Un nouveau jalon !
Dès aujourd'hui, Google DeepMind annonce officiellement la dernière performance de la suite open source « famille » Gemma —
Le total cumulé de téléchargements a, pour la première fois, franchi la barre du milliard.
Lancé pour la première fois en février 2024, il a fallu deux ans et demi pour passer de 0 à 10 milliards.
Aujourd'hui, les développeurs du monde entier, basés sur Gemma, ont « transformé de manière explosive » 100 000 variantes dérivées, mis en orbite des satellites de la NASA, intégré dans les téléphones de 100 millions de personnes...
L'explosion de l'écosystème du Gummaverse est vraiment là !
L'IA identifie une voie pour lutter contre le cancer, 4000 médicaments testés virtuellement en mode « tuer »
Aujourd'hui, l'IA lance une attaque totale contre le cancer !
Parmi les nombreux cas d'utilisation de Gemma, ce qui est vraiment impressionnant, c'est que l'IA commence à participer en profondeur à l'exploration de nouveaux mécanismes de traitement du cancer.
Hier encore, le géant mondial des mRNA Moderna et Merck (MSD) ont utilisé l'IA pour traiter le cancer, faisant sensation dans le monde entier.
En réalité, dès janvier de cette année, Google s'était discrètement introduit sur le terrain avec Gemma.
Les équipes de Google DeepMind, Google Research et de l'Université de Yale, basées sur Gemma, ont développé un modèle de 27 milliards de paramètres :
Cell2Sentence-Scale 27B, abrégé C2S-Scale.
Adresse de l'article : https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.04.14.648850v4
C2S-Scale ne fait qu'une chose : écrire une cellule comme une phrase.
Depuis longtemps, l'immunothérapie du cancer bute sur un obstacle vieux de nombreuses années, appelé « tumeur froide ».
Pour simplifier, le système immunitaire attrape les mauvaises cellules en s'appuyant sur leur capacité à « lever un panneau » —
Elles accrochent des fragments de protéines provenant de leur intérieur à leur surface, ce qui équivaut à dire aux cellules immunitaires : « Il y a quelque chose qui ne va pas ici, venez me vérifier. »
Le nom scientifique de cette action est « présentation d'antigène », et le support utilisé pour accrocher le panneau s'appelle « CMH-I ».
Le problème de la « tumeur froide » est le suivant : elle ne lève pas de panneau.
Les cellules immunitaires passent à côté sans rien voir. Le meilleur médicament d'immunothérapie ne peut pas atteindre une cible invisible.
L'interféron, c'est le « signal d'alarme » du système immunitaire. Mais dans les tumeurs réelles, son niveau est généralement très bas, presque inexistant.
L'équipe de recherche a donc posé un problème à C2S-Scale :
Trouver un médicament qui, lui-même, ne déclenche pas l'alarme, mais qui, dès qu'il y a un faible signal d'alarme dans l'environnement, est capable d'amplifier ce son suffisamment pour que la cellule lève un panneau.
Cette exigence de « n'être efficace que dans des conditions spécifiques » est l'aspect le plus difficile de toute l'expérience.
Transformer une cellule en une phrase
La chose la plus intelligente de C2S-Scale est d'avoir fait une conversion très simple.
Les données de séquençage unicellulaire sont à l'origine un gros vecteur de haute dimension, incompréhensible pour l'homme, encore moins pour un modèle de langage.
La méthode spécifique consiste à aligner les noms des gènes en une chaîne, du plus actif au moins actif, les plus actifs en premier.
Une cellule devient une phrase composée de « noms de gènes ».
Avec cette transformation, sans modifier l'architecture de Gemma, il peut directement « lire » les cellules.
De plus, il peut également ingérer en même temps des éléments purement textuels comme les résumés d'articles, les métadonnées des cellules, traités pour la première fois dans un même modèle par le même mécanisme.
Ensuite, vient le cœur de la conception de l'article — le criblage virtuel à double contexte (dual-context virtual screen).
Faire mener à C2S-Scale la même expérience dans deux « mondes parallèles » simultanément.
Monde A (contexte immunitaire positif) : échantillons de tumeurs primaires de patients réels, avec un faible signal d'interféron dans l'environnement.
Monde B (contexte immunitaire neutre) : données de lignées cellulaires cultivées, sans aucune activité d'interféron.
