Google Genie 2 (DeepMind Genie 2) est un vaste « modèle du monde » – créant des mondes 3D interactifs à partir d'images ou d'invites textuelles.

Pas un produit, mais l'avenir : ce que Genie 2, l'IA interactive de Google, peut vraiment faire – Genie 2 entraîne des agents d'IA dans des mondes 3D simulés

Google Genie 2 (ou plus précisément DeepMind Genie 2) est un « modèle du monde » de grande envergure qui génère des mondes 3D interactifs à partir d'une image ou d'une invite textuelle, dans lesquels les utilisateurs ou les agents peuvent agir en temps réel via le clavier/la souris.

État actuel (fin 2025) : Il s’agit d’un système de recherche et de démonstration de Google DeepMind, non pas d’un produit disponible gratuitement, mais il est de plus en plus présenté lors de conférences et dans les médias comme un élément constitutif des jeux, de la simulation et de l’entraînement d’agents.

Qu'est-ce que Genie 2 techniquement

Genie 2 est un « modèle de monde de base » à grande échelle qui a appris à partir de données vidéo pour simuler des mondes interactifs physiquement cohérents (mouvement, collisions, comportement des PNJ, changements de perspective).

Sur le plan architectural, il combine un autoencodeur vidéo avec un transformateur autorégressif dans un espace latent (similaire aux LLM, mais pour la dynamique vidéo/monde) et est en outre échantillonné image par image avec des actions (clavier/souris).

compétences actuelles

À partir d'une seule image (ou d'une image préalablement générée par un modèle d'image tel qu'Imagen), Genie 2 peut générer une scène 3D jouable, par exemple des environnements de type plateforme ou aventure.

Les mondes restent cohérents pendant environ 10 à 60 secondes, y compris les animations, l'éclairage, les effets d'eau/de particules et la réaction de l'environnement aux actions du joueur ; puis le scénario se « réinitialise ».

Utilisations et domaines d'application

DeepMind positionne Genie 2 principalement comme un outil de recherche et de création : prototypage rapide d'expériences interactives, génération d'environnements de test diversifiés pour les systèmes RL ou d'agents (y compris les agents SIMA).

Les domaines d'application potentiels comprennent les jeux, la simulation/formation, la robotique (agents incarnés) et les environnements d'évaluation généraux pour les agents généraux.

Disponibilité et état du produit

Depuis son annonce le 4 décembre 2024, GENIE 2 n'est accessible qu'à un groupe restreint de testeurs. Aucune date de sortie publique n'a encore été annoncée.

À l'heure actuelle, Genie 2 ne dispose d'aucune API publique ni d'intégration produit généralisée. Présenté dans des articles de blog, des publications et des démonstrations (notamment dans l'émission « 60 Minutes », lors de conférences et à la Google I/O), il demeure un système interne à DeepMind.
Lors de la conférence Google I/O 2025, Genie 2 apparaît aux côtés d'autres modèles de médias génératifs tels que Veo et les capacités d'agent de Gemini, sans toutefois faire l'objet d'une version développeur distincte ni d'une tarification spécifique.

Le modèle d'IA de Google, GENIE 2, crée une nouvelle réalité : Fondements et bases techniques du modèle

Développé par Google DeepMind, GENIE 2 représente une avancée majeure dans la création de modèles du monde. Ce système d'IA a pour fonction principale de générer des environnements interactifs en trois dimensions à partir d'entrées simples, comme une image ou une description textuelle. Contrairement aux moteurs de rendu ou de jeu classiques, GENIE 2 utilise un modèle de diffusion à latence autorégressive capable de générer des mondes virtuels image par image, en simulant les conséquences des actions effectuées au sein de ces mondes.

Genie 2 a été officiellement annoncé et dévoilé par Google DeepMind le 4 décembre 2024. La première annonce officielle a été faite via le blog officiel de Google DeepMind. L'annonce, intitulée « Genie 2 : Un modèle du monde fondamental à grande échelle », a été publiée sur le site web deepmind.google/blog.

