Washington, le 19 mai /QNA/ /La société Google a annoncé un changement radical et inédit dans le mécanisme de calcul des limites d’utilisation de sa plateforme d’Intelligence Artificielle (IA) Gemini, en abandonnant le système traditionnel basé sur un nombre fixe de requêtes quotidiennes pour adopter officiellement un modèle intelligent reposant entièrement sur la capacité informatique réellement consommée.
Selon l’entreprise, cette transformation vise à faire face aux coûts opérationnels colossaux et à la pression technique générée par l’activation de fonctionnalités avancées et la complexité croissante des demandes, telles que les outils de "Deep Research", la génération d’images et de vidéos, le traitement de codes complexes, ainsi que la conservation du contexte de conversations longues comprenant des millions de mots.
Avec le nouveau système, les requêtes simples ne seront plus équivalentes aux tâches lourdes : la capacité allouée à l’utilisateur sera ajustée dynamiquement en fonction de la complexité du modèle utilisé et de la longueur du contexte de données. Les abonnés aux formules payantes bénéficieront d’une capacité informatique exceptionnelle, jusqu’à 20 fois supérieure à celle de l’offre gratuite, avec un indicateur précis permettant de suivre la consommation et le renouvellement automatique des quotas toutes les quelques heures. Cette évolution reflète la tendance des grandes entreprises technologiques à maîtriser le coût énergétique de l’hyper calcul et à générer une valeur économique durable à partir des services d’Intelligence Artificielle.
La société a précisé : "Les limites d’utilisation basées sur la capacité informatique seront actualisées toutes les 5 heures jusqu’à atteindre le plafond hebdomadaire autorisé".
Auparavant, Google appliquait un système fixe de requêtes quotidiennes : les abonnés à Google AI Pro pouvaient effectuer jusqu’à 100 requêtes par jour à travers le modèle Gemini Pro 3.1, indépendamment de la complexité des demandes ou des ressources nécessaires à leur traitement.
Ces changements traduisent les défis auxquels sont confrontées les grandes entreprises d’intelligence artificielle face à l’essor des systèmes dits Agentic AI, capables de créer des agents secondaires qui consomment des dizaines de milliers de jetons de code au cours d’une seule conversation.