Google redouble d'efforts dans le domaine de l'intelligence artificielle avec un outil prometteur sur lequel il travaille depuis des années : Gemini. Google Gemini vise à se positionner comme le meilleur modèle d'intelligence artificielle qui ait jamais existé.
Il s'agit d'une indication claire de la forte compétitivité et de la soif d'innovation des entreprises engagées dans le développement de l'IA, en particulier de la lutte entre l'industrie et le secteur privé. OpenAI et Google pour s'asseoir sur le trône de l'intelligence artificielle.
Bien que l'on puisse dire que la paternité de Gemini ne peut pas être attribuée à Google, mais plutôt à Deepmind, une société d'intelligence artificielle acquise par Google (ou Alphabet, sa société mère) en 2014.
Dans cet article d'Euroinnova, nous vous présentons tout ce que l'on sait à ce jour sur Google Gemini. Nous vous dirons quelles sont les différences entre chacune de ses modalités, comment il fonctionne et ce qui le différencie de son principal concurrent, GPT-4. En outre, nous vous dirons comment vous pouvez tester Gemini sur le chatbot de Google, Bard.
Gemini Pro vs. Gemini Ultra vs. Gemini Nano
Google a annoncé le lancement de Gemini dans trois formats différents, baptisés Gemini Nano, Gemini Ultra et Gemino Pro. Chacun d'entre eux présente des spécificités et des modes de fonctionnement uniques dont nous pourrions discuter longuement. Toutefois, par souci de pragmatisme, nous nous limiterons à comparer les approches de chacun des produits qui composent la famille Gemini.
Nano
Nano est la gamme plus légère et moins puissante de Gemini, essentiellement destinée à fonctionner sur des appareils mobiles. En outre, nous pouvons distinguer deux versions de Nano :
- Nano-1 : Il peut gérer jusqu'à près de deux milliards de paramètres. Il est destiné aux appareils dotés d'une petite mémoire.
- Nano-2 : Il a la capacité de traiter trois milliards de paramètres. Il est conçu pour les appareils ayant une grande capacité de stockage.
Gemini Nano sera le membre de la famille qui sera implanté dans le téléphone mobile. Google Pixel 8 Pro. L'intégration de ce modèle d'IA avancé sera particulièrement visible au niveau de l'appareil photo. Ainsi, améliore considérablement les performances de l'appareil photo dans les environnements sombres et l'autofocus, ainsi que l'automatisation des réglages pour prendre les meilleures photos dans chaque situation. De nouvelles fonctions d'édition de photos et de vidéos sont également prévues.
Pro
Le mode Pro de Gemini est le modèle de milieu de gamme qui se situe entre son petit frère Nano et son plus grand frère Ultra. Actuellement, nous pouvons voir ce dont ce modèle est capable grâce à l'outil Bard. En décembre 2023, Google a intégré Gemini Pro à Bard., ce qui améliore ses performances par rapport à ChatGPT.
Depuis que Google a lancé Bard pour concurrencer OpenAI, Bard a été totalement éclipsé par la popularité et les bonnes critiques du célèbre ChatGPT, en particulier après la sortie de GPT 3.5. Toutefois, cette situation pourrait changer radicalement grâce au mode Pro de Gemini.
Vous voulez tester le potentiel de Gemini Pro ? Il vous suffit de accéder au chatbot Bard et s'inscrire pour vérifier.
Ultra
Il s'agit de la version la plus puissante qui dépassera GPT-4 sur de nombreux fronts selon les estimations de Google et les tests expérimentaux. Si GPT-4 fait déjà un excellent travail de traitement du contexte des mots et des images, Gemini fait un grand pas en avant en étant capable de distinguer des nuances très fines dans les données fournies par une grande variété de formats tels que les mots, les images, l'audio et la vidéo.
Il démontre également une meilleure compréhension de des questions très complexes, comme les mathématiques ou la physique. Il devrait également être capable de répondre aux questions en temps réel avec un temps de latence minimal.
