Dans la course à l'innovation, Google travaille depuis plusieurs années au développement de l’intelligence artificielle. En compétition ouverte avec Microsoft depuis le début d’année 2023, de nouveaux changements se font chaque jour chez le leader. Cette semaine, Google a permis à Bard, son IA chatbot, de créer ses propres codes, mais a également fait fusionner Google brain et DeepMind.
En quoi consiste cette génération de code ?
Google met à jour Bard pour aider les développeurs à générer, traduire et déboguer du code. Cette demande, provenant de ses utilisateurs, était l’une des principales remarques depuis le lancement public en Angleterre et aux États-Unis.
Bard est désormais capable de créer, analyser et déboguer du code dans 20 langages de programmation différents. En plus de cette génération, l’outil est aussi capable d’écrire des fonctions pour Google Sheets et d’extraire du code des dépôts de GitHub, propriété de Microsoft.
Mais malgré ses nouvelles capacités, l’assistant de Google a encore des progrès à faire. À l’instar de nombreux chatbots dotés d’intelligence artificielle, il fournit des informations inexactes, voire mensongères. En comparaison avec ses autres concurrents, Bing ou ChatGTP, Bard semble le moins précis des chatbots intelligents.
Pourquoi regrouper Deep Mind et Brain ?
Face à un rythme de progrès plus rapide que jamais dû aux entreprises concurrentes tentant des développements audacieux, Google se voit comme au ralenti. La politique du leader impose de fournir un produit responsable et complet, une politique contraire à Microsoft qui préfère laisser ses utilisateurs lui faire des retours.
C’est pourquoi, pour rattraper son retard, Google crée le groupe “Google DeepMind”, qui associe Google Brain et DeepMind. Ces deux équipes, déjà dans le domaine de l’IA, travailleront ensemble sur de nouveaux modèles d’IA puissants et multimodaux.
Dans sa course au progrès, Google tente de devenir le leader du marché de l’intelligence artificielle face à Microsoft ou encore Amazon. En regroupant ses unités, le GAFAM pourrait permettre une amélioration significative de ses modèles existants ou la création d’une nouvelle génération d’IA. C’est pourquoi, si cet article vous a plu et si vous envisagez une carrière dans la Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres de formations sur DataScientest.
Source : blog.google
