Google booste Gemini : nouvelles versions, IA plus rapide et raisonnement avancé

Google vient d’annoncer une série de mises à jour majeures pour son modèle d’intelligence artificielle Gemini 2.0, avec l’introduction de nouvelles variantes se voulant plus performantes et accessibles. Ces évolutions visent à améliorer la rapidité, réduire les coûts et intégrer des capacités avancées de raisonnement. Une annonce stratégique qui s’accompagne d’un investissement colossal dans l’IA, confirmant la volonté de Google de renforcer sa position face à OpenAI et d’autres concurrents émergents comme DeepSeek.

Gemini 2.0 : Flash Thinking et Pro, deux versions expérimentales prometteuses

Google a récemment introduit deux nouvelles versions expérimentales de son modèle d’IA Gemini 2.0 : Flash Thinking et Pro. La version Flash Thinking Experimental, de son nom complet, est conçue pour améliorer les capacités de raisonnement du modèle en décomposant les requêtes complexes en étapes successives, ce qui doit offrir des réponses plus précises et détaillées, précise Google. La firme souhaite ainsi renforcer la compréhension et l’explicabilité des réponses fournies par l’IA. En parallèle, Flash Thinking « peut interagir avec des applications telles que YouTube, Search et Google Maps ».

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental montre son processus de réflexion afin que vous puissiez voir pourquoi il a répondu d’une certaine manière, quelles étaient ses hypothèses et retracer la ligne de raisonnement du modèle.

De son côté, la version Pro Experimental est optimisée pour des performances accrues dans des tâches complexes telles que la programmation et les mathématiques. Elle doit offrir une meilleure précision factuelle et une capacité à gérer des contextes plus étendus, avec une fenêtre de contexte atteignant 2 millions de tokens. Ces deux versions sont actuellement disponibles en avant-première pour les développeurs via Google AI Studio et Vertex AI, ainsi que pour les utilisateurs Advanced de l’application Gemini.

Gemini 2.0 Flash-Lite, un concurrent pour DeepSeek ?

En réponse aux préoccupations croissantes concernant les coûts associés aux modèles d’IA, Google a également lancé Gemini 2.0 Flash-Lite, une version allégée de son modèle, qui se veut plus économique. La firme explique que Flash-Lite vise à offrir des performances comparables à celles de la version 1.5 Flash, tout en améliorant la qualité sur la majorité des benchmarks, et ce, sans augmenter les coûts ni sacrifier la vitesse.

Une présentation presque trop parfaite d’un outil qui apparaît comme une réponse à DeepSeek et à OpenAI avec son modèle o3-mini. Selon Reuters, le coût de traitement de « certains inputs » de Flash-Lite est de 0,019 $ par million de tokens, quand celui de DeepSeek est estimé à 0,014 $, contre 0,075 $ pour le modèle 4o -mini d’OpenAI, dévoilé à l’été 2024. Pour le moment, Flash-Lite est disponible dans Google AI Studio et Vertex AI dans « une version préliminaire ».

Une nouvelle mise à jour pour le modèle Gemini 2.0 Flash

Enfin, Google a déployé une mise à jour de son modèle Gemini 2.0 Flash. Cette IA bénéficie de « performances améliorées » et, surtout, devient disponible au plus grand nombre. Elle est désormais intégrée à l’application web et mobile de Gemini, y compris sur les comptes d’entreprise, en parallèle des versions 1.5 Flash et 1.5 Pro. La génération d’images a également été mise à jour avec la dernière version d’Imagen 3. Celle-ci, comme la synthèse vocale, devraient être « bientôt disponibles », explique Google sans préciser de date.

Google met le paquet sur l’IA avec 75 milliards de dollars d’investissements

Pour accompagner ces évolutions, Google prévoit d’investir 75 milliards de dollars dans le développement de l’IA en 2025, soit plus du double des 32,3 milliards investis en 2023. Cette augmentation spectaculaire reflète la volonté de la firme de renforcer ses infrastructures et d’accélérer la recherche sur l’IA générative.

Face à une concurrence accrue, notamment de la part d’OpenAI et de nouveaux acteurs chinois, cet investissement massif vise à garantir à Google une position dominante sur le marché. Il doit ainsi permettre de financer à la fois l’amélioration des modèles existants, le développement de nouvelles fonctionnalités et l’expansion des capacités de calcul pour répondre à une demande croissante.