Aller au contenu principal
Gemma 4 : le nouveau modèle d’IA de Google s’invite sur Nintendo Switch
LLMsFrandroid12sem· 1 min de lecture

Gemma 4 : le nouveau modèle d’IA de Google s’invite sur Nintendo Switch

Source originale ↗·

Une développeuse a réussi à faire tourner Gemma 4, le modèle d'intelligence artificielle open source de Google, directement sur une Nintendo Switch, sans connexion à un serveur distant. L'exploit repose sur la version la plus compacte du modèle, publiée par Google en avril 2025 dans le cadre de sa gamme Gemma 4, qui décline plusieurs tailles allant de 1 à 27 milliards de paramètres. C'est la variante 1B, soit un milliard de paramètres, qui a été portée sur la console de Nintendo, dont le matériel repose sur une puce NVIDIA Tegra X1 et 4 Go de RAM partagée.

Cet accomplissement illustre la progression rapide de la miniaturisation des modèles de langage et leur capacité à s'exécuter sur du matériel grand public, bien loin des serveurs GPU qui équipent habituellement ce type de charge de travail. Pour les développeurs embarqués et les constructeurs d'appareils connectés, cela ouvre des perspectives concrètes : intégrer des capacités d'inférence locale dans des terminaux à faible consommation, sans dépendance au cloud et sans coût de bande passante.

Google a lancé la famille Gemma comme alternative ouverte à ses modèles propriétaires Gemini, ciblant explicitement les usages sur appareil. La Switch, conçue en 2017, n'était évidemment pas pensée pour l'IA générative, ce qui rend la démonstration d'autant plus symbolique. Elle s'inscrit dans une tendance plus large de course à l'efficience, où des acteurs comme Meta avec Llama, Microsoft avec Phi ou Apple avec ses modèles on-device cherchent tous à repousser les limites du possible sur silicium contraint.

Cet article vous a été utile ?

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

Le nouveau modèle Gemma 4 12B de Google est conçu pour tourner sur n'importe quel laptop avec 16 Go de RAM
1Ars Technica AI 

Le nouveau modèle Gemma 4 12B de Google est conçu pour tourner sur n'importe quel laptop avec 16 Go de RAM

Google a annoncé le lancement de Gemma 4 12B, un nouveau modèle de langage open source conçu pour fonctionner sur des ordinateurs portables grand public disposant de 16 Go de RAM ou de VRAM. Ce modèle vient combler un vide dans la gamme Gemma 4 lancée en avril 2026, qui comprenait deux modèles optimisés pour mobile (E2B et E4B) et deux modèles pour usages intensifs (26B Mixture of Experts et 31B Dense). Avec ses 12 milliards de paramètres, Gemma 4 12B se positionne entre ces deux extrêmes et adopte la licence Apache 2.0 ouverte introduite lors du lancement de la famille. Ce modèle représente une avancée concrète pour quiconque souhaite faire tourner un LLM performant en local sans investir dans du matériel spécialisé. Son empreinte mémoire est environ deux fois inférieure à celle du Gemma 4 26B MoE, et Google affirme que ses performances sur les benchmarks restent proches de ce modèle plus lourd. Pour les développeurs, chercheurs, ou professionnels qui veulent expérimenter avec l'IA générative en dehors du cloud, sans dépenser des dizaines de milliers d'euros en accélérateurs matériels dédiés, Gemma 4 12B ouvre une porte que les modèles précédents laissaient fermée. Le contexte est celui d'une course à la puissance de calcul qui a fait exploser les prix de la mémoire vive, une dynamique à laquelle Google contribue directement avec ses propres infrastructures cloud. Mais en parallèle, plusieurs grands acteurs de l'IA, dont Meta avec sa famille Llama, misent aussi sur des modèles locaux légers pour élargir l'adoption. Google se positionne dans cette tendance avec des modèles Gemma pensés pour tourner sans connexion et sans coût d'inférence. La prochaine étape sera d'observer comment la communauté open source s'empare de Gemma 4 12B, notamment via des plateformes comme Hugging Face ou Ollama, pour affiner, tester et intégrer ce modèle dans des applications concrètes.

UELes développeurs et chercheurs européens peuvent désormais faire tourner un LLM performant en local sur un ordinateur grand public de 16 Go de RAM, sans frais cloud ni matériel spécialisé.

LLMsActu
1 source
Google lance la famille de modèles ouverts Gemma 4
2AI Business 

Google lance la famille de modèles ouverts Gemma 4

Google a lancé Gemma 4, une nouvelle famille de modèles d'IA open source conçue pour le raisonnement avancé et les capacités multimodales. Héritière de la série Gemma, cette offre s'inscrit dans la stratégie de Google DeepMind de proposer des modèles accessibles aux développeurs et chercheurs, utilisables localement ou dans le cloud. La famille comprend plusieurs variantes de tailles différentes, adaptées à des usages allant des appareils mobiles aux serveurs de production. L'arrivée de Gemma 4 renforce l'arsenal open source disponible pour les équipes techniques qui ne veulent pas dépendre exclusivement de modèles propriétaires via API. Les capacités multimodales — traitement combiné de texte et d'images — ouvrent la voie à des applications concrètes dans l'analyse documentaire, la vision par ordinateur et les assistants enrichis. Pour les entreprises soucieuses de confidentialité ou de coûts d'inférence, un modèle performant déployable en local représente un avantage opérationnel direct. Google s'inscrit ainsi dans une compétition ouverte avec Meta (LLaMA), Mistral et d'autres acteurs qui misent sur l'open source pour gagner l'adhésion des développeurs. La série Gemma, lancée début 2024, avait déjà rencontré un accueil favorable grâce à ses performances compétitives à taille réduite. Avec Gemma 4, Google cherche à consolider sa position dans cet écosystème, alors que le débat entre modèles ouverts et fermés reste central dans l'industrie de l'IA.