GENIE 2 a été présenté comme un prototype de recherche dans le cadre d'un accès restreint. Autrement dit, le modèle n'était pas directement accessible au grand public, mais seulement à une sélection de chercheurs et de créatifs. Contrairement à son prédécesseur, GENIE 1, Google DeepMind n'a pas publié d'article scientifique complet sur GENIE 2.

La sortie de GENIE 2 a coïncidé avec une période de développement intensif de l'IA chez Google. Quelques jours plus tard, le 10 décembre 2024, Google annonçait également la nouvelle série Gemini 2.0, démontrant ainsi que l'entreprise avait présenté plusieurs modèles d'IA de nouvelle génération significatifs avant la fin de l'année 2024.

Qu'est-ce qui caractérise l'architecture technique de GENIE 2 ?

L'architecture technique de GENIE 2 repose sur plusieurs composants qui interagissent pour permettre au modèle d'atteindre des performances exceptionnelles. Le système utilise d'abord un vaste ensemble de données vidéo pour l'entraînement, puis applique un modèle de diffusion qui exploite des transformateurs et des classificateurs. La clé de son fonctionnement réside dans sa méthodologie : le modèle fonctionne comme un système autorégressif, c'est-à-dire qu'il procède de manière séquentielle. Lors de l'inférence, le système traite une action unique en tenant compte des images latentes précédentes, puis génère l'image suivante. L'utilisation d'un guidage sans classificateur est particulièrement novatrice ; cette technique améliore la contrôlabilité et la réactivité aux actions. Le modèle a été entraîné sur une quantité considérable de séquences vidéo, ce qui lui permet de démontrer diverses capacités émergentes non explicitement programmées.

En quoi GENIE 2 diffère-t-il de son prédécesseur, GENIE 1 ?

La différence entre GENIE 1 et GENIE 2 est fondamentale et représente un progrès majeur dans le développement des modèles de monde. GENIE 1 était limité aux environnements bidimensionnels et ne pouvait générer que des scènes simples, semblables à celles des jeux de plateforme 2D. Les personnages étaient souvent flous et la durée de jeu était limitée à environ deux secondes. GENIE 2, en revanche, fonctionne avec des mondes entièrement tridimensionnels et peut les générer de manière constante sur des périodes beaucoup plus longues. Alors que GENIE 1 produisait des environnements très simplifiés, GENIE 2 peut rendre des décors complexes avec des interactions réalistes entre les objets, des animations de personnages détaillées et des comportements physiquement précis. La capacité de généralisation a également été considérablement améliorée, ce qui signifie que GENIE 2 peut inférer et comprendre des concepts d'environnements, même s'il ne les a jamais vus sous cette forme exacte auparavant.

Quelle est la résolution et la fréquence d'images atteintes par GENIE 2 ?

GENIE 2 génère des environnements interactifs à une résolution de 720 pixels et une fréquence d'images suffisante pour les jeux vidéo. Le modèle existe en deux versions : une version de base offrant la meilleure qualité possible et une version allégée permettant l'interaction en temps réel, au prix d'une qualité visuelle légèrement réduite. Cet équilibre entre qualité et rapidité est essentiel pour les applications pratiques.

Capacités et fonctions

Quelles simulations physiques GENIE 2 peut-il réaliser ?

GENIE 2 se distingue par un ensemble impressionnant de simulations physiques qui le différencient des générations précédentes de modèles de monde. Le système reproduit fidèlement la gravité : les objets tombent lorsqu'ils sont lâchés. Il modélise les collisions entre les objets et entre les personnages et leur environnement. Les effets de l'eau sont simulés de manière réaliste, notamment les vagues créées lorsque des objets la traversent ou s'y déplacent. La fumée et d'autres effets de particules sont également générés. De plus, le système intègre des simulations d'éclairage complexes, des reflets réalistes et des effets d'ombre. Ces simulations physiques ne sont pas de simples animations préprogrammées ; elles sont calculées en temps réel par le réseau neuronal en fonction des actions du joueur et de l'état actuel de la scène.

