Bonjour,
Enfin, Google sort Gemini.
Flashback.
Décembre 2022 – face au succès de Chat GPT – Google lance une alerte rouge.
Le géant d’internet sort alors son chatbot Bard en février.
Mais rien ne se passe comme prévu.
Lors de sa première présentation publique, Bard fait une erreur, faisant chuter l’action google.
La firme annonce ensuite travailler sur un nouveau modèle, censé concurrencer GPT-4 d’Open AI.
Le 06 décembre, Sundar Pichai annonce enfin Gemini.
Et ce n’est pas une petite annonce.
Gemini Ultra dépasserait GPT-4.
Dans les lignes qui suivent, je te partage les 8 points à retenir sur Gemini :
1 – Gemini est disponible en 3 versions
Gemini se décline en trois versions distinctes, chacune optimisée pour des applications spécifiques.
La première, Gemini Ultra, est un colosse dans le monde de l’IA, conçu pour relever les défis les plus complexes et les plus ardus.
Ensuite, Gemini Pro, un modèle polyvalent, se positionne comme la solution idéale pour une vaste gamme de tâches quotidiennes.
Enfin, Gemini Nano, avec sa conception légère et efficiente, est parfaitement adapté pour fonctionner sur des appareils mobiles et autres appareils individuels.
2 – Gemini Ultra serait le modèle IA le plus puissant au monde.
Je dis “serait” car Gemini Ultra n’est pas encore utilisable… ce qui vaut beaucoup de critiques à Google.
Ceci dit…
Dans les tests de référence sur la compréhension du langage à grande échelle, notamment le Massive Multitask Language Understanding (MMLU), Gemini Ultra a réalisé un score de 90.0%, dépassant ainsi les capacités humaines et celles de son prédécesseur GPT-4, qui avait obtenu 86.5%.
Cette performance de Gemini Ultra n’est pas isolée, car il a également démontré une supériorité dans 30 des 32 benchmarks académiques largement utilisés dans la recherche et le développement des modèles de langage à grande échelle.
Bien qu’il fasse rester prudent, il se pourrait bien que Google ait rattrapé son retard.
3 – Gemini est multimodal.
Sa conception multimodale lui permet d’interagir et de comprendre non seulement le texte, mais aussi le code, l’audio, les images et les vidéos. Ce n’est pas nouveau par rapport à GPT-4.
La nouveauté est que Gemini a été conçu dès le départ pour être nativement multimodal, lui permettant de comprendre et de raisonner de manière beaucoup plus intégrée et efficace sur différents types d’entrées.
Cette capacité native à traiter plusieurs formes de données ouvre des possibilités étonnantes.
Gemini peut, par exemple, analyser simultanément du texte et des images pour produire des réponses plus complètes et contextualisées.
Cette compétence risque de renforcer son utilité dans divers domaines, allant de la science à la finance, où il peut découvrir des informations clés dans de vastes quantités de données et fournir un raisonnement avancé dans des sujets complexes comme les mathématiques et la physique.
4 – Gemini Pro est directement accessible sur Bard
Bien que Gemini Pro soit moins puissant que GPT-4, il offre néanmoins une gamme impressionnante de capacités et est optimisé pour une utilisation quotidienne dans une variété de tâches.
L’intégration de Gemini Pro dans Bard est un pas en avant pour Google, car cela améliore considérablement les capacités de Bard en matière de compréhension et de synthèse d’informations, de raisonnement, de codage et de planification.
Je recommande tout de même de rester sur Chat GPT gratuit (3.5) ou mieux Bing en mode créatif.
5 – Les applications de Gemini Ultra sont impressionnantes :
Parmi les utilisations les plus notables de Gemini Ultra dévoilés le 06 décembre, on trouve :
- Tri et Analyse de Documents Scientifiques :
- Gemini Ultra a la capacité remarquable de trier et d’analyser des études scientifiques, facilitant ainsi la tâche des chercheurs en leur permettant de se concentrer sur les informations les plus pertinentes et utiles. Cette fonctionnalité pourrait accélérer les découvertes et innovations scientifiques en permettant un accès plus rapide à des informations cruciales.
