EmbeddingGemma 2 : la recherche dans vos fichiers, sans quitter l’appareil
Google publie un petit modèle ouvert qui range textes, images, sons et vidéos dans un même index, et tourne sur un téléphone.
Le 6 octobre 2026, Google a publié EmbeddingGemma 2, un modèle d’embeddings ouvert. Son rôle n’est pas de répondre, mais de transformer un contenu en vecteur pour qu’on puisse le retrouver par le sens. La nouveauté : texte, images, audio et vidéo partagent le même espace, donc une phrase peut retrouver un passage de vidéo.
Le modèle compte 740 millions de paramètres, sous licence Apache 2.0. Pour le texte seul, 270 millions suffisent. Il lit jusqu’à 8 000 tokens, quatre fois plus que la première version. Les poids sont sur Hugging Face et Kaggle, et il fonctionne avec Ollama ou LM Studio. Pour une PME, c’est la brique d’un moteur de recherche interne sur ses propres documents, sans les envoyer à un service en ligne.
