Reprise du message précédent :

avec gemini 2.5 et 3 ils étaient proches

j'ai revu aussi ma manière de bosser, je re structure tout ça avec davantage de sous agents et skills qu'auparavant

Soyons sérieux
Ils encore les maladies des anciens modèles où ça hallucine à 90% dès qu'on monte un peu le contexte

 
Du coup t'as quoi comme agents ?

yep pour l'auto update ! ca arrive pour brew / rpm, je finis la possibilité d'ajouter d'ollama dans l'interface et je fais la release avec rpm & brew inclus

https://x.com/i/status/2068795102428877046

C'est quand même lunaire la conclusion. "Incroyable, on n'a pas fait de bond en avant depuis 4 mois".

La vérité c'est que ça va tellement vite... Le boulot abattu pour rattraper le retard depuis la sortie de ChatGPT est phénoménal. Le retard sur les modèles frontières est un vrai problème, mais Google n'est pas seulement le labo qui a le plus de moyens ; c'est aussi le seul dont le modèle est servi à 2 milliards d'utilisateurs, à travers une dizaine de produits. La friction que ça rajoute est réelle.

bientôt il va t'engueuler si tu dis une connerie  
 
les rôles s'inverse  

Je comprends pas où G s'est loupé, ils étaient pas mal avec DeepMind puis se sont fait tarté  la gueule par d'autres boîtes US et maintenant même les chinois se foutent de leurs gueules

Mais ils se sont pas plantés, ils ont six mois de retard... Dans n'importe quelle autre industrie ça ferait sourire.

Ils étaient beaucoup à la ramasse au début de la race, ils ont fait vanne avec 3 Pro mais en fait il est bof donc ça change rien, on passe par la concurrence.

Google ils ont un business plus large et complet, certes ils bénéficient de super infrastructures etc... mais je pense que l'inertie et les freins pour repousser les limites de l'IA sont bcp plus fortes que chez les spécialistes dédiés au sujet.
 
Sinon pour te répondre Xat, c'est encore en phase de construction ma nouvelle manière de bosser, et hier soir j'ai vraiment bien dérivé au niveau du pilotage des agents (jaurais du fermer ma bouche jcrois ), l'idée est de me reposer bcp plus sur Gpt Pro pour faire le chef de projet et organiser les choses, piloter les agents et realiser des prompts aux petits oignons pour mes "cerveaux IAs" (les grosses questions réglés via des threads lourds)
 
Et ca a eu plusieurs effets :
 
Produire des prompts de folie bcp plus complet et précis dans le cadrage de la mission, en sortie, les IAs bossent bcp plus solidement, vu que le prompt spécifie tout ce qu'elles doivent voir ou faire attention avec un niveau de détail du cosmos.
Par contre c'est pas optimisé pour économiser peu de tokens, sur un gros prompt d'audit/recherche, j'ai cramé instant les 5h de quota sur Opus par exemple, sur Fable ca m'aurait fait taper le plafond instant, sur Gpt Pro j'ai du repasser en abo à 200 balles, je tape bcp trop vite le quota de celui à 100 balles
 
Donc, à voir pour l'opti des tokens, là j'ai surtout voulu optimiser le boulot et la qualité du job des IAs, et j'ai été vraiment tres surpris et impressionné par les retours
 
Sur les agents, ca a dérivé par contre, gpt pro m'a embarqué dans des énormes échanges de spécifs/fichiers de config/reglements etc... digne de la nasa pour que les agents fassent exactement ce qu'on attend d'eux, et où l'erreur/approximation est interdite, comme si des vies humaines étaient en jeu sur leur taff    
 
Bref, on est reparti d'un template plus simple, et je vais continuer d'avancer sur ce cadrage du projet et du boulot des agents, je me suis enlisé hier, j'ai pas assez cadré gpt pro master sur ce que j'attendais de lui en management d'agents, il est parti sur le niveau max d'exigence digne d'une institution haut de gamme, avec des échanges ultra lourds qui me bouffaient des tokens pour finalement pas grand chose de constructif
 
 
on va continuer, mais utiliser Gpt Pro en Master pour piloter les prompts clefs et bien définir les rôles des IAs cerveaux qui bosseront lourdement sur certaines questions, c'était mon idée clef qui me semble fort intéressant.
 
Autre chose : tout re-croiser / faire auditer par un gpt pro autre ou opus, et si possible Fable 'revient vite', y compris tres tot tres vite dans le projet, ca fait ressortir des choses que j'aurais pas imaginé, et ca debouche sur un boulot de cadrage synthese de bien meileure qualité (audit généré par des prompts optimisés de gpt pro Master, aussi, ca joue)
 
 
Je sens un potentiel supérieur, sans l'ombre d'un doute, par contre, c'est mega lourd en conso de ressources, et faut que je cadre mieux l'aspect management des agents.

C'est pas leur priorité.
Ils gagnent de l'argent sur la pub, pas sur des abos pour IA.
La ils cherchent à faire en sorte de ne pas perdre les gens qui font des recherches sur Google et demandent directement à ChatGPT

Ah si je pense que c'est leur priorité

Ben revois le résumé de la Google io du mois passé pour t'en rendre compte  

Ils doivent être plus agile

J'ai pas tout maté mais c'était pas mal orienté IA
De toute façon toute prez est orienté IA
Mais ça veut pas dire qu'en interne ils sont à fond dessus
Et vu qu'en interne ils poussent pour utiliser à fond leur truc, ils ont l'air à fond

Ils sont à fond dans l'IA pour préserver leur business publicitaire.
Ça veut dire qu'ils gèrent un paquet de requêtes et ressources vers Google pour que quand tatie Jeannine demande la recette de la tarte aux pommes, c'est Gemini qui répond en en tête des résultats de recherche.
Ils vont ajouter ça dans YouTube.
Et c'est pour ça que les quotas sont merdiques dans antigravity parce que c'est le as leur priorité.

Si ils ne changent pas, ils vont perdre plus gros

Je pense que tu fais une mauvaise lecture mais je peux me tromper

Clairement la priorité du moment chez Deepmind c'est de rattraper Anthropic. C'est pas la priorité pour le produit, notre offre est adaptée aujourd'hui. Mais on a besoin de l'équivalent pour le dev interne sinon on va vite être dépassés. On est un peu rentrés en mode "génération de données d'entraînement", pas au point de méta mais on sent le souffle des VPs dans notre nuque quand-même.

Oui je trouve que l'intégration dans les autres produits se porte bien, reste à avoir un vrai modèle
Mais je suis pas sûr que ça ne soit qu'une histoire de dataset. Je pense qu'Anthropic a trouvé de nombreuses parades techniques pour éviter les hallucinations et autres défauts des LLM.
On les sent beaucoup moins chez Claude/OpenAI sur les derniers modèles hdg.
 
De ce que j'ai pu voir c'est depuis Opus 4.6 et GPT 5.4 qu'on a atteint un sacré niveau. J'ai pas vu ça chez la concurrence mais vais-je vraiment m'abaisser à tester du chinois ?

 
 
Tu seras bien obligé quand Anthropic et OpenAI passeront les abos à 1000 balles par mois

J'espère secrètement que des modèles européens arrivent à suivre  

J'espère que pour Google c'est pas encore la plus grande priorité.
Parce que depuis Gemini 2.5 l'écart n'a fait que se se creuser