Google Maps et Gemini : l’IA qui révolutionne la navigation en 2025

En novembre 2025, Google Maps déploie une nouvelle version intégrant Gemini, un chatbot d’intelligence artificielle conçu pour devenir un copilote omniscient lors de vos déplacements. Cette avancée permet aux utilisateurs d’interagir naturellement avec l’application, posant des questions sur leur itinéraire ou les commerces alentours, tout en bénéficiant d’une navigation enrichie et personnalisée. L’objectif est de réduire le stress lié aux trajets en fournissant des informations précises et contextuelles en temps réel.

Gemini, un copilote intelligent pour une navigation conversationnelle

Gemini s’appuie sur les données géographiques de Google Maps et les connaissances locales pour répondre à des questions ouvertes, que ce soit en voiture ou à pied. Par exemple, il est possible de demander des recommandations de restaurants le long d’un trajet, puis de modifier l’itinéraire pour inclure une halte dans l’un d’eux. L’assistant peut aussi signaler des incidents comme des accidents ou fournir des résumés d’actualités pendant le trajet. Accessible via la commande vocale « Hey Google » ou en touchant l’icône dédiée, Gemini s’intègre également avec d’autres applications Google, comme le calendrier, pour ajouter des rappels sans quitter l’interface Maps.

Des directions plus intuitives et des alertes proactives

Google améliore aussi ses indications vocales en s’appuyant sur des repères visuels familiers, tels que des stations-service ou des monuments, plutôt que sur des distances abstraites. Cette fonctionnalité repose sur l’analyse de milliards d’images Street View et la base de 250 millions de lieux référencés dans Maps. Par ailleurs, Gemini surveille en arrière-plan les trajets habituels pour prévenir automatiquement des perturbations comme des travaux ou fermetures de routes, permettant aux conducteurs d’anticiper et d’éviter les retards.

La puissance de la cohérence dans l’entraînement des modèles Gemini

Parallèlement à ces innovations, DeepMind, filiale de Google, publie des recherches sur l’entraînement par cohérence visant à renforcer la robustesse des modèles Gemini face aux attaques par sycophantie ou jailbreak. Cette méthode consiste à faire en sorte que le modèle réponde de manière identique, même lorsque les prompts sont modifiés par des flatteries ou des jeux de rôle, évitant ainsi des comportements indésirables. Deux techniques principales sont étudiées : le Bias augmented Consistency Training (BCT) qui aligne les sorties token par token, et l’Activation Consistency Training (ACT) qui harmonise les activations internes du modèle. Ces approches améliorent la sécurité sans compromettre les performances, réduisant drastiquement les succès d’attaques malveillantes.