la zone UI.

5. RG/Antifrod

Vidéo « screen re-capture », comparaison avec le texte des plaintes et les signaux de la session ; Escalade HITL.

7) Métriques et repères

SLO en ligne : taux de réussite ≥ 99. 5 %, p95 ≤ 300-500 ms (dépend de l'itinéraire), drift-alert.

8) Fonctionnement et coût (MLOps)

Registry : versions modèle/données/augmentation ; politique « où vous pouvez appliquer ».
Communiqués : shadow/canary/blue-green ; retour automatique sur FPR/latency/drift.
Observation : latitude p50/95/99, taux d'erreur, GPU/CPU, dérive PSI (scènes/langages).
Cost control : distillation/quantification (FP16/INT8), trame-sampling, cache embedding, routage « léger/lourd ».
HITL : la file d'attente des controversés ; formation active et réapprovisionnement du golden set.
Géo/tenant-isolation : clés différentes, quotas, route-politiques.

9) Modèles (prêt à l'emploi)

9. 1 API modérateur multimodal

yaml
POST /v1/moderation/mm request:
image_token: "img_..."
text: "Join now and win..."
market: "TR"
channel: "display"
response:
violations: ["age_rating_missing","misleading_promise"]
grounding:
- type: "bbox"
label: "misleading_promise"
box: [x1,y1,x2,y2]
decision: "deny"
trace_id: "..."
slo: {p95_ms: 350}
privacy: {pii: false}

9. 2 SLO/Politique de confidentialité

yaml service: multimodal.core slo:
success_rate: 0.995 latency_p95_ms: 300 drift_psi_max: 0.2 privacy:
store_raw_media: false biometrics_tokenized: true retention: "P30D"
ethics:
bias_gap_pp_max: 3

9. 3 Carte modèle (fragment)

yaml model: "mm_clip_ui_vlm@2.3.1"
task: ["creative_moderation","ui_qa","kyc_support"]
data: {images: 2.1M, texts: 12M, videos: 90k clips}
metrics:
moderation_precision_deny: 0.92 ui_qa_f1: 0.81 ocr_cer: 0.055 limits:
no_personal_photos_in_training: true region_keys: ["EEA","LATAM","TR"]
review_cycle_days: 90

9. 4 Schéma « events_mm_gold »

yaml ts: TIMESTAMP brand: STRING country: STRING modality: STRING   # image    video    text    mix task: STRING     # moderation    kyc    ui_qa    stream_logo decision: STRING   # allow    manual    deny scores: MAP<STRING,FLOAT>
grounding: JSON    # bboxes/masks/timecodes trace_id: STRING

9. 5 Modèle prompt (UI Q&A, sécurité)

Ты ассистент по UI. На входе: описание экрана (OCR/объекты) и вопрос.
1) Отвечай только тем, что видно на экране или в правилах бренда.
2) Если данных не хватает — скажи «недостаточно информации» и предложи шаг.
3) Никогда не проси пользователя присылать документы в чат.
Верни: ответ, краткое обоснование, при наличии — координаты области.

10) Feuille de route pour la mise en œuvre

0-30 jours (MVP)

1. Recherche CLIP de logos/jeux + modération simple des créations (texte/18 +).
2. UI Q&A sur les captures d'écran (sélection zonas), intégration dans le sapport.
3. PII Pipline et Tokenization ; observation de latitude/success.

30-90 jours

1. Module vidéo de strim : Lo/Highlights + lien de chat (ASR/ton).
2. KYC-assistant : explications des décisions (grounding par document/selfie), hitl-queue.
3. Canary-releases, dérives alertes (scènes/langues), rapports bias/fairness.

3-6 mois

1. Instruction complémentaire sur les tâches de domaine (modération/règles UX/PSP).
2. Inference confidentielle (TEE) dans les flux de paiement/VIP.
3. Distillation/quantification, cache d'embedding ; budget du coût par demande.
4. L'auto-génération des mallettes golden des mallettes controversées et post-mortem.

11) Anti-modèles

Images brutes/audio dans les logs et stockage à long terme sans raison.
« Un modèle pour tout » sur le chemin de paiement critique - sans routeur et fallback.
Manque de grounding/explication dans la modération : controverse avec le marketing et les régulateurs.
Ignorer bias/éclairage/caméras - échecs KYC locaux.
Il n'y a pas de dérive : les dégradations se « répandent » dans les régions.
Modèles sans HITL : pas d'amélioration sur les cas de bord.

12) Sections connexes

Vision assistée par ordinateur en iGaming, NLP et traitement de texte, Analyse des commentaires, Pratiques DataOps, MLOps : Exploitation de modèles, Analyse des anomalies et corrélations, Alertes des flux de données, Analyses API et métriques, Sécurité des données et cryptage, Contrôle d'accès, Éthique des données et transparence.

Total

Les modèles multimodaux transforment des canaux disparates - texte, image, vidéo, son et événements - en un flux cohérent, compréhensible et sécurisé de solutions. Dans iGaming, cela signifie plus rapide et plus honnête que KYC, moins de frod, des créatifs sûrs, une attribution transparente des fournisseurs sur les strips et des réponses intelligentes de sapport - dans le strict respect de la vie privée, des budgets et de la réglementation.