Google DeepMind est la division de recherche en intelligence artificielle de Google, dont le siège est à Londres, formée en avril 2023 par la fusion de DeepMind, une start-up acquise par Google en 2014, et de Google Brain, l'équipe de recherche interne originale en IA de Google. Elle est dirigée par Demis Hassabis, et ses recherches couvrent l'apprentissage par renforcement, les applications scientifiques de l'IA et les modèles de fondation à grande échelle qui alimentent la gamme de produits Gemini de Google.
Historique
DeepMind a été fondée à Londres en 2010 par Demis Hassabis, Shane Legg et Mustafa Suleyman avec un objectif explicite à long terme de développer une intelligence artificielle générale, initialement par le biais de recherches sur l'apprentissage par renforcement appliqué aux jeux. Google a acquis DeepMind en 2014 pour un montant rapporté d'environ 500 millions de dollars, et le laboratoire a fonctionné avec une indépendance substantielle vis-à-vis de l'organisation produit de Google pendant près d'une décennie, publiant largement dans des revues académiques et poursuivant des recherches pas toujours liées à une application commerciale immédiate. En 2023, face à la concurrence croissante de ChatGPT d'OpenAI et à la pression pour consolider les efforts de Google en matière d'IA, Google a fusionné DeepMind avec l'équipe Google Brain, connue auparavant pour des travaux incluant TensorFlow et la recherche originale sur le transformer, sous le nom unifié Google DeepMind et la direction de Hassabis.
Jalons de recherche
DeepMind a bâti sa réputation initiale sur le programme AlphaGo, qui a vaincu les meilleurs joueurs humains au jeu de plateau Go, notamment lors du match AlphaGo contre Lee Sedol de mars 2016, suivi par AlphaZero, qui a généralisé l'approche aux échecs et au shogi par le seul jeu contre lui-même. Son système AlphaFold, qui prédit les structures tridimensionnelles des protéines à partir de séquences d'acides aminés, a été reconnu comme ayant résolu un défi majeur vieux de plusieurs décennies en biologie structurale et a conduit Hassabis et son collègue John Jumper à partager le prix Nobel de chimie 2024, dans le cadre d'une vague plus large de reconnaissance résumée dans les prix Nobel 2024 en IA. Ces réalisations ont établi l'identité de DeepMind en tant que laboratoire poursuivant des jalons scientifiques et ludiques distincts, bien que de plus en plus convergents, du travail centré sur les modèles de langage de laboratoires comme OpenAI.
Produits
Depuis la fusion de 2023, Google DeepMind est responsable de la famille de modèles Gemini de Google, successeur du chatbot précédent Bard et réponse de Google à GPT-4 et Claude, ainsi que du modèle de génération vidéo Veo et de la poursuite des travaux sur AlphaFold et les outils scientifiques associés. L'entraînement de ces grands modèles repose largement sur le matériel accélérateur personnalisé TPU de Google, développé sous la supervision des responsables de l'infrastructure de Google, notamment Jeff Dean, ce qui confère à Google DeepMind un certain degré d'indépendance matérielle vis-à-vis des GPU NVIDIA dont dépendent la plupart des laboratoires concurrents.
Réception
L'identité double de Google DeepMind, à la fois institution de recherche scientifique et moteur de produits commerciaux, suscite des réactions mitigées. D'un côté, ses réalisations scientifiques, notamment AlphaFold et les travaux sur les jeux, sont largement saluées comme des avancées majeures. De l'autre, son intégration croissante dans la stratégie produit de Google, en particulier autour de Gemini, a soulevé des inquiétudes concernant la transparence, la priorisation des objectifs commerciaux et la concentration du pouvoir dans le domaine de l'IA. Les critiques notent également que la fusion avec Google Brain a réduit l'indépendance opérationnelle qui caractérisait DeepMind à ses débuts, bien que ses dirigeants continuent de mettre en avant l'engagement du laboratoire envers la sécurité de l'IA et la recherche fondamentale.