Google utilise son IA pour analyser d'anciennes coupures de presse afin de mieux prédire les risques d'inondations. Cette approche exploite des données historiques issues de la presse pour améliorer les modèles de prévision des crues.
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Google utilise d'anciens rapports journalistiques et un LLM pour convertir des données qualitatives en données quantitatives, afin de pallier le manque de données hydrologiques historiques. Cette approche permet d'améliorer les modèles de prédiction des crues soudaines, un phénomène météorologique particulièrement difficile à anticiper. Le projet illustre comment l'IA peut transformer des archives textuelles en données structurées exploitables pour la prévention des catastrophes naturelles.
Les modèles de langage (LLM) sont de plus en plus déployés pour accomplir de manière autonome des tâches concrètes, notamment grâce au paradigme dit du "function calling", qui leur permet d'appeler des outils externes pour agir sur le monde réel. Ce mécanisme est aujourd'hui largement utilisé pour doter les LLM de capacités d'usage d'outils, que ce soit pour interroger une base de données, exécuter du code ou déclencher une action dans une application tierce. Le problème soulevé par des chercheurs est qu'un appel de fonction incorrect peut avoir des conséquences graves, en particulier lorsque l'action déclenchée est irréversible, comme un virement bancaire ou la suppression de données. Face à ce risque, les auteurs proposent d'évaluer la confiance du modèle dans la justesse d'un appel de fonction avant même de l'exécuter, via des méthodes de quantification de l'incertitude, ou "Uncertainty Quantification" (UQ). Cette approche change la donne pour les entreprises qui intègrent des agents IA autonomes dans leurs systèmes de production. Plutôt que de laisser un modèle exécuter aveuglément chaque action qu'il génère, la quantification de l'incertitude permettrait de détecter en amont les appels de fonction douteux et de les soumettre à une validation humaine ou de les bloquer purement et simplement. Pour les secteurs sensibles comme la finance, la santé ou la gestion de données critiques, ce type de garde-fou pourrait devenir un prérequis avant tout déploiement à grande échelle d'agents capables d'agir sans supervision constante. Cette recherche s'inscrit dans un mouvement plus large de la communauté IA visant à rendre les agents autonomes plus fiables et plus sûrs, alors que leur adoption s'accélère dans les entreprises. Les mécanismes de function calling, bien que puissants, restent une source de fragilité: un modèle peut mal interpréter une requête, halluciner des paramètres ou choisir le mauvais outil. En couplant ces systèmes à des méthodes de quantification de l'incertitude, les chercheurs espèrent ouvrir la voie à des agents capables d'évaluer eux-mêmes leur propre fiabilité, une étape jugée essentielle avant de leur confier des tâches à fort enjeu.
Google DeepMind a couplé son modèle de monde génératif Genie 3 à la base de données Street View pour permettre à des utilisateurs de créer des environnements 3D explorables à partir de lieux réels. Le principe est simple : l'utilisateur pose une épingle sur une carte, et le système génère automatiquement un monde interactif dans lequel il peut se déplacer, construit à partir des images photographiées par les voitures Google au fil des années. La démonstration illustre une convergence inédite entre la cartographie grand public et la génération de mondes par intelligence artificielle. L'enjeu dépasse la simple curiosité technologique. Ces environnements synthétiques mais ancrés dans la réalité constituent une ressource d'entraînement particulièrement précieuse pour les agents IA et les systèmes robotiques, qui ont besoin de naviguer dans des espaces proches du monde physique sans avoir à y être déployés physiquement. Là où les simulateurs classiques exigeaient un travail de modélisation manuel considérable, Genie 3 génère ces espaces à la volée, à partir de données déjà collectées massivement. Google DeepMind travaille sur la série Genie depuis 2024 : Genie 1 avait montré la capacité à générer des environnements 2D jouables, Genie 2 avait franchi le cap de la 3D cohérente. L'intégration à Street View transforme la flotte de véhicules cartographiques de Google en infrastructure d'entraînement pour la prochaine génération de robots et d'agents autonomes, positionnant l'entreprise avec un avantage concurrentiel difficile à répliquer pour des acteurs sans accès à des données géospatiales à cette échelle.
UELes données Street View couvrant l'ensemble du territoire européen, cette technologie pourrait générer des environnements d'entraînement pour robots et agents IA dans des contextes urbains français et européens, mais aucune application commerciale n'est encore disponible.
Google Research a présenté TabFM, un modèle de fondation conçu pour les données tabulaires, disponible dès maintenant sur Hugging Face et GitHub. Contrairement aux approches classiques, TabFM effectue de la classification et de la régression sur des tableaux jamais vus auparavant sans aucun entraînement spécifique, sans réglage d'hyperparamètres ni ingénierie de variables : chaque prédiction sort d'un seul passage direct dans le modèle. L'ensemble du jeu de données, exemples d'entraînement et lignes à prédire compris, est traité comme un unique prompt géant, sur lequel le modèle applique de l'apprentissage en contexte. L'architecture combine deux approches existantes : l'attention alternée ligne/colonne inspirée de TabPFN, qui capture les interactions entre variables, et le mécanisme d'apprentissage en contexte de TabICL, appliqué après compression de chaque ligne en un vecteur dense pour limiter le coût de calcul. Le modèle a été entraîné exclusivement sur des centaines de millions de jeux de données synthétiques, générés à partir de modèles causaux structurels intégrant des fonctions aléatoires variées. Il a été évalué sur TabArena, un benchmark évolutif basé sur des scores Elo, couvrant 38 jeux de données de classification et 13 de régression. Google prévoit par ailleurs d'intégrer TabFM à BigQuery via une future commande SQL nommée AI.PREDICT. L'enjeu pour les entreprises est concret : les données tabulaires sont au cœur de l'infrastructure décisionnelle, qu'il s'agisse de détecter un risque de résiliation client ou une fraude financière. Jusqu'ici, les méthodes à base d'arbres comme XGBoost, AdaBoost ou les forêts aléatoires dominaient ce terrain grâce à leur robustesse, mais au prix d'un travail manuel conséquent : ajuster un XGBoost à un nouveau jeu de données demande rarement un simple appel de fonction, et les data scientists passent souvent des heures à optimiser les hyperparamètres et façonner les variables avant d'obtenir un signal fiable. En supprimant cette étape, TabFM promet de réduire drastiquement le temps nécessaire pour exploiter un nouveau jeu de données, tout en rendant l'analyse tabulaire accessible sans expertise poussée en modélisation. Cette annonce s'inscrit dans une logique plus large chez Google, qui présente TabFM comme l'équivalent tabulaire de TimesFM, son modèle zéro-shot dédié aux séries temporelles. L'idée est de transposer aux tableaux le succès du apprentissage en contexte popularisé par les grands modèles de langage, capables d'apprendre une nouvelle tâche à partir d'exemples sans mise à jour de leurs poids. Le principal obstacle restait la rareté des données tabulaires ouvertes de qualité, les jeux industriels étant souvent propriétaires ou sensibles, d'où le recours massif à des données synthétiques pour l'entraînement. Reste à voir si les performances observées sur TabArena se confirmeront face aux méthodes à base d'arbres sur des cas d'usage réels en production.
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