Comment fonctionne la mémoire à long terme de GENIE 2 ?

La mémoire à long terme est l'une des fonctionnalités les plus remarquables de GENIE 2, résolvant un problème qui affectait les modèles de monde précédents. Le modèle peut mémoriser des parties du monde généré qui se trouvent actuellement hors du champ de vision de l'utilisateur. Par exemple, si un avatar quitte une pièce et y revient plus tard, le système la reconstruira systématiquement à l'identique. Ceci est possible grâce à la mémoire interne des états du monde conservée par le modèle. Cependant, cette mémoire a ses limites : GENIE 2 peut maintenir la cohérence du monde pendant environ 60 secondes. Passé ce délai, des artefacts visuels peuvent apparaître, des détails se perdent et l'illusion d'un environnement stable se dissipe. En pratique, la plupart des démonstrations du système utilisent des scènes d'une durée de 10 à 20 secondes afin d'en présenter les meilleurs résultats.

Quelles perspectives et options de contrôle offre GENIE 2 ?

GENIE 2 propose plusieurs perspectives, permettant à l'utilisateur d'explorer le monde virtuel sous différents angles. La vue à la première personne offre le point de vue du personnage. La vue à la troisième personne offre une vue d'ensemble du personnage et de son environnement, à l'instar de nombreux jeux vidéo modernes. Une perspective isométrique est également disponible, offrant une vue en diagonale, du dessus. Le contrôle s'effectue au clavier et à la souris, pour une prise en main intuitive. Le système identifie intelligemment l'élément de la scène représentant le personnage et le déplace en conséquence, tandis que les autres éléments, tels que les arbres ou les nuages, restent statiques.

GENIE 2 peut-il générer des mondes à partir de photos réelles ?

Oui, GENIE 2 peut effectivement utiliser des photos du monde réel comme point de départ et les transformer en environnements tridimensionnels interactifs. C'est l'un des aspects les plus fascinants de cette technologie. Une photo de plage peut être animée, permettant à l'utilisateur de se baigner et d'explorer les environs. Une photo de pièce peut devenir un environnement 3D entièrement interactif. Le système doit extraire la structure de profondeur à partir de l'image plane et construire un monde tridimensionnel cohérent et physiquement plausible. Cela exige une compréhension approfondie de la géométrie spatiale et des relations entre les objets.

Comment GENIE 2 et l'agent SIMA peuvent-ils collaborer ?

L'intégration de GENIE 2 avec l'agent SIMA de DeepMind, un système d'IA capable d'agir dans des mondes numériques grâce à des instructions en langage naturel, constitue une combinaison particulièrement prometteuse. L'agent SIMA peut naviguer dans les environnements générés par GENIE 2 tout en suivant des commandes en langage naturel. Lors de démonstrations, par exemple, l'agent SIMA a compris l'instruction « ouvrir la porte bleue » et l'a exécutée dans le monde virtuel. Cette synergie est très prometteuse : GENIE 2 crée une infinité d'environnements d'entraînement différents, au sein desquels SIMA apprend et agit. Ceci pourrait mener à un nouveau paradigme dans le développement d'agents d'IA performants.

Applications et usages pratiques

Comment GENIE 2 peut-il révolutionner le développement de jeux vidéo ?

Le développement de jeux est l'une des applications les plus évidentes de GENIE 2, et son impact pourrait être révolutionnaire. Traditionnellement, les développeurs de jeux consacrent d'innombrables heures à la création de modèles 3D, à la conception de paysages et à la programmation manuelle d'environnements. GENIE 2 pourrait considérablement accélérer ce processus. Les développeurs peuvent saisir un croquis ou une description textuelle, et le système génère instantanément un environnement jouable. Ceci permet un prototypage rapide et un développement itératif. Les concepteurs peuvent tester rapidement différentes variations d'environnement pour déterminer la solution optimale. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de stimuler la créativité, car les développeurs peuvent explorer davantage de concepts. De plus, les mondes générés par GENIE 2 pourraient servir de point de départ pour des améliorations ultérieures, la conception manuelle conservant toutefois son rôle.