UELes équipes techniques et entreprises européennes disposent d'une nouvelle famille open source déployable en local, réduisant la dépendance aux APIs propriétaires et facilitant la conformité RGPD.

LLMsOpinion
1 source
3Siècle Digital 

Meta lance un nouveau modèle d’IA, pour tenter de rattraper Google et OpenAI

Meta a lancé mercredi 8 avril son nouveau modèle d'intelligence artificielle baptisé Muse Spark, première production officielle des Meta Superintelligence Labs. Ce lancement représente le résultat d'un investissement de 14,3 milliards de dollars engagé par le groupe de Mark Zuckerberg dans sa course pour rivaliser avec Google et OpenAI sur le marché des modèles de fondation les plus avancés. Ce lancement marque un tournant stratégique pour Meta, qui cherche à dépasser son image de simple acteur open source. La famille Llama avait jusqu'ici construit la réputation d'un Meta généreux, distribuant ses modèles librement à la communauté des développeurs. Avec Muse Spark, l'entreprise semble viser un positionnement différent, plus orienté vers la compétition directe avec les modèles propriétaires de Google DeepMind et d'OpenAI. Pour les entreprises et développeurs qui avaient misé sur l'écosystème Llama, cette bifurcation soulève des questions sur la cohérence de la stratégie IA de Meta. Le contexte de ce lancement est tendu : Meta accélère ses dépenses en IA à un rythme inédit, alors que la concurrence entre grands modèles s'intensifie avec les sorties récentes de Gemini 2.0 et GPT-4o. La création des Meta Superintelligence Labs signale une réorganisation interne profonde, visant à concentrer les meilleurs talents sur les systèmes les plus ambitieux. Les prochains mois diront si Muse Spark peut réellement combler le retard accumulé face aux leaders du secteur.

UELe lancement de Muse Spark et le pivot stratégique de Meta vers le propriétaire oblige les entreprises et développeurs européens ayant misé sur l'écosystème Llama open source à réévaluer leurs choix d'infrastructure IA.

LLMsOpinion
1 source
Gemini Omni : le modèle IA multimodal de Google
4VentureBeat AI 

Gemini Omni : le modèle IA multimodal de Google

Google a officiellement dévoilé Gemini Omni lors de sa conférence annuelle I/O à Mountain View, en Californie, bien que le modèle ait déjà été repéré par des utilisateurs avertis plusieurs semaines auparavant. Il s'agit du premier modèle nativement multimodal de Google, capable d'accepter en entrée n'importe quelle combinaison de texte, d'images, d'audio et de vidéo, et de produire des résultats dans ces mêmes formats depuis un seul et même système. Le premier modèle de la famille, Gemini Omni Flash, est accessible dès aujourd'hui pour les abonnés individuels à partir de 20 dollars par mois via le plan "AI Plus", sur le site Gemini, les applications mobiles, la suite d'édition vidéo Flow et YouTube Shorts. Une API destinée aux entreprises est annoncée, mais n'est pas encore disponible. Google n'a publié aucun benchmark officiel pour l'instant. L'enjeu principal de Gemini Omni est d'effacer la frontière entre les différents outils génératifs spécialisés, génération d'images, vidéo, audio, texte, en les fusionnant dans un seul modèle de fondation. Concrètement, cela signifie que le modèle raisonne à travers les modalités en un seul passage, ce qui se traduit par des éditions plus cohérentes, moins d'artefacts de pipeline et une surface API bien plus simple pour les développeurs. Pour les équipes créatives en entreprise, notamment celles qui produisent des visuels techniques, des supports marketing, des formations ou des contenus commerciaux, ce type de modèle unifié représente un gain de productivité significatif. L'absence d'API professionnelle à ce stade retarde toutefois toute intégration à grande échelle dans les systèmes d'entreprise. Ce lancement s'inscrit dans une tendance initiée par OpenAI en mai 2024 avec GPT-4o, premier modèle "omni" nativement multimodal du secteur, capable de traiter texte, code, images et audio, mais sans génération vidéo. Google construit Gemini Omni sur les bases de son modèle de génération d'images Nano Banana, sorti il y a environ un an. L'une des différences notables avec GPT-4o réside dans le paradigme d'interaction : Gemini Omni mise sur l'édition vidéo conversationnelle, où chaque instruction s'appuie sur la précédente pour faire évoluer le contenu de manière cohérente au fil des échanges. Google insiste également sur la restitution améliorée des lois physiques, gravité, dynamique des fluides, énergie cinétique, un détail technique qui distingue un rendu crédible d'un simple artefact visuel. La disponibilité via API pour les entreprises, et les premiers benchmarks indépendants, seront les prochains indicateurs déterminants pour évaluer la maturité réelle du modèle.

UELes entreprises européennes produisant des contenus multimodaux (marketing, formation, vidéo) pourraient bénéficier d'une plateforme unifiée, mais l'absence d'API professionnelle et de benchmarks indépendants retarde toute évaluation sérieuse d'adoption.

LLMsOpinion
1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Gratuit · 1 email le matin, l'essentiel de l'IA · désinscription en un clic