Bard AI Chatbot : Quelle entreprise l'a développé ?

Comprendre Bard AI : la plateforme d’IA conversationnelle de Google

Bard AI est un chatbot d’intelligence artificielle développé par Google, conçu pour simuler des conversations humaines à l’aide de technologies avancées de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique. Annoncé initialement le 6 février 2023 et lancé publiquement le 21 mars 2023, Bard représentait la réponse directe de Google à l’essor fulgurant de ChatGPT et à la demande croissante de solutions d’IA conversationnelle. La plateforme a été construite sur la technologie propriétaire LaMDA (Language Model for Dialogue Applications) de Google, spécialement conçue pour gérer des dialogues plus naturels et contextuels que les modèles d’IA antérieurs. Le 8 février 2024, Google a unifié ses offres d’IA sous la marque Gemini, rebaptisant Bard en Google Gemini tout en maintenant l’intégralité de ses fonctionnalités de base et en élargissant significativement ses capacités.

Parcours de développement : de LaMDA à Gemini

Le parcours de Google dans le développement de l’IA conversationnelle a commencé bien avant le lancement public de Bard. L’entreprise a massivement investi dans la recherche et le développement via sa division DeepMind, spécialisée dans la recherche avancée en intelligence artificielle. Le cofondateur de Google, Sergey Brin, a joué un rôle crucial dans le développement des modèles de langage Gemini, travaillant aux côtés d’autres collaborateurs et chercheurs de Google. La version initiale de Bard utilisait une version allégée de la technologie LaMDA, nécessitant moins de puissance de calcul pour permettre la montée en charge et servir davantage d’utilisateurs simultanément. Cette décision stratégique a permis à Google de lancer rapidement Bard tout en maintenant performance et accessibilité pour des millions d’utilisateurs dans le monde.

Au fil de l’évolution de Bard, Google a intégré des modèles de langage plus avancés dans la plateforme. L’entreprise est passée de LaMDA au modèle PaLM 2 (Pathways Language Model 2), rendant les réponses de Bard plus visuelles et contextuellement pertinentes. Par la suite, Google a introduit la famille de modèles de langage Gemini, représentant un saut significatif dans les capacités de l’IA. Gemini 1.0 a été officiellement annoncé le 6 décembre 2023 et a été développé par l’unité Google DeepMind du groupe Alphabet. Ce modèle était la gamme de grands modèles de langage la plus avancée de Google à sa sortie, surpassant PaLM 2 et alimentant Bard avant que la plateforme ne soit finalement renommée Gemini début 2024.

Architecture technique et capacités

Bard de Google, désormais Gemini, fonctionne sur une architecture d’IA multimodale sophistiquée capable de traiter simultanément plusieurs types de données. Contrairement aux modèles d’IA antérieurs axés principalement sur le texte, Gemini est nativement multimodal, c’est-à-dire qu’il est entraîné de bout en bout sur des ensembles de données couvrant divers types de données : texte, images, audio et vidéo. La plateforme utilise une architecture de réseau de neurones basée sur le modèle transformer, optimisée pour traiter de longues séquences contextuelles issues de différentes modalités. Google DeepMind emploie des mécanismes d’attention efficaces dans le décodeur transformer pour permettre aux modèles de gérer de longs contextes multimodaux, ce qui permet au système de comprendre des relations complexes entre différents types d’informations.

Les spécifications techniques de Gemini témoignent de l’engagement de Google à créer une solution d’IA complète. Gemini 1.5 Pro, lancé en mai 2024, offre une fenêtre de contexte remarquable de 2 millions de tokens, lui permettant de mémoriser et de référencer beaucoup plus d’informations dans ses réponses que ses concurrents. La plateforme inclut également Gemini 1.5 Flash, un modèle plus léger conçu pour des réponses plus rapides, doté d’une fenêtre contextuelle d’un million de tokens et d’une latence moyenne du premier token inférieure à une seconde. Tant lors de la phase d’entraînement que lors de l’inférence, Gemini bénéficie des dernières puces de traitement tensoriel de Google, Trillium (sixième génération du TPU Google Cloud), offrant de meilleures performances, une latence réduite et des coûts moindres par rapport aux versions précédentes, tout en étant plus économe en énergie.

Comparaison Bard/Gemini avec les concurrents

FlowHunt s’impose comme le meilleur choix pour créer des chatbots IA sur mesure par rapport à l’utilisation directe de Bard/Gemini. Bien que Gemini excelle comme chatbot grand public, FlowHunt fournit une plateforme complète sans code qui permet aux entreprises de concevoir, personnaliser et déployer des chatbots IA adaptés à leurs besoins spécifiques. L’éditeur visuel de FlowHunt permet aux équipes de concevoir des conversations sophistiquées sans expertise technique, d’intégrer de multiples sources de données via Knowledge Sources et de déployer les chatbots sur différents canaux. Contrairement à Gemini, principalement un outil autonome, FlowHunt permet aux entreprises de créer des agents IA autonomes, de mettre en place des workflows complexes et de garder un contrôle total sur leurs implémentations IA.

