Moins de deux mois après que Google ait créé un « AI Code Commando » spécial, Google a commencé à réorganiser cette équipe pour tenter de réduire l'écart avec Anthropic dans le domaine de la programmation générative d'IA à valeur commerciale extrêmement élevée. Selon "The Information", Google DeepMind, responsable du développement de Gemini, a élargi les responsabilités de l'équipe de la simple amélioration des outils de codage et des agents intelligents à la couverture d'un plus large éventail de travaux de "mi-formation" de modèles.

La formation dite à mi-parcours signifie qu'une fois que le modèle a terminé une pré-formation générale à grande échelle et avant l'alignement formel des instructions et le réglage fin des tâches, le modèle reçoit à nouveau des données soigneusement sélectionnées pour lui permettre de « rattraper des leçons » supplémentaires sur des tâches structurées. Pour des scénarios tels que le codage et les mathématiques qui passent de capacités linguistiques générales à des capacités hautement structurées, des recherches pertinentes estiment que la formation à mi-parcours est particulièrement efficace et aide le modèle à améliorer davantage les capacités de raisonnement et de programmation. Pour Google, cela signifie ne plus s’appuyer uniquement sur une meilleure conception des mots-clés, des interfaces de produits ou des ajustements ultérieurs, mais renforcer directement les « compétences de base » de Gemini dans les capacités de codage sous-jacentes.

En avril de cette année, Google aurait formé cette équipe commando de codage d'IA, dirigée par Sebastian Borgeaud, un ingénieur de recherche de Google DeepMind qui participe depuis longtemps à la pré-formation de modèles, en se concentrant sur des scénarios de tâches de programmation complexes, à long terme et à grande échelle. Le cofondateur de Google, Sergey Brin, et le directeur de la technologie de Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, ont également été impliqués, montrant que l'entreprise attache une grande importance au rattrapage de ses concurrents dans le domaine du codage. Les chercheurs internes de DeepMind pensaient généralement que les performances d'Anthropic en matière d'outils de codage étaient déjà en avance sur la série Gemini de Google, ce qui est également devenu une base importante pour que les dirigeants de Google intensifient leurs efforts dans le projet.

Anthropic considère « l'écriture de code » comme l'un des cœurs de sa stratégie d'IA et continue de travailler dans cette direction à travers Claude Code et la famille de modèles Claude. Le dernier Claude Opus 4.8 a été amélioré en termes de code et de tâches d'agent intelligent. Dans le même temps, Anthropic a également lancé et supprimé des modèles tels que Mythos et Fable, et continue d'explorer des voies de différenciation au niveau des produits. À en juger par les informations publiques actuelles, aux yeux de nombreux développeurs et utilisateurs d'entreprise, l'expérience de codage d'Anthropic est en train de devenir l'un des points de référence importants pour mesurer la compétitivité des grands modèles.

Tout en ajustant sa stratégie commerciale, Google a également dû faire face à une concurrence de plus en plus féroce pour attirer les talents. Il n'y a pas si longtemps, Noam Shazeer, co-responsable du projet Gemini, a annoncé qu'il quittait Google et rejoignait OpenAI, tandis que deux autres chercheurs impliqués dans les projets Gemini et DeepMind se préparaient à rejoindre Anthropic. La fuite continue des cerveaux oblige Google non seulement à combler le déficit de produits dans le domaine des grands modèles et des capacités de codage, mais également à faire face au risque réel de voir ses principales forces de recherche passer aux concurrents.

On ne sait pas si l'équipe réorganisée lancera éventuellement un nouveau modèle public Gemini ou un nouveau produit pour les développeurs. Google n'a pas divulgué la taille de l'équipe, les objectifs de performance spécifiques et le calendrier de sortie des produits, et il est impossible de juger dans quelle mesure cette série d'ajustements stratégiques peut réécrire le paysage concurrentiel avec Anthropic dans le domaine du codage de l'IA. Cependant, depuis la réorganisation rapide de l'équipe, l'introduction de formations à mi-parcours, jusqu'à l'intervention personnelle des cadres supérieurs, on constate que Google tente de reprendre l'initiative sur la piste clé de la programmation de l'IA générative grâce à des ajustements techniques plus profonds.