Quelle est l'importance de GENIE 2 pour la formation des agents d'IA ?

L'entraînement des agents d'IA est sans doute l'application la plus importante de GENIE 2 et explique l'attention que Google DeepMind porte à ce projet. Pour entraîner des robots ou d'autres systèmes d'IA embarqués, les développeurs ont besoin de millions d'exemples de scénarios variés. Jusqu'à présent, ces exemples devaient être collectés dans le monde réel, une opération coûteuse et chronophage, ou bien des environnements simulés limités étaient utilisés, ce qui est peu réaliste. GENIE 2 résout ce problème en générant un nombre infini de scénarios d'entraînement différents. Un robot pourrait ainsi être entraîné dans un entrepôt généré par GENIE 2, avec des milliers de configurations différentes, afin d'apprendre à naviguer dans des environnements chaotiques. Un véhicule autonome pourrait être entraîné dans un trafic urbain simulé, avec des scénarios infiniment variés. Il en résulte une meilleure généralisation et des systèmes d'IA plus robustes. Chaque scénario généré peut être totalement différent tout en restant physiquement plausible et cohérent.

Comment GENIE 2 peut-il faciliter la visualisation et la modélisation ?

Au-delà du développement de jeux et de l'entraînement de l'IA, GENIE 2 trouve également des applications dans la visualisation et la modélisation. Les architectes peuvent transformer rapidement leurs plans en maquettes 3D interactives, présentées à leurs clients. Les entreprises peuvent visualiser et optimiser leurs processus de production. Dans le domaine de l'éducation, des concepts complexes peuvent être enseignés grâce à des simulations interactives. Un professeur de biologie peut visualiser un écosystème microscopique et permettre à ses élèves de s'y repérer. Un professeur de physique peut simuler des phénomènes physiques en temps réel. Les possibilités sont quasi illimitées.

Quel rôle GENIE 2 pourrait-il jouer dans la formation médicale ?

GENIE 2 pourrait également contribuer de manière significative à la formation médicale. La modélisation opérationnelle dans les environnements hospitaliers générés par GENIE 2 pourrait permettre de développer de meilleurs systèmes d'aide à la pratique médicale. Les étudiants en médecine pourraient ainsi se former dans des environnements virtuels réalistes et sécurisés. Différentes configurations hospitalières et scénarios d'urgence pourraient être générés afin d'améliorer la préparation à diverses situations. Ceci a le potentiel d'améliorer considérablement la qualité de la formation médicale sans compromettre la sécurité des patients.

Comment GENIE 2 peut-il être utilisé en production vidéo ?

Un autre domaine prometteur est l'utilisation de GENIE 2 en production vidéo et en cinématographie. Les cinéastes pourraient générer des images d'entrée, puis déplacer des caméras virtuelles dans les mondes générés pour créer des plans qui nécessiteraient autrement des décors coûteux ou des effets spéciaux numériques complexes. Cela permettrait de réduire les coûts de production et d'élargir les possibilités créatives. Une idée, même brève, pourrait se transformer en une scène vidéo aboutie en quelques minutes, sans avoir besoin d'une grande équipe de production.

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Environnements de formation limités pour l'IA

Dans quelle mesure GENIE 2 permet-il des environnements d'entraînement illimités ?

L'approche des environnements d'entraînement illimités révolutionne la recherche en IA. Au lieu de faire naviguer les systèmes d'IA dans un même environnement et d'apprendre à partir d'exemples d'entraînement limités, GENIE 2 peut générer 2 millions d'environnements différents. Ainsi, un agent d'IA ne se retrouve jamais deux fois dans la même situation. Cette diversité favorise une meilleure généralisation, car le modèle ne se contente pas de mémoriser des comportements pour des scénarios spécifiques et connus, mais développe de véritables concepts et stratégies. Un robot entraîné dans des milliers de configurations d'entrepôt différentes sera plus à même de gérer une configuration nouvelle et inconnue qu'un robot entraîné dans un seul environnement.