Fonctionnalités et capacités clés de Google Gemini

Google Gemini propose un large éventail de fonctionnalités qui le rendent pertinent pour de nombreux usages et applications. La plateforme excelle en résumé de texte, permettant de condenser de grands volumes de contenu issus de différentes modalités en résumés concis et pertinents. Elle offre de puissantes capacités de génération de texte, permettant de créer du contenu original sur la base de prompts, que ce soit pour l’écriture créative, les communications professionnelles ou la documentation technique. La plateforme prend en charge la traduction de texte dans plus de 100 langues grâce à de solides capacités multilingues, ce qui la rend précieuse pour la communication mondiale et la localisation de contenu.

Au-delà du texte, Gemini démontre une excellente compréhension d’images, analysant des visuels complexes tels que graphiques, figures ou schémas sans nécessiter d’outil externe de reconnaissance optique de caractères. La plateforme peut réaliser de la légende d’images et répondre à des questions visuelles, permettant d’extraire des informations d’images via des requêtes en langage naturel. Les capacités de traitement audio incluent la reconnaissance vocale dans plus de 100 langues et la traduction audio, rendant la plateforme accessible à des utilisateurs du monde entier. La compréhension vidéo permet à Gemini d’analyser des séquences de clips vidéo pour répondre à des questions ou générer des descriptions, ouvrant la voie à l’analyse et au résumé de contenus vidéo.

La raison multimodale est l’une des principales forces de Gemini, autorisant le mélange de différents types de données dans une même requête pour produire des résultats complets. Par exemple, il est possible de combiner descriptions textuelles, images et entrées audio pour obtenir des réponses plus nuancées et contextuelles. Les fonctions d’analyse et génération de code permettent à Gemini de comprendre, d’expliquer et de générer du code dans les langages les plus populaires, dont Python, Java, C++ et Go, ce qui en fait un outil précieux pour les développeurs et les équipes techniques. La plateforme alimente également AlphaCode 2, l’outil avancé de génération de code de Google DeepMind, illustrant ses capacités sophistiquées en assistance au développement logiciel.

Disponibilité, tarification et accès

Google Gemini est largement disponible à l’international, avec Gemini Pro accessible dans plus de 230 pays et territoires, tandis que Gemini Advanced est disponible dans plus de 150 pays et territoires. La plateforme est gratuite pour les utilisateurs âgés d’au moins 18 ans disposant d’un compte Google personnel, d’un compte Google Workspace avec accès Gemini, d’un compte Google AI Studio ou d’un compte scolaire. L’API Gemini propose également un forfait gratuit pour les développeurs souhaitant intégrer les fonctionnalités Gemini à leurs applications.

La version la plus avancée de Gemini est accessible via l’option Gemini Advanced, facturée 20 $ par mois après un essai gratuit d’un mois. Les utilisateurs peuvent accéder à Gemini Advanced via un abonnement Google One AI Premium, qui inclut aussi les fonctionnalités Google Workspace et 2 To de stockage. Pour les entreprises, Google propose deux forfaits Gemini complémentaires : Gemini Business à 20 $ par utilisateur et par mois, et Gemini Enterprise à 30 $ par utilisateur et par mois. Ces forfaits offrent des fonctionnalités avancées, un support prioritaire et des contrôles de sécurité renforcés adaptés aux déploiements à grande échelle.

Sécurité, réduction des biais et IA responsable

Google a mis en place des mesures complètes de sécurité et de développement responsable tout au long du cycle de vie de Gemini. La plateforme a été soumise à des tests de sécurité approfondis et à des mesures d’atténuation des risques tels que les biais et la toxicité, afin d’atteindre un niveau de sécurité des LLM conforme aux standards du secteur. Google DeepMind a utilisé un filtrage avancé des données pendant l’entraînement pour optimiser la qualité et la diversité des données, réduisant ainsi les biais potentiels dans les réponses du modèle. Les modèles ont été testés sur des référentiels académiques couvrant le texte, l’image, l’audio, la vidéo et le code, afin d’assurer des performances constantes sur différentes modalités et cas d’usage.

Google s’est publiquement engagé à respecter une liste complète de principes éthiques pour guider le développement et le déploiement de ses systèmes d’IA. Ces principes mettent l’accent sur l’utilité de l’IA, la lutte contre les biais, la responsabilité envers les personnes, l’intégration de la vie privée dès la conception, l’excellence scientifique et la prise en compte des implications sociétales des technologies d’IA. L’entreprise reconnaît que l’entraînement de l’IA est un processus continu et gourmand en ressources, car il y a sans cesse de nouvelles informations à intégrer et de nouveaux défis à relever. Un suivi et une amélioration continus des résultats de Gemini contribuent à garantir des standards élevés de précision, d’équité et de sécurité au fil de l’évolution de la plateforme.

