Google DeepMind, le laboratoire derrière Gemini et Gemma

De DeepMind à Google DeepMind

DeepMind a été fondé à Londres en 2010 par Demis Hassabis, Shane Legg et Mustafa Suleyman, avec l’ambition de construire des systèmes d’IA généraux. Le laboratoire s’est fait connaître avec AlphaGo, qui a battu Lee Sedol au jeu de go en 2016, puis avec AlphaFold en biologie. De son côté, Google Brain était né en 2011 chez X, la division des projets exploratoires de Google ; ses chercheurs ont publié l’article « Attention Is All You Need » en 2017, qui a introduit l’architecture Transformer.

Le 20 avril 2023, Google a réuni les deux équipes en une seule unité, Google DeepMind, dirigée par Demis Hassabis. Le siège historique reste à Londres, dans le quartier de King’s Cross.

Deux familles, deux politiques

• Gemini : la famille principale, multimodale dès sa conception (texte, image, audio, vidéo). Elle est fermée : les poids ne sont pas publiés. Elle se décline en un modèle phare de raisonnement, des versions rapides Flash et Flash-Lite, et des modèles spécialisés pour la voix, l’image, la vidéo ou la musique.
• Gemma : des modèles à poids ouverts de plusieurs tailles, pensés pour tourner du serveur jusqu’au téléphone. Vous pouvez les télécharger, les adapter par affinage et les héberger vous-même.

Cette double stratégie classe Google parmi les fabricants « mixtes » : fermé pour ses modèles les plus puissants, ouvert pour une gamme plus légère.

Comment accéder aux modèles

• L’assistant Gemini, sur le web et mobile : voir la fiche Gemini.
• Google AI Studio et l’API Gemini, pour les développeurs.
• Google Cloud, pour les entreprises qui veulent un cadre contractuel et des options d’hébergement.
• Gemma : téléchargement sur Hugging Face, Kaggle ou via des outils locaux comme Ollama.

Ce qui distingue Google DeepMind

En pratique, son atout est l’intégration : les modèles Gemini sont présents dans des produits utilisés chaque jour (recherche, Android, Workspace). Son autre particularité est l’ampleur de sa recherche scientifique, au-delà des chatbots. Pour comparer les modèles ouverts, voyez la page des modèles open source.