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La scène de l’intelligence artificielle (IA) s’apprête à connaître un nouveau tournant majeur avec l’annonce récente de Google quant à son prochain modèle, Gemini. En fusionnant les compétences des équipes de Google Brain et DeepMind, Google prépare le terrain pour un large language model (LLM) qui promet d’aller au-delà de ce que ses prédécesseurs, y compris le puissant GPT-4, ont réalisé. Gemini, dont le nom dérive du latin signifiant “jumeaux”, symbolise la synergie des deux entités, et son lancement en production prévu pour l’automne crée des attentes palpables au sein de la communauté de l’IA.
Genèse de Gemini : Fusion créative et désignation significative
L’origine de Gemini remonte à la décision stratégique de Google de fusionner les équipes de recherche de pointe de Google Brain et DeepMind. Cette synergie a donné naissance à un modèle d’IA qui se veut fondamentalement distinct de LaMDA, le moteur actuellement responsable de l’outil Bard. La désignation “Gemini” encapsule cette fusion en évoquant des “jumeaux” qui, bien que distincts, partagent une connexion profonde. Cette fusion révèle l’engagement de Google à tirer parti de diverses compétences pour créer quelque chose d’exceptionnel.
L’avènement de Gemini : Développement et perspectives
La période de gestation de Gemini a été caractérisée par un développement minutieux et un investissement significatif de temps et de ressources. Les spéculations entourant son dévoilement imminent se sont intensifiées avec des indications provenant d’une source proche du projet, relayées par The Information. Ces informations suggèrent que Google vise à mettre Gemini en production d’ici l’automne. Une telle échéance souligne la confiance de Google envers les capacités de son modèle et sa volonté de rester à l’avant-garde de l’IA.
Des capacités exceptionnelles : Gemini surpasse GPT-4
Le directeur général de DeepMind, Demis Hassabis, a laissé entendre que les capacités de Gemini dépasseraient celles du déjà impressionnant GPT-4. Pour atteindre cet exploit, les équipes de Google ont adopté une approche similaire à celle qui a conduit au développement d’AlphaGo, le programme qui a marqué l’histoire en battant un joueur humain au jeu de Go. L’utilisation de techniques d’entraînement par renforcement a été cruciale dans l’affinement de la compréhension et de la performance de Gemini, évoquant le processus d’apprentissage humain.
Transition vers le multimodal : Adaptabilité et innovation
Gemini ne se contente pas de repousser les limites en termes de performances linguistiques. Il se distingue également en adoptant un modèle par défaut multimodal, capable de traiter une variété de modalités telles que le texte, les images et les vidéos. Cette transition vers la multimodalité représente une avancée significative, bien que les modèles d’IA actuels aient commencé à explorer cette voie. Cependant, Gemini est positionné pour combler le fossé entre les capacités de traitement multimodal actuelles et les tâches complexes potentielles.
Du dévoilement à la mise en service : Stratégie intelligente
La révélation de Gemini au public pourrait prendre différentes formes, notamment une mise à jour de l’outil Google Bard ou la présentation d’un nouveau chatbot basé sur ce modèle. Les ambitions de Google ne s’arrêtent pas là, car Gemini devrait également être intégré à Google Cloud Platform et à Google Workspace. En choisissant de lancer Gemini à l’automne, Google démontre son désir de rester à la pointe de la course à l’IA, où la concurrence s’intensifie.
Perspectives futures : Compétition et évolutions attendues
Alors que Google dévoile Gemini, d’autres acteurs majeurs de l’IA, comme OpenAI, préparent également de nouvelles versions de leurs propres modèles. GPT-4.5, une amélioration de GPT-4, est pressenti pour une révélation entre septembre et octobre, tandis que GPT-5 pourrait potentiellement voir le jour à la fin de l’année ou au début de 2024. Ces développements annoncent une période passionnante d’innovation continue dans le domaine de l’IA.
En somme, avec Gemini, Google semble prêt à redéfinir les normes de l’IA en adoptant une approche multimodale novatrice. L’IA n’est plus simplement textuelle, mais devient une entité adaptable, capable de traiter différents types de données de manière cohérente. Cette étape pourrait catalyser de nouvelles avancées et inspirer la prochaine génération de modèles d’IA, ouvrant ainsi la voie à des possibilités encore inexplorées.