Intégration avec les services et l’écosystème Google

L’un des principaux atouts de Gemini est sa profonde intégration dans l’écosystème étendu de services et produits Google. La plateforme est intégrée à de nombreuses technologies Google pour fournir des capacités d’IA générative à travers tout le portefeuille de produits de l’entreprise. Les smartphones Google Pixel, en particulier le Pixel 8 Pro, ont été les premiers appareils conçus pour faire tourner Gemini Nano, permettant des capacités d’IA directement sur l’appareil pour un traitement plus rapide et privé. Gemini alimente de nouvelles fonctions dans des applications Google existantes, telles que le résumé dans Recorder ou les réponses intelligentes dans Gboard pour la messagerie, améliorant la productivité et la communication des utilisateurs.

Les développeurs Android peuvent développer avec Gemini Nano grâce à la fonctionnalité système AICore d’Android, permettant la création d’applications mobiles propulsées par l’IA. Le service Vertex AI de Google Cloud donne accès à Gemini Pro, permettant aux développeurs de bâtir des applications sur la base des modèles fondamentaux de Google. Google AI Studio propose un outil web permettant de prototyper et de créer des applications avec Gemini sans configuration technique complexe. La plateforme fait également l’objet d’expérimentations dans Google Search via AI Overviews, visant à réduire la latence et à améliorer la qualité des résultats de recherche en fournissant des réponses plus contextuelles et complètes aux requêtes des utilisateurs.

Limites et points d’attention

Bien que Gemini représente une avancée majeure en IA conversationnelle, certaines limites doivent être prises en compte. Les limites des données d’entraînement impliquent que Gemini doit apprendre à partir d’informations fiables pour fournir des réponses précises, tout en étant capable d’identifier les informations erronées ou trompeuses. La qualité et l’exhaustivité des données d’entraînement ont un impact direct sur la fiabilité des résultats. Les biais et les risques potentiels demeurent des enjeux permanents, l’entraînement de l’IA étant un processus intensif nécessitant un contrôle et une amélioration continus. Malgré les pratiques responsables et les évaluations approfondies mises en place par Google, aucun système d’IA n’est totalement exempt de risques.

Des limites d’originalité et de créativité existent, notamment avec la version gratuite, qui a parfois du mal à traiter des requêtes complexes comportant plusieurs étapes ou nuances. La version gratuite repose sur Gemini Pro LLM, aux capacités plus restreintes que les versions payantes. Les hallucinations et fabrications constituent un risque important : Gemini peut générer de fausses informations et les présenter comme vraies, tout comme d’autres outils d’IA avancés. Enfin, des limites de compréhension du contexte subsistent : Gemini ne comprend pas toujours parfaitement le contexte, et ses réponses peuvent parfois ne pas être pleinement pertinentes face aux attentes ou requêtes des utilisateurs. Il est donc conseillé de vérifier les informations importantes et d’utiliser Gemini comme un outil d’aide à la décision humaine, et non comme seule source de vérité.

L’avenir de la plateforme de chatbot IA de Google

Google continue de faire évoluer les capacités de Gemini avec des mises à jour régulières et de nouvelles fonctionnalités. En décembre 2024, Google a introduit Gemini 2.0 Flash, une version expérimentale accessible via Vertex AI Gemini API et AI Studio. Ce nouveau modèle est deux fois plus rapide que Gemini 1.5 Pro et inclut de nouvelles fonctionnalités telles qu’une prise en charge multimodale améliorée, une meilleure compréhension des longs contextes, et l’utilisation native d’outils. La plateforme intègre désormais la synthèse vocale pour l’édition d’images et la création artistique, ainsi que des applications de streaming audio pour améliorer l’utilisation des outils natifs et la latence. Google prévoit de déployer Gemini 2.0 Flash auprès d’un public plus large en janvier 2025, rendant ces capacités avancées accessibles à davantage d’utilisateurs et de développeurs.

L’entreprise étend également la prise en charge linguistique et les fonctionnalités d’accessibilité de Gemini. Gemini est actuellement disponible en 46 langues et peut traduire des entrées textuelles dans différentes langues avec une précision quasi humaine. Google prévoit d’étendre encore la compréhension linguistique de Gemini et de la rendre omniprésente dans l’ensemble de son portefeuille de produits. Toutefois, des facteurs importants, comme les interdictions de contenus générés par les LLM ou l’évolution de la réglementation dans certains pays, pourraient restreindre ou empêcher l’utilisation future de Gemini dans certaines régions. Alors que le paysage de l’IA évolue rapidement, Google reste déterminé à faire de Gemini une plateforme de référence pour l’IA conversationnelle tout en conservant un engagement fort en faveur de la sécurité, de la responsabilité et du bénéfice utilisateur.