Selon CoinWorld, selon des informations de Beating, The Information cite trois sources informées affirmant que Google DeepMind a formé une équipe d'urgence composée de chercheurs et d'ingénieurs, dédiée à améliorer les capacités de ses modèles de codage. Cette équipe est dirigée par Sebastian Borgeaud, ingénieur chercheur chez DeepMind, qui supervisait précédemment les travaux de pré-entraînement ; les cofondateurs Sergey Brin et le directeur technique de DeepMind, Koray Kavukcuoglu, participent directement. Le déclencheur immédiat de cette initiative est la récente publication de modèles par Anthropic. Les chercheurs de DeepMind estiment que les outils de codage d'Anthropic dépassent désormais les capacités de génération de code de Gemini. Dans un mémorandum récent, Brin a écrit que l'équipe doit « combler avec urgence le retard sur les capacités d'exécution d'agents » pour transformer les modèles en développeurs principaux de codage, afin de remporter ce dernier sprint. Un agent désigne une IA capable d'accomplir des tâches à plusieurs étapes. Ce retard est quantifié : Boris Cherny, responsable de Claude Code chez Anthropic, a déclaré en janvier que l'entreprise « produisait presque 100 % » de son code grâce à l'IA ; Anat Ashkenazi, CFO de Google, a indiqué lors de la conférence financière de février que les agents de codage ne couvraient qu'environ 50 % du travail de codage interne chez Google. L'équipe d'urgence se concentre principalement sur les tâches de codage à long terme, comme écrire un nouveau logiciel depuis zéro — des tâches exigeant que le modèle lise plusieurs fichiers et comprenne l'intention de l'utilisateur, ce qui constitue actuellement le point le plus difficile pour les outils d'IA en codage. Le jeu de données d'entraînement est également ajusté : Google commence à entraîner ses modèles sur ses propres bases de code privées, car les codes internes diffèrent considérablement des codes publics, et les modèles de codage généraux ne performaient pas bien sur les projets internes. Ces modèles entraînés en interne ne peuvent pas être publiés, mais ils peuvent aider à itérer les versions publiables. Sur le plan interne, Google a mis en place un classement appelé Jetski pour suivre l'utilisation des outils internes de codage ; certains équipes en dehors de DeepMind ont commencé à organiser des formations obligatoires à l'IA. Brin a exigé dans son mémorandum que chaque ingénieur Gemini utilise un agent interne lorsqu'il effectue des tâches complexes à plusieurs étapes. L'objectif à plus long terme est ce que Brin appelle le « décollage de l'IA » : une IA capable de s'améliorer elle-même. Il a répété à plusieurs reprises à ses employés que l'amélioration des capacités de codage est la clé pour y parvenir ; associée à des IA capables d'effectuer des calculs mathématiques et d'exécuter des expériences, il est théoriquement possible d'automatiser massivement le travail des chercheurs et ingénieurs en IA. OpenAI dispose déjà d'outils internes similaires permettant aux chercheurs de générer plus rapidement du code d'expérimentation.
Google DeepMind crée une équipe dédiée au codage pour rattraper Anthropic
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Résumé
Google DeepMind a formé une équipe dédiée à la programmation, dirigée par Sebastian Borgeaud, pour améliorer la génération de code et réduire l'écart avec Anthropic. L'équipe, supervisée par Sergey Brin et Koray Kavukcuoglu, se concentre sur les tâches de programmation à long cycle et sur les bases de code internes. Anthropic utiliserait l'IA pour près de 100 % de son code, tandis que Google l'utilise pour environ 50 %. Cette initiative vise à faire évoluer le rapport risque-récompense en faveur d'un développement plus rapide et plus efficace. Les niveaux de support et de résistance dans le domaine de la programmation par IA se resserrent à mesure que la concurrence s'intensifie.
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