Le monde au-delàdu panier, écritpar ceux qui construisent Magento.

Gemma est la famille de modèles de langage open-weight de Google DeepMind, issue de la même recherche que Gemini. Disponible de 2B à 27B paramètres, elle s'exécute en local sur des GPU grand public ou des serveurs d'entreprise, sous licence commerciale permissive.

Gemini est le modèle propriétaire de frontière, accessible uniquement via les API Google. Gemma est sa contrepartie open-weight : plus petite, téléchargeable, déployable on-premise et adaptable par fine-tuning. Même base de recherche, usages et distribution différents.

Dans ses versions les plus grandes (Gemma 2 27B, Gemma 3), elle rivalise avec GPT-3.5/4o mini et Llama 3 70B sur les benchmarks académiques, avec des atouts en multilingue et en raisonnement. Sur les tâches de frontière, GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet restent devant, mais Gemma est le meilleur choix quand il faut des poids ouverts sous licence commerciale.

Les méthodes les plus simples sont Ollama (ollama run gemma2), LM Studio avec interface graphique, ou Hugging Face Transformers pour un usage programmatique. Gemma 2B tourne sur un GPU de 8 Go, Gemma 9B demande 16-24 Go, Gemma 27B des GPU professionnels ou une quantisation GGUF.

Automatisation du support client on-premise (les données sensibles ne sortent pas de l'infrastructure), classification documentaire, RAG interne sur la base de connaissances, assistant de code auto-hébergé et agents verticaux pour les secteurs réglementés (pharma, banque, secteur public).