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Intelligence Artificielle

Qu’est-ce que Google Gemini : la nouvelle génération d’IA ?

Qu'est-ce que Google Gemini : la nouvelle génération d'IA ?
Qu'est-ce que Google Gemini : la nouvelle génération d'IA ?

 

Google a rebaptisé Bard en Gemini, un chatbot d’IA capable de créer des graphiques, l’outil ayant beaucoup évolué depuis sa première introduction.

Les premières performances de Bard ont été jugées insuffisantes à de nombreuses reprises. Les utilisateurs ont eu du mal à faire en sorte que le chatbot fournisse des informations correctes ou qu’il suive simplement une discussion sans avoir d’hallucinations, même lors de ses terribles débuts et de son lancement officiel.

Toutefois, depuis lors, Google a considérablement amélioré Bard, le renommant Gemini en l’honneur de Gemini Pro, le Large Language Model (LLM) qui le fait fonctionner. Ce n’est pas le Bard d’il y a un an, mais le Gemini que vous pouvez utiliser aujourd’hui est capable de produire des graphiques, d’avoir des discussions productives au même titre que ChatGPT et de s’intégrer de manière transparente à l’espace de travail de Google.

Après le modèle linguistique PaLM 2, lancé en mai, Google affirme que Gemini est son modèle d’IA le plus grand, le plus puissant et le plus adaptable à ce jour. Selon l’entreprise, Gemini surpasse les meilleurs modèles d’IA dans 30 des 32 benchmarks qui mesurent le langage, les mathématiques, le raisonnement et d’autres paramètres.

Mais qu’est-ce qui différencie exactement Gemini de Google des autres solutions de ChatGPT que vous pouvez utiliser aujourd’hui ? Voici tout ce que vous devez savoir.

Qu’est-ce que l’IA Gemini de Google ?

Google’s Gemini est un chatbot conversationnel d’IA, analogue à ChatGPT et Copilot. Il s’appuie sur une technologie d’IA générative, ce qui signifie qu’il peut créer de nouveaux textes qui n’ont jamais existé auparavant.

Vous pouvez utiliser la capacité de Gemini à traiter et à comprendre une variété de types de données, y compris le texte, les graphiques et l’audio, en fonction de votre projet. Par exemple, Gemini peut être utilisé pour analyser et produire du matériel multimédia dans un programme de production de contenu.

Le dernier rebondissement est qu’en plus de la version de base (gratuite) de Gemini pour les consommateurs, il existe également une offre d’abonnement pour l’IA connue sous le nom de Gemini Advanced. Ce produit payant est basé sur un LLM plus puissant appelé Gemini Ultra, et les personnes inscrites à l’abonnement Google One AI Premium bénéficient d’avantages supplémentaires en utilisant ce modèle.

Pour résumer, toutes les propriétés d’IA de Google sont désormais sous l’égide de Gemini pour simplifier les choses, qu’il s’agisse de l’IA pour les consommateurs ou les entreprises, et qu’il s’agisse d’accéder à Gemini via le Web, ou depuis l’assistant ou l’application de votre smartphone.

Comment utiliser Gemini ?

La façon dont vous utilisez Google Gemini dépend de la version qui vous intéresse et du produit dans lequel elle a été intégrée. Vous pouvez vous rendre sur le site Web Gemini et y utiliser l’IA de la manière habituelle avec un chatbot en ligne (en d’autres termes, tout comme Google Bard).

Vous pouvez également utiliser l’application Gemini sur votre smartphone Android (ou remplacer Google Assistant par Gemini, comme indiqué). Ou sur iOS, vous pouvez accéder à l’application Google pour la fonctionnalité Gemini. Oh, et la rumeur dit que vous pourrez peut-être même bientôt utiliser Gemini sur vos écouteurs (s’ils sont optimisés pour Google Assistant, comme les Google Pixel Buds Pro par exemple).

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Enfin, il existe l’option supplémentaire et distincte de s’abonner à Gemini Advanced, pour bénéficier de l’expérience complète de l’IA, y compris des réponses plus précises, la gestion de tâches complexes et des besoins créatifs exigeants, ainsi que les autres avantages que nous avons décrits ci-dessus.

Gemini vs GPT-4 : quelle est la différence ?

Comment Gemini se compare-t-il à GPT-4 dans la bataille des LLM ? D’une part, lorsque Gemini a été révélé pour la première fois, Google a affirmé qu’il était plus avancé que GPT-4. Google a présenté les résultats de 8 benchmarks basés sur du texte, Gemini ayant remporté 7 de ces tests. Sur 10 benchmarks multimodaux, Gemini est arrivé en tête dans chacun d’entre eux, du moins selon Google.

