Gemma : tout ce que vous devez savoir sur les modèles d’IA ouverts de Google

Le rythme des annonces autour de l’IA ne faiblit pas chez le géant américain. Bousculé par OpenAI l’an dernier, Google veut prendre sa revanche et montrer qu’il est le leader de la course à l’IA. Les récentes annonces autour de Gemini témoignent des ambitions retrouvées de la firme de Mountain View. Elle revient pour la troisième fois en février avec une annonce majeure : Gemma.

Gemma est une nouvelle famille de grands modèles de langage, conçue sur les bases des modèles Gemini. Développée par Google DeepMind et d’autres équipes de Google en charge de la R&D en matière d’IA, Gemma comprend deux nouveaux modèles que la firme promet « ouvert ». La principale différence vient de leur taille : Gemma 2B (deux milliards de paramètres) et Gemma 7B (sept milliards de paramètres). Les deux outils disposent chacun de variantes pré-entrainées et adaptées aux instructions. De plus, ils peuvent fonctionner via un ordinateur, une station de travail ou le cloud (Google Cloud). Il faudra évidemment disposer d’une machine suffisamment puissante.

Ambitieux, Google que ses modèles Gemma surpassent « les modèles nettement plus grands ». La firme californienne prend notamment l’exemple de LLama-2 13B de Meta.

Gemma est une « famille de modèles ouverts », mais pas open source

Google indique que Gemma respecte les principes d’IA de l’entreprise, vantant sa gratuite et son ouverture. La firme californienne joue d’ailleurs sur les mots en qualifiant Gemma d’« open model », une notion trouble qui incite de nombreux confrères à qualifier Gemma d’« open source ». Les deux termes commencent par « open », mais il y a une distinction importante à faire entre les deux.

Non, Gemma n’est pas open source et ne répond pas aux critères établis par l’Open Source Initiative. À destination des chercheurs et développeurs, Gemma doit suivre les règles du géant américain et permet de vanter les mérites… de Google Cloud.

Sur son blog Google Open Source, la firme explique assez bien la distinction et son choix d’opter pour des « modèles ouverts » plutôt que l’open source. « L’un des avantages de l’open source est qu’une fois  publié, sa licence donne aux utilisateurs une totale autonomie créative. Il s’agit d’une garantie puissante d’accès à la technologie pour les développeurs et les utilisateurs finaux. Un autre avantage est que la technologie open source peut être modifiée pour s’adapter au cas d’utilisation unique de l’utilisateur final, sans aucune restriction.

Cependant, entre les mains d’un acteur malveillant, cependant, l’absence de restrictions peut entraîner des risques. L’informatique a déjà connu des cycles similaires par le passé, en abordant des questions telles que la protection des utilisateurs de l’internet ouvert, la gestion de la cryptographie et la sécurité des logiciels libres. Nous sommes maintenant confrontés à ce défi avec l’IA », précise la firme.

Google pense (surtout) à son cloud

Elle ajoute : « Aujourd’hui, les modèles Gemma sont publiés sous une forme que l’industrie commence à appeler collectivement les “modèles ouverts”. Ces modèles ouverts offrent un accès gratuit aux poids des modèles, mais les conditions d’utilisation, de redistribution et de propriété des variantes varient en fonction des conditions d’utilisation spécifiques d’un modèle, qui peuvent ne pas être basées sur une licence open-source ».

Un choix finalement logique pour la firme que de pousser les utilisateurs vers sa solution de cloud computing. Aussi, Gemma est dès à présent disponible avec un accès gratuit à Kaggle, aux carnets Colab et 300 dollars de crédits pour les nouveaux utilisateurs de Google Cloud. Les chercheurs peuvent également demander des crédits allant jusqu’à 500 000 dollars pour accélérer leurs projets.

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