Google s'apprête à lancer le modèle Gemini 3.8 Flash avec des capacités de programmation améliorées

Google prévoit de lancer mercredi heure locale un nouveau modèle nommé Gemini 3.8 Flash, dont le code interne est « Skimaki ». Selon le Wall Street Journal du 1er septembre, ce nouveau modèle a connu une amélioration significative de ses capacités de programmation. Dans des tests comparatifs réalisés avec l'outil de programmation interne de Google, Jetski, les ingénieurs ont montré une préférence pour Gemini 3.8 Flash par rapport au modèle Opus d'Anthropic. Les résultats internes indiquent que ce modèle réduit considérablement l'écart technologique entre Google, Anthropic et OpenAI en matière de programmation.

Le moment de ce lancement coïncide avec des changements majeurs au sein de la direction de DeepMind chez Google. Le mois dernier, Demis Hassabis, cofondateur de DeepMind, a cédé ses responsabilités de gestion quotidienne pour devenir président du département et scientifique en chef d'Alphabet. Koray Kavukcuoglu, son adjoint de longue date, a été promu vice-président senior de DeepMind, prenant en charge l'ensemble des opérations quotidiennes. Kavukcuoglu a insisté auprès des employés sur la nécessité d'accélérer l'exécution pour faire face à la pression concurrentielle actuelle.

Auparavant, Google a fait face à une série de défis dans la course au développement de modèles. Depuis la publication de Gemini 3.0 en novembre 2023, la série Gemini avait pris du retard par rapport aux modèles phares d'Anthropic et d'OpenAI sur des indicateurs clés tels que la programmation. De plus, le départ de plusieurs chercheurs renommés, notamment Noam Shazeer, cofondateur de Character.AI, et Jeff Dean, scientifique en chef, cet été, a accru les préoccupations extérieures concernant la stabilité de la recherche en IA chez Google.

Gemini 3.8 Flash appartient à la série Flash, dont la conception vise à être plus petite, moins chère et plus rapide, mais dont les performances globales sont inférieures à celles des modèles phares de la série « Pro » comptant des centaines de milliards de paramètres. Selon les rapports, la publication du nouveau modèle « Pro » le plus puissant de Google est en retard de plusieurs mois par rapport au calendrier initial. Le modèle candidat interne 3.5 Pro a été abandonné car il ne présentait pas d'amélioration significative par rapport à la série Flash. Actuellement, le prochain modèle phare Gemini 4 affiche de bons résultats lors de l'évaluation de la pré-entraînement, mais n'a pas encore achevé la phase de post-entraînement.

Pour améliorer les capacités de programmation des modèles, Google a consacré davantage de temps de recherche et de ressources informatiques à l'apprentissage par renforcement cette année. En termes de stratégie de recrutement, l'entreprise a récemment embauché Barret Zoph, cofondateur de Thinking Machines Lab et ancien responsable du pré- et post-training chez OpenAI, en tant que vice-président de la recherche, afin de se concentrer spécifiquement sur les recherches en apprentissage par renforcement et post-training, espérant combler les lacunes de performance grâce à des optimisations techniques.