Google et Anthropic : la bataille des IA pour dominer la programmation

Google Deepmind renforce ses capacités de programmation

Google Deepmind a récemment pris une initiative stratégique en formant une équipe spécialisée pour améliorer les compétences de programmation de ses modèles Gemini. Cette décision vise à relever le défi de créer de nouveaux logiciels à partir de rien, une tâche complexe qui nécessite une compréhension approfondie des besoins des utilisateurs et une capacité à lire et interpréter des fichiers de manière autonome.

L'origine de cette démarche réside dans une évaluation interne qui a révélé que les outils de programmation développés par Anthropic surpassent actuellement ceux de Google. Pour combler cet écart, Google a intensifié la formation de ses modèles d'IA sur son propre code interne. De plus, l'entreprise surveille l'utilisation de ses outils de programmation par ses employés et a rendu obligatoire la formation à l'IA dans certaines équipes.

Une équipe d'élite pour un défi ambitieux

Selon des informations rapportées par The Information, Google Deepmind a constitué une équipe d'élite composée de chercheurs et d'ingénieurs pour perfectionner les compétences de programmation de ses modèles Gemini. Cette équipe est dirigée par Sebastian Borgeaud, un ingénieur de Deepmind qui a précédemment supervisé la pré-formation des modèles de l'entreprise.

L'objectif principal de cette équipe est de s'attaquer à des tâches de programmation complexes et à long terme, telles que l'écriture de nouveaux logiciels à partir de zéro. Cette approche est motivée par la conviction que les outils de programmation d'Anthropic sont actuellement plus performants, ce qui pousse Google à intensifier ses efforts pour rattraper ce retard.

La compétition s'intensifie dans le domaine de la programmation

La programmation est devenue un terrain de compétition majeur pour les grands laboratoires d'IA, avec des acteurs comme OpenAI et Google qui cherchent à rattraper Anthropic. Récemment, OpenAI a mis fin à son projet de générateur de vidéos Sora pour libérer des ressources de calcul, afin de se concentrer sur la formation et l'exécution d'autres modèles d'IA.

L'implication directe de Sergey Brin

Le co-fondateur de Google, Sergey Brin, ainsi que le CTO de Deepmind, Koray Kavukcuoglu, sont activement impliqués dans cet effort. Dans un mémo interne, Brin a souligné l'urgence de combler le fossé dans l'exécution agentique et de transformer les modèles en développeurs principaux de code. Il a également insisté pour que chaque ingénieur travaillant sur Gemini utilise des agents internes pour accomplir des tâches complexes et multi-étapes.

Brin a informé les employés que le renforcement des compétences en programmation est une étape cruciale vers une IA capable de s'améliorer elle-même. Un agent de programmation avancé, combiné à une IA capable de résoudre des problèmes mathématiques et de mener des expériences, pourrait potentiellement automatiser une grande partie du travail actuellement effectué par les chercheurs et ingénieurs en IA.

Suivi et formation en interne

Google a mis en place un système de suivi de l'utilisation de son outil de programmation interne, "Jetski", et classe les équipes en fonction de leur utilisation. Ce système est similaire à celui de Meta, qui utilise les tokens comme métrique. Certaines équipes, en dehors de Deepmind, exigent également que les ingénieurs participent à des sessions de formation à l'IA.

Selon des sources de The Information, Google s'appuie de plus en plus sur des modèles formés sur son propre code interne. Cette base de code interne est très différente du code public généralement utilisé pour former des agents de programmation à usage général, ce qui signifie que ces modèles formés en interne ne peuvent pas être publiés. Cependant, ils pourraient aider Google à développer de meilleurs modèles qui seront finalement mis à la disposition des utilisateurs, tout en accélérant le développement interne.