Cela semblerait impliquer que Gemini est le système ultime, mais ce n’est bien sûr pas aussi simple. GPT-4 est sorti en mars 2023, donc Gemini rattrape essentiellement un outil d’IA rival vieux de près d’un an. Nous ne savons pas quelle sera la capacité de la prochaine version d’OpenAI de GPT, et il y a un monde de nuances dans cette bataille en dehors de l’analyse comparative limitée de Google, il est donc difficile de dire quel est vraiment le meilleur outil pour le moment.

De plus, Google n’a comparé que son modèle plus avancé, Gemini Ultra, à GPT-4, et non à Gemini Pro. Étant donné les marges souvent minces entre GPT-4 et Gemini Ultra, il semble probable que le modèle d’OpenAI devance Gemini Pro.

Les débuts de Gemini

Issu de la division IA de Google, Google Gemini représente le zénith des systèmes d’intelligence artificielle (IA) multimodaux de nouvelle génération.

Conçu comme une merveille d’intégration technologique, ce modèle d’IA avancé est capable de traiter et de générer simultanément un nombre impressionnant de types de données et de s’attaquer à une grande variété de tâches. Qu’il s’agisse d’interpréter des textes écrits, de visualiser des images, de déchiffrer des signaux audio, d’analyser des flux vidéo, de générer des modèles 3D complexes ou de donner un sens à des graphiques complexes, Gemini fait tout, souvent simultanément, ce qui en fait un hub de capacités multitâches.

Un élément fondamental de la création de Google Gemini est la célèbre architecture Google Transformer, un framework éprouvé qui a fait partie intégrante du succès d’autres modèles de langage à grande échelle tels que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) et OpenAI GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3).

Cependant, ce qui différencie Gemini de ces incarnations antérieures, ce sont ses avancées révolutionnaires et ses nouvelles fonctionnalités. Ces innovations ne se contentent pas de booster ses capacités existantes, elles étendent également sa portée, le rendant plus polyvalent et plus robuste que ses contemporains.

Ce faisant, Gemini vise à redéfinir les limites de ce qui est réalisable dans le domaine de l’intelligence artificielle.

Traitement multimodal des données

La pierre angulaire de l’innovation qui distingue Gemini dans le monde de l’intelligence artificielle est sa capacité à traiter des données multimodales, ce qui représente un bond en avant significatif dans les capacités de l’IA.

Contrairement à la plupart de ses prédécesseurs qui se limitent à des tâches textuelles, Gemini a été conçu pour transcender ces limites. Il est capable de traiter non seulement des informations textuelles, mais aussi un large éventail d’autres types de données telles que des images, des clips audio, des séquences vidéo et même des formats spécialisés tels que des modèles 3D et des graphiques complexes. Cette capacité multimodale dote Gemini d’un ensemble de compétences polyvalentes qui lui permettent d’entreprendre des tâches complexes qui seraient soit très difficiles, soit tout à fait irréalisables pour les modèles d’IA conventionnels.

Pour illustrer ses capacités, prenons l’exemple d’un scénario dans lequel Gemini est chargé de générer une image haute résolution et réaliste d’un chat uniquement à partir d’une description textuelle. Il pourrait prendre des phrases descriptives telles que « un chat siamois aux yeux bleus frappants » et les traduire en un chef-d’œuvre visuel qui capture les nuances des caractéristiques du félin. Imaginons également une vidéoconférence dont le dialogue est en anglais, mais qui doit être compris par un public français.

Gemini peut non seulement transcrire et traduire les mots prononcés, mais aussi générer un son en français qui peut être parfaitement synchronisé avec la vidéo originale, éliminant ainsi les barrières linguistiques. Ces exemples soulignent l’extraordinaire portée et la polyvalence de Gemini, grâce à ses capacités multimodales révolutionnaires.

Apprentissage par renforcement

Une autre caractéristique révolutionnaire qui propulse Gemini au premier rang de l’innovation en matière d’intelligence artificielle est son utilisation adroite des techniques d’apprentissage par renforcement. L’apprentissage par renforcement est un sous-ensemble spécialisé de paradigmes d’apprentissage automatique qui fonctionne selon les principes de l’essai et de l’erreur, ce qui permet au modèle d’IA de s’adapter et d’affiner ses stratégies au fil du temps. Cet apprentissage est particulièrement utile pour les tâches qui exigent des capacités de prise de décision complexes, qu’il s’agisse de s’engager dans des environnements de jeu compétitifs ou d’écrire des lignes de code informatique complexes.

Imaginons que Gemini soit utilisé pour former un système robotique au jeu d’échecs. Au début, Gemini utilise une stratégie aléatoire. Au fur et à mesure que le jeu progresse, Gemini reçoit des récompenses pour les mouvements stratégiques qui le rapprochent de la victoire. Ces récompenses ajustent les algorithmes de prise de décision de Gemini. Au fil du temps, Gemini accumule des connaissances tactiques et améliore ses stratégies d’échecs. Il devient compétent au point de surpasser un joueur humain expérimenté.