- AlphaCode 2 et la Génération de Code :
- Avec AlphaCode 2, Gemini Ultra excelle dans la génération de code de haute qualité dans divers langages de programmation tels que Python, Java, C++, et GO. Cette fonctionnalité a été démontrée lorsqu’AlphaCode a résolu un problème de compétition de codage que seuls 0,2% des participants humains ont réussi, illustrant ainsi sa capacité en matière de raisonnement algorithmique et de programmation.
- Assistance en Mathématiques pour les Enfants :
- Gemini Ultra peut également être un outil éducatif précieux, en particulier pour aider les enfants en mathématiques. Il peut analyser une photo d’un exercice mathématique, détecter les réponses justes et fausses, et aider l’enfant à comprendre et à corriger ses erreurs. Aussi, Gemini Ultra peut proposer d’autres exercices pour renforcer l’apprentissage, offrant ainsi un soutien personnalisé et adapté aux besoins spécifiques de chaque enfant.
6 – Dans les mois à venir, Gemini sera disponible dans les produits et services Google comme Search, Ads, Chrome et Duet AI.
L’intégration de Gemini dans Google Search pourrait par exemple améliorer la précision et la rapidité des résultats de recherche, offrant aux utilisateurs des réponses plus pertinentes et contextualisées.
Dans le domaine de la publicité, Gemini pourrait permettre de créer des publicités plus ciblées et efficaces. On image que nous pourrons créer des publicités quasiment automatiquement avec Gemini intégrée dans Google Ads.
Pour Chrome et Duet AI, Gemini pourrait améliorer l’interaction utilisateur en rendant ces outils plus intelligents et plus réactifs aux besoins spécifiques de chaque utilisateur.
Ces évolutions indiquent une tendance vers une intégration plus profonde de l’intelligence artificielle dans les produits du quotidien, promettant une expérience utilisateur plus riche, plus intuitive et plus personnalisée.
7 – Google teste Gemini dans Search.
Google expérimente actuellement l’intégration de Gemini dans son moteur de recherche, une initiative qui promet d’améliorer considérablement l’expérience de recherche pour les utilisateurs. Cette expérimentation, nommée Search Generative Experience (SGE), utilise Gemini pour accélérer et optimiser les réponses fournies par Google Search.
Les résultats préliminaires de cette intégration sont prometteurs. Avec Gemini, la Search Generative Experience a permis une réduction de 40% du temps de latence pour les recherches en anglais aux États-Unis. Ce gain de vitesse s’accompagne également d’une amélioration notable de la qualité des réponses fournies, rendant l’expérience de recherche plus rapide, plus précise et plus satisfaisante pour l’utilisateur.
Si vous êtes intéressé par l’impact du SGE sur le SEO, j’ai enregistré un épisode avec Mickael sur Youtube.
8 – Le 13 décembre les développeurs et les entreprises clientes peuvent accéder à Gemini Pro via l’API Gemini dans Google AI Studio ou Google Cloud Vertex AI.
L’accès à Gemini Pro via ces plateformes permet une intégration plus facile et plus directe de ses fonctionnalités d’IA dans divers produits et services. Les développeurs peuvent ainsi utiliser Gemini Pro pour améliorer leurs applications avec des capacités de traitement de langage naturel, de compréhension multimodale, et d’autres fonctionnalités avancées d’IA.
Pour les entreprises, cela signifie la possibilité d’intégrer Gemini dans leurs processus, améliorant ainsi l’efficacité, la personnalisation et l’expérience utilisateur.
Conclusion sur Gemini
L’introduction de Gemini par Google marque une étape significative dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Avec ses capacités multimodales avancées et ses performances impressionnantes, notamment celles de Gemini Ultra, Google semble prêt à redéfinir les normes dans le domaine de l’IA.
Cependant, il est important de noter que Gemini Ultra n’est pas encore disponible pour le public, contrairement à GPT-4 d’OpenAI, qui est déjà en utilisation active et accessible.
Cette différence de disponibilité souligne l’importance de la prudence lorsqu’il s’agit d’évaluer et de comparer ces technologies.
Bien que les annonces de Google soient prometteuses et indiquent des avancées technologiques majeures, l’impact réel et l’efficacité de Gemini restent à être vus dans des applications pratiques et à grande échelle. En l’absence d’un accès généralisé et d’une utilisation concrète par une base d’utilisateurs diversifiée, il peut être prématuré de tirer des conclusions définitives sur la supériorité ou l’efficacité de Gemini par rapport à des modèles tels que GPT-4.
Bref, restons prudents.
