Google lance un modèle d'IA rentable face à la concurrence croissante

Dans le but de renforcer sa position sur le marché concurrentiel de l'IA, Google a dévoilé de nouvelles additions à sa famille de modèles de langage de grande taille Gemini. Le point central de ce lancement est le modèle "Flash-Lite", qui se veut rentable, répondant aux préoccupations croissantes concernant les coûts des modèles d'IA alors que le marché devient de plus en plus concurrentiel. Bien que le nouveau modèle Flash Gemini 2.0 soit plus coûteux que ses prédécesseurs, il vise à se positionner stratégiquement en adressant les préoccupations de tarification.

Le coût d'utilisation de Flash-Lite s'élève à 0,019 $ par million de tokens. Cela est nettement moins cher comparé aux modèles similaires économes d'OpenAI, tarifés à 0,075 $ par million de tokens. Toutefois, c'est plus coûteux que le modèle de DeepSeek, qui coûte 0,014 $ par million de tokens, bien que DeepSeek prévoie d'augmenter ses prix de cinq fois le 8 février. Le directeur technique de Google chez DeepMind AI, Koray Kavukcuoglu, a souligné que les retours positifs du marché ont joué un rôle crucial dans le développement du modèle Flash-Lite.

Malgré ces développements prometteurs, Alphabet, la maison-mère de Google, a fait face à la méfiance des investisseurs en raison d'une augmentation inattendue de 29 % des dépenses d'investissement, entraînant un impact négatif sur le cours de ses actions. Cette surveillance accrue met en lumière l'équilibre financier que les grandes entreprises d'IA doivent maintenir alors qu'elles innovent et étendent leurs offres.

Pour plus de détails, consultez l'article complet sur Reuters.

Google DeepMind fait progresser la sécurité de l'IA avec un cadre mis à jour

Parmi leurs récentes lancements de modèles, Google DeepMind a également publié une version mise à jour de son cadre de sécurité Frontier. Cette mise à jour répond aux défis évolutifs de la sécurité de l'IA avant un sommet international majeur. Le cadre intègre de nouvelles méthodes pour contrer les modèles d'IA trompeurs et évalue rigoureusement les risques potentiels de sécurité associés à leur déploiement.

Selon Tom Lue, le conseiller juridique de Google DeepMind, la société s'engage à être à l'avant-garde de la responsabilité et de la sécurité en matière d'IA, en s'alignant avec son leadership dans le développement de capacités d'IA. L'accent du cadre mis à jour repose sur le potentiel de l'IA pendant la phase "d'inférence", où l'efficacité peut connaître des augmentations spectaculaires.

Helen King, directrice principale de la responsabilité chez DeepMind, a mentionné que les nouveaux modèles de raisonnement fournissent un niveau de transparence similaire à l'explication des processus de pensée derrière les réponses à un examen. Ce niveau de perspicacité vise à améliorer la compréhension et la confiance dans les opérations d'IA. Les discussions politiques et réglementaires continuent de chercher un équilibre dans le contrôle de l'IA tout en favorisant son développement, avec des lois plus anciennes comme le SB 1047 de Californie jugées obsolètes.

Pour des informations supplémentaires, visitez l'article sur Semafor.

Ces développements indiquent l'objectif dual de Google d'améliorer la valeur de ses offres d'IA tout en veillant à ce qu'elles soient intégrées de façon sûre et responsable dans des systèmes plus larges. Alors que le paysage de l'IA évolue continuellement, de tels efforts sont essentiels pour maintenir la confiance et encourager de nouveaux progrès technologiques.