Google vient de rendre sa nouvelle génération de modèles Gemini 2.0 accessible au grand public. Cette annonce marque un tournant pour les utilisateurs, offrant des capacités revues en matière de traitement du langage naturel et de raisonnement. L’entreprise de Mountain View poursuit ainsi sa course dans le développement de l’IA.

Parmi les nouveautés, on trouve Gemini 2,0 Flash, désormais disponible pour tous les utilisateurs sur ordinateur et mobile. Cette version promet une efficacité accrue et des performances améliorées, notamment pour les tâches nécessitant une faible latence. Google met également à disposition Gemini 2.0 Pro en version expérimentale, présenté comme le modèle le plus performant à ce jour pour le codage et le traitement de requêtes complexes.

Des IA très variées

Google introduit également Gemini 2.0 Flash-Lite, un nouveau modèle qui se veut le plus économique de la gamme. Cette version offre une qualité supérieure à Gemini 1.5 Flash tout en maintenant la même vitesse et le même coût, ce qui en fait une option attrayante pour les développeurs, selon une note de blog.

Les développeurs peuvent désormais exploiter ces nouveaux modèles via l’API Gemini dans Google AI Studio et Vertex AI, ouvrant la voie à la création d’applications de production innovantes, selon Google. Cette démocratisation de l’accès aux modèles d’IA les plus avancés de Google pourrait stimuler l’innovation dans divers secteurs, de la création de contenu à l’analyse de données complexes, selon le même texte.

Performances et responsabilité?

Les améliorations apportées à Gemini 2.0 ne se limitent pas aux performances brutes. Google met l’accent sur la sécurité et la responsabilité dans le développement de ses modèles d’IA. L’entreprise a notamment intégré de nouvelles techniques d’apprentissage par renforcement, utilisant Gemini lui-même pour critiquer ses réponses, précise le premier moteur de recherche mondial.

En parallèle, Google renforce ses mesures de sécurité en utilisant des techniques de «red teaming». L’objectif est d’identifier les vulnérabilités potentielles d’un système, notamment l’injection indirecte de «prompts», qui est une méthode d’attaque qui consiste à manipuler un système d’IA en lui faisant exécuter des commandes ou des instructions non autorisées.

XS