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Google suspend la création d’images de personnes sur son outil d’intelligence artificielle générative Gemini, à la suite de "problèmes récents" concernant cette fonctionnalité
Jeanmarcmorandini.com
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il y a 2 ans
Google suspend la création d’images de personnes sur son outil d’intelligence artificielle générative Gemini, à la suite de "problèmes récents" concernant cette fonctionnalité
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00:00
Une des raisons pour lesquelles nous nous sommes intéressés par l'IA depuis le début,
00:05
c'est que nous avons toujours considéré notre mission comme une mission sans temps.
00:09
C'est organiser l'information du monde et la rendre accessible et utile à l'univers.
00:14
Mais, envers les informations qui ont évolué, qui ont augmenté en taille et en complexité,
00:19
le problème s'est devenu plus difficile.
00:21
Nous savions donc toujours que nous devions avoir un délai plus profond pour faire de l'avance.
00:27
J'ai travaillé sur l'IA toute ma vie, car j'ai toujours pensé que c'était la technologie la plus bénéfique et conséquente pour l'humanité.
00:37
Les êtres humains dans notre société, nous avons cinq sens,
00:40
et le monde que nous avons construit et le média que nous consommons est dans ces modalités différentes.
00:45
Je suis donc très fier et excité de dénoncer le lancement de l'éra Gemini,
00:49
un premier pas vers un modèle AI vraiment universel.
00:52
L'approche Gemini vers la multimodalité est tout ce que vous voulez que l'IA puisse faire.
00:59
Et ce sont des capacités qui n'ont pas vraiment existé dans les ordinateurs avant.
01:04
Traditionnellement, les modèles multimodaux sont créés en se connectant
01:09
les modèles textes, vision et audio seuls, dans un moyen suboptimal, à la phase secondaire.
01:15
Gemini est le multimodèle de la base,
01:18
donc il peut avoir une conversation sur les modalités sans problème
01:22
et vous donner la meilleure réponse possible.
01:25
Gemini est notre plus grand et capable modèle.
01:27
Cela signifie que Gemini peut comprendre le monde autour de nous de la manière que nous le faisons
01:32
et absorber n'importe quel type d'entrée et d'exit,
01:35
donc pas seulement des textes comme les autres modèles, mais aussi des codes, des audio, des images et des vidéos.
01:42
Ce qui est incroyable chez Gemini, c'est qu'il est si bon à tant de choses.
01:46
Au début de l'entraînement, on a vu que Gemini était meilleur que n'importe quel autre modèle
01:52
sur ces très importants benchmarks.
01:54
Par exemple, chaque des 50 zones de sujets que nous avons testées,
01:58
est aussi bonne que les meilleurs experts humains dans ces zones.
02:02
C'est très rare de pouvoir travailler sur une technologie à un niveau fondamental
02:07
et de pouvoir, simultanément, impacter tous nos produits.
02:10
Nous avons créé une famille de modèles qui peuvent fonctionner sur tout,
02:14
de modèles mobiles à centres de données,
02:16
chaque d'entre eux étant le meilleur de sa classe.
02:19
Gemini sera disponible en trois tailles.
02:21
Gemini Ultra, notre plus capable et plus grand modèle pour des tâches très compliquées.
02:25
Gemini Pro, notre meilleur modèle de performance pour un grand rang de tâches.
02:28
Et Gemini Nano, notre plus efficace modèle pour des tâches sur un appareil.
02:32
Nous voulons offrir les meilleurs blocs fondamentaux
02:36
et nous savons que les développeurs et les clients d'entreprise
02:40
vont trouver des façons créatives de plus en plus réfinir
02:44
nos modèles fondamentaux Gemini et leurs potentiels sont presque limités.
02:49
À Google, il y a un désregard pour l'impossible,
02:53
qui nous a orientés à être tous les deux valables et responsables.
02:58
En tant que système de développement,
03:00
ces capacités-là posent aussi des questions.
03:03
Nous devons penser à ce que signifie avoir un image
03:06
comme partie de l'entrée, par exemple.
03:08
Parce qu'une image peut être innocuante en soi,
03:11
ou un texte peut être innocuant en soi,
03:13
mais la combinaison peut être offensive ou frappante.
03:15
La sécurité et la responsabilité doivent être construites depuis le début.
03:18
Et à Google DeepMind, c'est ce que nous avons fait avec Gemini.
03:21
Nous développons des politiques proactives
03:23
et les adaptons à la considération unique des capacités multimodales.
03:27
Nous faisons ensuite des tests rigoureux contre ces politiques
03:30
pour éviter les harmes que nous avons identifiés
03:32
avec des approches comme les classifiés et les filtres.
03:35
Si je regarde les déroulements fondamentaux de l'IA
03:38
au cours de la décennie,
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Google a été au forefront de nombreux de ces déroulements.
03:43
Et je pense que Gemini continue cette riche tradition.
03:46
C'est une énorme tâche d'ingénieur monumental,
03:50
qui a été très délicate, mais aussi très excitante.
03:53
J'ai été à Google depuis un certain temps,
03:55
et la raison pour laquelle je suis là,
03:57
c'est que je crois vraiment à la mission de l'entreprise.
03:59
Et je pense que Gemini a fait un bon pas dans cette mission.
04:02
Nous sommes dans un monde qui a plus de connaissances
04:05
et où les gens ont plus d'accès à des informations
04:08
qui ne les seraient pas disponibles autrement.
04:10
C'est ce qui m'excite,
04:12
la chance de faire de l'IA aidée pour tout le monde,
04:15
partout dans le monde.
04:17
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