Bien que Gemini Ultra ne soit pas disponible pour l'instant, Google a annoncé qu'il le mettrait certainement en œuvre dans son chatbot Bard, qui sera désormais rebaptisé Barde avancé.
Comment fonctionnent les modèles d'intelligence artificielle de Gemini ?
Les modèles Gemini sont basés sur transformateurs que l'équipe de Google a optimisés pour pouvoir les entraîner de manière stable à grande échelle et faire des inférences, c'est-à-dire traiter de nouvelles données, à partir des unités de traitement des tenseurs (TPU) de Google.
Les modèles multimodaux de Gemini sont capables de traiter des textes longs (jusqu'à 32 000 mots) et utilisent des mécanismes et des outils d'aide à la décision. Techniques de modélisation de l'IA comme MQA (Multiquery Attention).
Outre la facilité avec laquelle il traite les textes, que l'on retrouve déjà aujourd'hui dans les générateurs de texte IA tels que ChatGPT ou Bing, Gemini peut fonctionner avec une grande variété d'outils. entrées en format audio et graphique tels que des images, des graphiques, des captures d'écran, des PDF et des vidéos. À leur tour, ils produisent sorties en format texte et en format image. Ce codage visuel est possible grâce à des techniques de modélisation avancées, également conçues en interne chez Google, telles que Flamingo et PaLI.
Dans le cas du traitement vidéo, Gemini traite la vidéo comme une séquence d'images dans une large gamme de résolutions qui peuvent être entrelacées avec du texte et de l'audio.
La famille de produits Gemini a été formée sur la base des éléments suivants algorithmes d'apprentissage automatique enrichie de sa propre infrastructure et de ses propres ensembles de données.
Différences entre Gemini et GPT-4
S'il est une chose dont Deepmind et Google sont fiers, c'est d'avoir dépassé en capacités globales le modèle de langage multimodal le plus développé d'OpenAI, GPT-4. En fait, la première chose que vous verrez sur le site web de Gemini est une vantardise statistique sur les performances supérieures de Gemini par rapport à celles du modèle GPT.
Ainsi, Gemini Ultra surpasse GPT-4 à bien des égards :
- Réponses à des questions sur divers sujets.
- Compréhension de la lecture.
- Résoudre des opérations arithmétiques et des problèmes mathématiques.
- Programmation de code en Python.
- Raisonnement des tâches multidisciplinaires.
- Traitement de l'image.
- Traitement des documents.
- Raisonnement mathématique dans des contextes graphiques.
- Sous-titré.
- Réponses aux questions sous forme de vidéos.
- Traduction audio automatique.
- Reconnaissance et traitement de la parole.
Parmi les améliorations significatives que Gemini Ultra apporte par rapport à son concurrent, la plus importante est la suivante reconnaissance d'images et le traitement des formats audiovisuels. Jusqu'à présent, nous avons surtout expérimenté avec le format textuel, mais pas vraiment avec le format audiovisuel. Cette innovation permettrait aux modèles d'intelligence artificielle de mieux comprendre et interpréter les données sous forme visuelle et audio.
Un autre facteur en faveur de Google est que Gemini, en tant que produit de marque Google, aurait accès à l'ensemble des informations fournies par le moteur de recherche numéro un dans la plupart des régions du monde. On estime que Google accumule jusqu'à 15 exaoctets dans ses bases de données. (un exaoctet équivaut à un trillion d'octets) de stockage, et ce nombre augmente chaque seconde. En d'autres termes, les modèles de Gemini sont formés sur une mer de données presque infinie et inégalée.
Conclusions : les attentes de Gemini se concrétiseront-elles ?
Si le lancement de Google Gemini représente une étape importante dans le domaine de l'intelligence artificielle, nous ne pouvons pas encore confirmer que Gemini Ultra sera à la hauteur des attentes élevées qu'il suscite. Grâce à ses capacités multimodales avancées, Gemini, s'il est livré, marquera une avancée majeure en intégrant des données visuelles et auditives, et sa vaste base de données Google alimentera sa formation avec une quantité d'informations pratiquement inégalée.
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