Ensuite, plus de 4000 médicaments sont testés un par un en les faisant passer dans ces deux mondes.
L'objectif recherché est très pointu : un médicament qui n'est efficace que dans A, et n'a aucun effet dans B.
Parmi les médicaments candidats identifiés par C2S-Scale, seulement 10% à 30% avaient été mentionnés dans la littérature précédente.
Les plus de 70% restants n'avaient aucune association connue avec cet objectif de criblage.
Et celui finalement sélectionné est le silmitasertib (code CX-4945), un inhibiteur de la kinase CK2.
Le modèle lui a attribué une étiquette appelée « context split » — division de contexte : effet fort dans le monde A, presque nul dans le monde B.
Dans l'article, l'équipe affirme que C2S-Scale propose réellement une nouvelle hypothèse, falsifiable.
Expérience sur cellules vivantes, validation réussie
L'hypothèse reste une hypothèse, sa véracité doit être vérifiée par des expériences sur cellules vivantes.
L'équipe a utilisé un modèle de cellules neuroendocrines humaines, l'élément clé étant que ces modèles cellulaires n'étaient jamais apparus pendant l'entraînement du modèle.
Les résultats des trois groupes de contrôle sont les suivants : Utilisation seule du silmitasertib : pas de changement dans la présentation d'antigène ; Utilisation seule d'interféron à faible dose : légère augmentation.
C'est seulement lorsque les deux sont combinés : la présentation d'antigène augmente d'environ 50%.
C'est la première fois que l'IA propose un nouveau mécanisme de traitement, et qu'il est validé dans des cellules vivantes.
Google Gemma, le jalon du milliard
L'IA open source, 1 milliard de téléchargements, c'était encore l'époque de Llama.
Lorsque Google a lancé Gemma pour la première fois, les premiers modèles n'étaient disponibles qu'en deux tailles : 2B et 7B.
Il est de la même « école » que Gemini, mais la trajectoire est complètement différente : le modèle phare Gemini se concentre sur les capacités de pointe, tandis que Gemma est conçu comme un modèle ouvert, plus léger et plus facile à déployer localement.
Les développeurs peuvent obtenir directement les poids et exécuter le modèle sur leurs propres ordinateurs, téléphones et appareils périphériques.
Depuis 2024, la vitesse de croissance de Gemma devient de plus en plus incroyable.
En mars 2025, lors du premier anniversaire de Gemma, le nombre de téléchargements venait tout juste de dépasser les 100 millions ; en décembre 2025, ce chiffre avait déjà dépassé les 300 millions. Lors de la sortie de Gemma 4 en avril 2026, le nombre cumulé de téléchargements avait dépassé les 400 millions ;
Au deuxième trimestre de cette année, il avait dépassé les 900 millions de téléchargements.
Maintenant, un mois plus tard environ, le chiffre a officiellement franchi le milliard. Parallèlement, un vaste écosystème Gemma est né.
Outre son entrée dans le domaine du cancer, Google Gemma a également été envoyé dans l'espace, envoyant son premier message sur Terre : « Bonjour Terriens ! »
C'est la première fois dans l'histoire qu'un grand modèle fonctionne sur un GPU haute performance dans l'espace.
Non seulement cela, Gemma a également plongé dans la mer, décryptant les sons des dauphins.
Ce modèle s'appelle DolphinGemma.
Il reçoit directement les sons des dauphins, recherche les motifs et séquences qui y apparaissent de manière répétée, et tente de prédire : quel sera le prochain son émis par un dauphin.
L'univers Gemma, la grande explosion
Aujourd'hui, en annonçant le milliard de téléchargements, Google a également officiellement mis en ligne un nouveau dépôt GitHub officiel.
Awesome Gemma, équivalent au répertoire officiel du Gummaverse.
Lien GitHub : https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
Il rassemble les modèles fine-tunés par la communauté IA, les tutoriels, les outils de développement et diverses applications Gemma.
La guerre des grands modèles des deux dernières années peut facilement être comprise comme une course pour savoir « quel modèle est le plus intelligent ».
Mais le milliard de téléchargements de Gemma montre une autre dimension :
La voie la plus disruptive de l'IA est de s'intégrer silencieusement dans chaque matériel.
Références :
https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-one-billion-downloads/
https://github.com/google-gemma/awesome-gemma
Cet article provient du compte public WeChat « New Zhiyuan », auteur : ASI Apocalypse