Intelligence artificielle générale et modèles du monde

Pourquoi DeepMind considère-t-il les modèles du monde comme GENIE 2 comme des étapes sur la voie de l'IA générale ?

DeepMind considère les modèles du monde comme GENIE 2 comme des éléments fondamentaux sur la voie de l'intelligence artificielle générale (IAG). En effet, une véritable intelligence requiert la compréhension de la causalité, de la physique et des conséquences. Un système capable de comprendre et de simuler des scénarios complexes et dynamiques démontre une compréhension du monde plus profonde qu'un système qui ne reconnaît que des schémas statiques. GENIE 2 permet aux systèmes d'IA d'apprendre et d'opérer dans une grande variété de scénarios, les rapprochant ainsi d'une véritable intelligence. De plus, cette technologie pourrait résoudre le problème de la découverte de données pour l'entraînement. Alors que la quasi-totalité des sites web et des vidéos disponibles sont déjà intégrés aux systèmes d'IA modernes, une crise des données se pose. GENIE 2 pourrait générer une quantité infinie de données d'entraînement synthétiques sans dépendre de données réelles, permettant ainsi le développement futur des systèmes d'IA.

Limites et défis

Quels sont les délais pour GENIE 2 ?

Bien que GENIE 2 soit impressionnant, il présente également des limitations importantes. La plus cruciale concerne la cohérence temporelle. Le modèle peut maintenir des mondes cohérents pendant environ 60 secondes. Au-delà, des artefacts visuels apparaissent progressivement, perturbant l'illusion d'un monde cohérent. Ceci est dû en partie à la conception du modèle, qui génère des images de manière séquentielle et peut accumuler de petites erreurs lors de ce processus. Ces erreurs, appelées dérive, sont un problème bien connu des modèles génératifs. En pratique, la plupart des démonstrations du système sont considérablement plus courtes, généralement de 10 à 20 secondes, afin de présenter les meilleurs résultats.

Quels sont les problèmes liés à la cohérence visuelle ?

Un autre problème majeur concerne la cohérence visuelle sur de longues périodes. La mémoire du système, qui conserve les détails du monde invisibles, fonctionne relativement bien pendant les premières secondes, mais se dégrade avec le temps ou si la caméra se déplace trop. Le rendu du texte constitue une autre faiblesse. Si du texte doit apparaître dans une scène, le modèle peine souvent à le générer correctement et de manière lisible. Il s'agit d'un problème connu de nombreux modèles d'IA générative.

Quelles sont les exigences matérielles et de puissance de calcul pour GENIE 2 ?

GENIE 2 est un système gourmand en ressources de calcul. Il effectue le rendu de vidéos très longues en temps réel, ce qui exige une puissance de traitement considérable. Même la version allégée, qui permet l'interaction en temps réel, requiert une puissance de calcul importante. La version de base, qui offre la meilleure qualité, est encore plus exigeante. De ce fait, une large diffusion et une utilisation locale sont actuellement impossibles. Les utilisateurs doivent disposer de puissants clusters de GPU pour exploiter pleinement le système.

Quelles sont les limitations concernant l'interaction entre agents ?

Bien que les agents d'IA puissent se déplacer et accomplir des tâches dans les mondes générés par GENIE 2, leurs possibilités d'interaction restent limitées. Ils ne peuvent pas modifier activement le monde, mais seulement s'y orienter et interagir avec lui. Par exemple, ils peuvent ouvrir des portes ou déplacer des objets, mais ils ne peuvent pas effectuer de changements permanents qui altèrent fondamentalement le monde. La modélisation de plusieurs agents indépendants agissant simultanément dans un même monde n'est pas encore pleinement aboutie.

