Gemma 3, la dernière évolution de la famille de modèles open source de Google DeepMind, repousse les limites de la portabilité et de la performance. Inspiré de la technologie employée pour Gemini 2.0, ce modèle polyvalent et léger est conçu pour fonctionner directement sur une seule puce GPU ou TPU, qu’il s’agisse d’un appareil mobile ou d’un cluster de serveurs. Il se décline en quatre tailles (1B, 4B, 12B et 27B) pour répondre aux besoins de différentes configurations matérielles et applications.
1. Quelles nouveautés pour Gemma 3 ?
a) Performance : la meilleure sur un seul accélérateur
Gemma 3 ambitionne de fournir le meilleur équilibre entre légèreté et performance pour un modèle pouvant tourner sur un unique GPU ou TPU. Les comparaisons préliminaires menées sur LMArena’s leaderboard montrent qu’il surpasse Llama-405B, DeepSeek-V3 et o3-mini en termes de préférence des utilisateurs. Une caractéristique idéale pour déployer des applications d’IA peu gourmandes en ressources et délivrant néanmoins une expérience fluide.
b) 140 langues supportées
Pensé pour un usage international, Gemma 3 prend en charge :
- 35 langues prêtes à l’emploi
- 140 langues au total grâce au pré-entraînement multilingue
Cette diversité linguistique facilite la création d’applications globales, accessibles à un large public.
c) Traitement du texte et des images
L’analyse multimodale (images, courts extraits vidéos, texte) est intégrée nativement. Cette capacité ouvre des perspectives pour :
- L’analyse d’images ou de visuels dans des applications de recommandation ou de classification
- La création de contenus interactifs exploitant à la fois le texte et la vidéo
d) Contexte élargi et fonction calling
Avec 128K tokens de fenêtre contextuelle, Gemma 3 gère de gros volumes de texte ou de code, et supporte la fonctionnalité de “function calling” pour automatiser des tâches, construire des agents et générer des outputs structurés.
e) Optimisation via quantisation
Gemma 3 est disponible en version quantifiée, ce qui diminue la taille du modèle et la consommation de ressources tout en maintenant un niveau de précision élevé. De quoi déployer l’IA plus rapidement et à moindre coût.
2. Des normes de sécurité renforcées
Google DeepMind met l’accent sur la responsabilité :
- Analyses de risques approfondies et alignement sur des politiques de sûreté.
- Évaluations spécifiques pour vérifier que les performances améliorées de Gemma 3 ne facilitent pas les usages malveillants.
Gemma 3 peut ainsi être considéré comme un modèle à faible risque dans des scénarios sensibles (ex. conception de substances dangereuses).
3. ShieldGemma 2 : sécuriser les usages d’images
En parallèle, Google DeepMind lance ShieldGemma 2, un modèle de 4B paramètres spécifiquement conçu pour la classification sécuritaire des images :
- Détecte et étiquette les contenus dangereux, sexuellement explicites ou violents.
- Peut être personnalisé selon les besoins.
- Bâti sur l’architecture Gemma 3, alliant performance et efficacité.
4. Un écosystème d’outils compatible avec vos workflows
a) Compatible avec les frameworks populaires
Gemma 3 s’intègre avec :
- Hugging Face Transformers
- Ollama, JAX, Keras, PyTorch, vLLM, etc.
De plus, Gemma.cpp facilite l’exécution sur CPU.
b) Déploiement multiplateforme
Vous pouvez exploiter Gemma 3 :
- Sur Google AI Studio, Vertex AI, Cloud Run ou Google GenAI API
- En local (PC de bureau, gaming GPU, appareils mobiles)
- Sur NVIDIA (jetson, Blackwell…) avec optimisations directes pour tirer le maximum des GPU
- Sur Google Cloud TPUs et AMD GPUs grâce à ROCm
c) Des ressources et tutos pour fine-tuning
Le codebase Gemma 3 propose :
- Recettes d’entraînement : guide pour l’optimisation et l’adaptation du modèle à vos besoins.
- Support pour le fine-tuning via Hugging Face ou d’autres environnements (Colab, Vertex AI…).
5. La Gemmaverse : un hub de modèles et d’innovations
La Gemmaverse est un écosystème grandissant de variantes et d’outils basés sur Gemma :
- SEA-LION v3 (AI Singapore) : facilite la communication multilingue en Asie du Sud-Est.
- BgGPT (INSAIT) : premier large language model bulgare, illustrant la flexibilité linguistique de Gemma.
- OmniAudio (Nexa AI) : preuve de la puissance on-device, amenant des capacités audio avancées sur des appareils du quotidien.
Soutien à la recherche : le programme Gemma 3 Academic
Les chercheurs universitaires peuvent postuler pour obtenir un crédit Google Cloud de 10 000 $ afin d’accélérer leurs travaux sur Gemma 3. Les inscriptions sont ouvertes durant quatre semaines.
6. Comment démarrer avec Gemma 3
a) Exploration instantanée
- Google AI Studio : testez Gemma 3 à pleine précision directement dans votre navigateur.
- API key via la plateforme pour intégrer Gemma 3 dans vos applications via la Google GenAI SDK.
b) Personnalisation et intégration
- Téléchargement : récupérez Gemma 3 sur Hugging Face, Ollama, Kaggle.
- Fine-tuning : utilisez Hugging Face Transformers ou tout autre framework, selon votre écosystème (Colab, Vertex AI, etc.).
En Bref
Avec Gemma 3, Google DeepMind renforce son offre en modèles open source, conjuguant performance, portabilité et prise en charge multilingue. Pensé pour tourner sur un seul accélérateur (GPU/TPU), Gemma 3 facilite la mise en place d’applications IA diverses, qu’il s’agisse de chatbot, d’analyse d’images, de workflows complexes ou d’applications multimodales.
Source : https://blog.google/technology/developers/gemma-3/?hl=fr
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