Pour concrétiser ce concept, imaginons que Gemini soit utilisé pour former un système robotique au jeu intellectuel des échecs. Au départ, Gemini utiliserait une stratégie de débutant, exécutant des mouvements sur l’échiquier qui pourraient sembler aléatoires ou sans modèle discernable. Au fur et à mesure que le jeu progresse, le modèle reçoit des renforcements positifs, c’est-à-dire des récompenses, pour chaque mouvement qui le rapproche stratégiquement d’un échec et mat ou d’une victoire. Ces récompenses servent d’expériences d’apprentissage précieuses, agissant comme des points de données que Gemini utilise pour ajuster ses algorithmes de prise de décision.

Au fil des parties, le système commence à accumuler une grande quantité de connaissances tactiques. Ce processus d’apprentissage itératif continuera à affiner les stratégies d’échecs de Gemini, faisant passer son jeu d’un niveau novice à un niveau avancé. En fin de compte, il sera suffisamment compétent non seulement pour comprendre les stratégies nuancées des échecs, mais aussi pour surpasser et vaincre un adversaire humain expérimenté.

Cet exemple illustre la remarquable capacité d’adaptation et les prouesses en matière de prise de décision que l’apprentissage par renforcement confère à Gemini, établissant une nouvelle norme pour ce qui est réalisable dans les tâches pilotées par l’IA qui nécessitent une prise de décision nuancée.

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Applications de Gemini

Voici quelques-unes des applications de Google Gemini :

  • Assistants virtuels : Gemini peut être utilisé pour créer des assistants virtuels plus naturels et plus intuitifs, capables de comprendre et de répondre à un plus grand nombre de commandes. Par exemple, Gemini peut être utilisé pour contrôler des appareils de la maison connectée, prendre des rendez-vous ou faire des réservations
  • Chatbots : Gemini peut être utilisé pour créer des chatbots plus attrayants et plus réalistes, capables de tenir des conversations qui ne se distinguent pas de celles avec un être humain. Gemini peut être utilisé pour fournir un service à la clientèle, répondre à des questions ou même rédiger des contenus créatifs
  • Outils éducatifs : Gemini peut être utilisé pour créer de nouveaux types d’outils éducatifs capables de personnaliser l’apprentissage et de fournir un retour d’information en temps réel. Par exemple, Gemini peut être utilisé pour créer des manuels interactifs, des plans d’apprentissage personnalisés ou même des tuteurs virtuels
  • Recherche médicale : Gemini peut être utilisé pour accélérer la recherche médicale en aidant les scientifiques à analyser de grands ensembles de données médicales. Par exemple, Gemini peut être utilisé pour identifier de nouveaux modèles dans les données médicales ou pour développer de nouveaux traitements pour les maladies
  • Créativité artificielle : Gemini peut être utilisé pour créer de nouvelles formes d’art, de musique et de littérature impossibles à distinguer de celles créées par les humains. Par exemple, Gemini peut être utilisé pour créer des peintures réalistes, composer de la musique ou écrire des romans.

L’avenir de l’IA

Google Gemini n’en est peut-être qu’à ses débuts, mais l’ampleur de son potentiel impact sur notre vie quotidienne et sur le paysage professionnel est presque incalculable. Prêt à redéfinir les repères de ce qui est possible avec l’intelligence artificielle, Gemini se distingue comme l’une des initiatives d’IA les plus électrisantes et les plus conséquentes actuellement en cours de développement.

Il ne s’agit pas simplement d’une avancée technologique progressive, mais plutôt d’un changement transformateur qui pourrait révolutionner divers secteurs. Qu’il s’agisse de faciliter le télétravail grâce à des bureaux virtuels alimentés par l’IA, de permettre des services de télémédecine sophistiqués ou même de transformer la façon dont nous consommons des divertissements et des informations, Gemini promet de toucher toutes les facettes de l’activité humaine. Il ne s’agit pas seulement d’une innovation pour aujourd’hui ; c’est une avant-garde pour l’avenir, qui jette les bases d’applications de l’IA que nous n’avons pas encore conçues.

Même si ce projet révolutionnaire n’en est qu’à ses débuts, les retombées de ses avancées technologiques se font déjà sentir. Au fur et à mesure de son évolution et de sa maturation, Gemini est destiné à devenir un acteur clé de l’avenir de l’intelligence artificielle. Son développement est plus qu’un simple projet ; c’est le signe avant-coureur de changements transformateurs qui pourraient remodeler notre compréhension de ce que l’intelligence artificielle peut accomplir. J’espère que ce guide explique ce qu’est Google Gemini.

Tags : BardGeminiGoogleGoogle BardGoogle GeminiLLM
Yohann Poiron

The author Yohann Poiron

J’ai fondé le BlogNT en 2010. Autodidacte en matière de développement de sites en PHP, j’ai toujours poussé ma curiosité sur les sujets et les actualités du Web. Je suis actuellement engagé en tant qu’architecte interopérabilité.