fr.wedoany.com Rapport : Google restructure son équipe de codage en intelligence artificielle, constituée il y a seulement quelques mois, afin de réduire l’écart avec Anthropic dans l’application actuellement la plus porteuse sur le plan commercial : l’écriture de code. Selon The Information, cette « task force » temporaire est en train de se transformer en un département plus permanent, axé sur la phase d’« entraînement intermédiaire », c’est-à-dire l’étape de formation du modèle située entre le pré-entraînement et le post-entraînement.
Cette réorganisation vise à modifier la manière dont les modèles Gemini sont entraînés. L’objectif de la nouvelle équipe ne se limite pas à optimiser les réponses toutes faites fournies par le modèle, mais à intégrer plus tôt des compétences fondamentales : renforcer les capacités de codage et étendre ces compétences à des tâches commerciales connexes, y compris la création de présentations. Cela s’inscrit dans la même voie qu’Anthropic et OpenAI, où les outils de codage dépassent désormais la simple programmation.
Google reconnaît en substance que, dans ce créneau, un modèle de base puissant ne suffit pas pour gagner ; il nécessite un entraînement spécialisé, des ressources de calcul dédiées et un cycle d’itération produit plus serré. Cette restructuration intervient dans un contexte préoccupant : l’entreprise a récemment perdu deux chercheurs de renom. Noam Shazir a rejoint OpenAI, apparemment parce que la puissance de calcul nécessaire à son projet a été redirigée vers d’autres équipes ; John Jumper, lauréat du prix Nobel et responsable d’AlphaFold, s’apprête à rejoindre Anthropic, alors qu’il venait d’être intégré à l’équipe de codage peu avant son départ.
L’entraînement des modèles Gemini ne se déroule pas sans heurts, comme en témoignent indirectement les progrès du produit phare. Le Gemini 3.5 Pro, dévoilé lors de la conférence I/O en mai, n’a toujours pas été lancé publiquement. Selon Business Insider, sa sortie a été repoussée à juillet. Google recueille des retours sur ses plateformes Antigravity et LMArena, et poursuit l’entraînement du modèle pour gérer des tâches agentiques plus longues, tout en résolvant séparément les problèmes de consommation de tokens. Actuellement, seul Gemini 3.5 Flash est accessible au public, tandis que la version Pro reste limitée à un aperçu restreint pour les entreprises.
La marge de sécurité de Google reste immense, avec ses propres puces TPU intelligentes, le modèle Gemini, les services cloud, la recherche, YouTube et un vaste réseau de distribution. La question est de savoir si cette restructuration de l’entraînement se traduira par une amélioration substantielle de la qualité, ou si elle ne sera qu’un simple changement de façade. Le premier test sera le lancement de Gemini 3.5 Pro en juillet.
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