Google Étend le Mode de Recherche Approfondie de Gemini à 40 Langues Supplémentaires
Google a annoncé vendredi l'extension du mode de recherche approfondie de Gemini à 40 langues supplémentaires. Cette fonctionnalité, introduite au début du mois de décembre, permet aux abonnés du plan Google One AI Premium d'accéder à un assistant de recherche basé sur l’IA, capable de produire des rapports détaillés.
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Qu’est-ce que le Mode de Recherche Approfondie de Gemini ?
Ce mode fonctionne comme un outil en plusieurs étapes qui simplifie les tâches de recherche complexes. Il commence par établir un plan de recherche, rassemble des informations pertinentes et affine progressivement ses résultats grâce à des recherches répétées. Enfin, il synthétise les données pour créer un rapport complet, permettant ainsi aux utilisateurs d’explorer des sujets en profondeur avec un minimum d’efforts.
Langues Supportées
Avec cette extension, Gemini prend désormais en charge les langues suivantes :
Arabe, Bengali, Chinois, Danois, Français, Allemand, Gujarati, Hindi, Indonésien, Italien, Japonais, Kannada, Coréen, Malayalam, Marathi, Polonais, Portugais, Swahili, Espagnol, Tamoul, Télougou, Thaï, Ukrainien, et Ourdou.
Cette diversité linguistique vise à rendre Gemini accessible à une audience mondiale, améliorant ainsi son utilité à travers différentes cultures et régions.
Défis de la Recherche Multilingue en IA
Malgré cette avancée, fournir des résumés précis et grammaticalement corrects dans des langues natives reste un défi important. HyunJeong Choe, Directrice de l'Ingénierie de l'application Gemini chez Google, a souligné que le principal obstacle réside dans l'accès à des données fiables dans diverses langues et dans la capacité de l'IA à en faire des résumés exacts.
Principaux Défis :
- Exactitude des Faits : Les IA génératives rencontrent souvent des difficultés avec la cohérence des faits, notamment pour les langues disposant de sources de données limitées et fiables.
- Grammaire et Syntaxe : Résumer des informations sans erreurs grammaticales dans les langues natives nécessite une compréhension linguistique avancée.
- Sensibilités Culturelles : Traduire ou résumer des contenus de manière culturellement appropriée et exacte demande une formation et des tests méticuleux.
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Comment Google Relève Ces Défis
Pour améliorer les performances multilingues de Gemini, Google a mis en place plusieurs stratégies :
- Formation sur des Sources Natives : Le modèle est entraîné à partir de jeux de données propres et fiables dans chaque langue, garantissant l’intégrité des informations.
- Réponses Ancrées dans la Recherche : Gemini s'appuie sur Google Search pour fournir un contexte supplémentaire, rendant ses résultats plus fiables.
- Évaluations Natives : Avant de déployer des mises à jour, Google effectue des évaluations et des vérifications des faits dans chaque langue cible.
- Programmes d’Assurance Qualité : Des équipes locales et des locuteurs natifs examinent les ensembles de données et les réponses pour garantir leur précision. Jules Walter, responsable produit de Gemini pour les marchés internationaux, a souligné l'importance de programmes d’évaluation intégrant des perspectives natives.
Améliorer la Fiabilité des Informations
HyunJeong Choe a reconnu que la fiabilité des informations reste un défi constant pour l'IA générative. Bien que les modèles pré-entraînés disposent d’un vaste réservoir de connaissances, ils nécessitent des ajustements pour exploiter ces informations de manière efficace. Google continue de former Gemini pour qu’il gère les données avec davantage de précision.
Selon TechCrunch, les sous-traitants travaillant sur Gemini ont reçu pour consigne d’évaluer les réponses sans ignorer les invites, même dans les domaines où ils manquent d’expertise. Un porte-parole de Google a précisé que ces évaluateurs jugent non seulement la précision des contenus, mais aussi leur style, leur format et d’autres aspects pour garantir que l’application respecte des standards de qualité élevés.