Disponibilité actuelle et perspectives d'avenir

Qui a accès à GENIE 2 ?

GENIE 2 n'est actuellement pas accessible au grand public. Le système est testé par DeepMind dans le cadre d'un programme de recherche préliminaire limité, auquel seuls certains chercheurs et créatifs ont accès. Cette restriction se justifie en partie par des raisons pratiques liées aux exigences de calcul, mais aussi par la volonté d'évaluer les risques et de perfectionner le modèle dans des conditions contrôlées. DeepMind prévoit d'étendre l'accès à davantage de testeurs ultérieurement, mais aucune date de sortie publique n'a été annoncée.

Quels sont les prochains développements et améliorations ?

DeepMind travaille activement à surmonter les limitations de GENIE 2. Une amélioration importante pourrait consister à augmenter la résolution afin de créer des environnements encore plus réalistes. L'élargissement des possibilités d'interaction, permettant aux agents de manipuler le monde plus largement, est également prévu. L'optimisation des performances, pour obtenir des vitesses de traitement plus rapides et une latence plus faible, améliorerait l'expérience utilisateur. Il est particulièrement important d'améliorer la cohérence temporelle, afin de garantir la stabilité des mondes sur de plus longues périodes. Ces améliorations permettraient d'envisager un éventail d'applications beaucoup plus large.

Quelles versions futures ou successeurs peut-on espérer ?

Des indices laissent déjà entrevoir GENIE 3, un modèle de nouvelle génération qui présenterait des améliorations par rapport à GENIE 2. GENIE 3 pourrait maintenir des simulations cohérentes pendant plusieurs minutes, ce qui constituerait une avancée majeure. Avec les générations suivantes, le système pourrait à terme générer des mondes cohérents pendant des heures, une capacité essentielle pour de nombreux scénarios de formation et d'application. À long terme, il pourrait aboutir à des systèmes capables de créer des mondes virtuels quasi illimités et parfaitement cohérents, explorables de manière interactive par l'IA ou les humains.

Impacts sur l'industrie et la société

Comment GENIE 2 pourrait-il changer l'industrie du développement de jeux vidéo ?

L'impact sur l'industrie du jeu vidéo pourrait être considérable. Les studios de taille moyenne et les plus petits, qui ne disposaient pas auparavant des ressources nécessaires pour créer de vastes mondes ouverts, pourraient soudainement concrétiser de tels projets. Les cycles de développement pourraient se raccourcir drastiquement. Cela pourrait mener à une démocratisation du développement de jeux, permettant à davantage de créateurs de se faire entendre grâce à la réduction des obstacles techniques. Parallèlement, les studios établis pourraient considérablement rationaliser leurs processus et consacrer plus de temps au gameplay et à la narration plutôt qu'à la création d'éléments graphiques.

Quelles sont les implications de GENIE 2 pour la robotique ?

L'industrie de la robotique pourrait être transformée par GENIE 2. Les robots pourraient être entraînés plus rapidement et plus efficacement, ce qui permettrait de créer des systèmes plus intelligents et performants. Cela serait particulièrement pertinent dans la logistique et la production, où les systèmes autonomes jouent déjà un rôle majeur. GENIE 2 pourrait accélérer et améliorer le développement de tels systèmes.

Quelles questions éthiques et sociales se posent ?

La puissance de GENIE 2 soulève également des questions éthiques. La génération de mondes virtuels convaincants pourrait servir à de nouvelles formes de manipulation ou de tromperie. L'accès à cette technologie étant actuellement limité aux institutions de recherche et aux entreprises disposant de financements importants, des questions d'inégalité se posent. Se pose également la question de la contrôlabilité des systèmes d'IA entraînés dans ces mondes générés et de leur potentiel à adopter des comportements indésirables en dehors de ces environnements contrôlés.

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Pourquoi GENIE 2 représente-t-il une étape importante dans le développement de l'IA ?

