Les modèles pré-entraînés de type vidéo-langage courants \cite{actbert,clipbert,violet} se composent de trois composants : un encodeur vidéo, un encodeur textuel et une transformation de fusion vidéo-langage. Ils visent à améliorer les performances en utilisant des encodeurs unimodaux plus lourds ou des transformateurs de fusion multimodaux plus complexes, ce qui entraîne une augmentation du nombre de paramètres et une efficacité réduite dans les tâches en aval. Dans ce travail, nous introduisons pour la première fois un modèle vidéo-langage end-to-end, nommé \textit{all-in-one Transformer}, qui encode les signaux bruts vidéo et textuels en représentations conjointes à l’aide d’une architecture centrale unifiée. Nous soutenons que l’information temporelle unique des données vidéo constitue une barrière clé empêchant la conception d’un transformateur agnostique aux modalités. Pour surmonter ce défi, nous proposons une nouvelle opération efficace de « rolling de tokens » qui encode les représentations temporelles à partir de segments vidéo de manière non-paramétrique. Ce design soigneux permet d’apprendre des représentations à la fois pour des entrées multimodales vidéo-texte et pour des entrées unimodales, via un même modèle principal. Notre modèle pré-entraîné \textit{all-in-one Transformer} est transféré vers diverses tâches vidéo-langage en aval après une phase de fine-tuning, notamment la recherche vidéo-texte, la réponse à question sur vidéo, les questions à choix multiples et le raisonnement visuel du sens commun. Les résultats de pointe obtenus avec un nombre minimal de FLOPs (opérations flottantes) sur neuf jeux de données démontrent clairement l’efficacité de notre méthode par rapport aux approches concurrentes. Le code source et le modèle pré-entraîné sont disponibles à l’adresse suivante : https://github.com/showlab/all-in-one.