GENIE 2 représente une étape majeure car elle s'attaque à plusieurs problèmes de la recherche en IA. Elle démontre qu'il est possible de générer des mondes virtuels complexes et dynamiques en temps réel, chose auparavant considérée comme impossible. Elle prouve que l'IA peut développer une compréhension de la physique, de la causalité et des conséquences logiques. Ces concepts sont des fondements essentiels sur la voie de l'intelligence artificielle générale. De plus, GENIE 2 pourrait résoudre le problème des données dans la recherche en IA en générant synthétiquement une quantité infinie de données d'entraînement réalistes. Ceci pourrait inaugurer une nouvelle ère pour le développement de l'IA.

Comment les utilisateurs et les développeurs s'adapteront-ils à GENIE 2 ?

À mesure que GENIE 2 et ses successeurs se démocratisent, les développeurs devront adapter et intégrer ces nouveaux outils à leurs méthodes de travail. Cela pourrait créer de nouveaux métiers, comme celui d'ingénieur en création de prompteurs pour les mondes virtuels, spécialisé dans l'utilisation efficace de GENIE. Cela pourrait également transformer les métiers existants, certaines tâches traditionnelles étant automatisées par l'IA. La société devra s'adapter à un monde où des environnements photoréalistes peuvent être générés en quelques secondes.

Quels sont les autres défis à relever pour parvenir à des modèles mondiaux encore meilleurs ?

Les prochains défis majeurs consistent à améliorer la cohérence temporelle afin que les mondes restent stables pendant des heures. La précision spatiale doit être accrue pour mieux recréer les lieux du monde réel. Les possibilités d'interaction doivent être étendues afin que les agents puissent influencer le monde plus profondément. Les besoins en calcul doivent être réduits afin de rendre le système accessible à un plus grand nombre d'utilisateurs. Le rendu du texte doit être amélioré pour générer un texte correctement lisible dans les scènes.

Quand verrons-nous des applications pratiques pleinement réalisées de GENIE 2 ?

La réalité sera probablement graduelle. Les instituts de recherche commenceront d'ores et déjà à utiliser GENIE 2 pour des applications spécifiques, comme l'entraînement d'agents d'IA. Le prototypage interne dans le développement de jeux pourrait débuter dans les prochaines années. Toutefois, il faudra probablement encore plusieurs années avant que le système ne soit suffisamment optimisé pour une utilisation industrielle à grande échelle. Les versions suivantes, notamment GENIE 3 et les suivantes, seront cruciales.

Comment GENIE 2 se positionne-t-il par rapport aux autres avancées en matière d'IA ?

GENIE 2 ne fonctionne pas isolément, mais s'inscrit dans une révolution plus vaste de l'IA. Son arrivée coïncide avec les performances impressionnantes de modèles tels que GPT-4, Claude et d'autres grands modèles de langage. Elle intervient également à un moment où la génération d'images à partir de texte se généralise grâce à des modèles comme DALL-E et Midjourney. GENIE 2 étend ces capacités aux dimensions de la temporalité et de l'interactivité. Il démontre que la recherche en IA peut générer non seulement du contenu statique, mais aussi des environnements dynamiques et interactifs. Ceci pourrait marquer le début d'un nouveau chapitre dans l'histoire de l'IA.

Quel est l'objectif principal de DeepMind de Google avec GENIE 2 ?

L'objectif global est ambitieux : DeepMind considère GENIE 2 comme une étape essentielle vers l'intelligence artificielle générale. En créant des systèmes capables de comprendre et de simuler des mondes complexes et dynamiques, DeepMind estime poser les fondements d'une véritable intelligence. L'association de cette technologie avec des agents comme SIMA pourrait mener à des systèmes d'IA autonomes capables d'opérer dans le monde réel. L'atteinte de cet objectif ambitieux sera confirmée dans les années à venir, mais GENIE 2 représente indéniablement un pas important dans cette direction.

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