Google continue d’améliorer sa plateforme Gemini en mettant l’accent sur deux domaines clés : la gestion des données et la facilité d’intégration pour les développeurs.
File Search : un système de récupération augmentée entièrement automatisé
La première innovation majeure est le lancement de File Search, une fonctionnalité qui intègre directement dans l’API Gemini un système complet de génération augmentée par recherche (RAG). Cette solution élimine la nécessité pour les développeurs de mettre en place une infrastructure complexe pour récupérer et traiter les données.
Comment fonctionne File Search ?
File Search opère selon un processus simple mais puissant. Lorsque vous importez un document, le système effectue automatiquement quatre opérations essentielles : le fichier est découpé en segments gérables, transformé en représentations numériques appelées embeddings, indexé dans une base de données spécialisée, et stocké de manière sécurisée. Ensuite, lorsqu’un utilisateur pose une question, celle-ci est également convertie en embedding et comparée aux segments stockés pour trouver les informations les plus pertinentes.
Contrairement aux moteurs de recherche classiques basés sur les mots-clés, File Search utilise la recherche sémantique. Cela signifie qu’il comprend le sens et le contexte de la requête, permettant de retrouver les informations appropriées même si les termes exacts n’apparaissent pas dans le document. Par exemple, une question sur « moyen de transport » pourrait récupérer des paragraphes mentionnant « automobile » ou « train ».
Deux méthodes d’import flexibles
Google propose deux approches pour importer vos documents :
La première méthode : import direct – Vous pouvez télécharger et indexer un fichier directement vers votre File Search store en une seule étape. C’est la solution la plus simple et la plus rapide pour les cas standards.
La deuxième méthode : import en deux étapes – Vous téléchargez d’abord un fichier via l’API Files, puis vous l’importez dans votre File Search store. Cette approche offre plus de flexibilité si vous souhaitez réutiliser le même fichier ou appliquer des transformations.
Formats de fichiers acceptés
File Search accepte une large gamme de formats : documents texte (TXT, Markdown, HTML), fichiers bureautiques (PDF, Word, Excel, PowerPoint), données structurées (JSON, CSV, XML), et même fichiers de programmation (Python, JavaScript, SQL, Java, Rust, Go, etc.). Cette polyvalence facilite l’intégration de pratiquement n’importe quel type de document.
Citations automatiques et traçabilité
Un atout majeur de File Search est la génération automatique de citations précises. Lorsque l’IA produit une réponse, elle indique exactement quels passages des documents ont été utilisés. Cela facilite grandement la vérification des informations et la validation de la fiabilité de la réponse, un élément crucial pour les usages professionnels, légaux ou académiques.
Contrôle fin avec la configuration du chunking
Pour les utilisateurs avancés, Google propose un contrôle granulaire sur la façon dont les documents sont divisés. Via la configuration du chunking, vous pouvez définir le nombre maximal de tokens (unités de texte) par segment et l’étendue du chevauchement entre segments. Cela optimise la recherche en fonction de vos besoins spécifiques : segments plus petits pour une précision accrue, ou plus grands pour capturer plus de contexte.
Métadonnées et filtrage avancé
Vous pouvez enrichir vos documents en ajoutant des métadonnées (auteur, date de création, catégorie, année de publication, etc.). Ces attributs permettent ensuite de filtrer les recherches sur un sous-ensemble de documents. Par exemple, vous pouvez demander à l’IA de ne chercher que les textes écrits par un auteur spécifique ou publiés une année donnée.
Organisation avec les File Search stores
Un File Search store est un conteneur persistant pour vos embeddings et vos documents. Contrairement aux fichiers bruts téléchargés via l’API Files (qui sont supprimés après 48 heures), les données importées dans un File Search store sont conservées indéfiniment. Vous pouvez créer plusieurs stores pour organiser vos collections documentaires par thème, projet ou département. Les API de gestion (create, list, get, delete) facilitent l’administration complète de votre infrastructure.
Amélioration des résultats structurés grâce au JSON Schema
En parallèle, Google a étendu le support du JSON Schema à l’ensemble de ses modèles Gemini actuels. Cette avancée permet une meilleure compatibilité avec des frameworks populaires comme Pydantic pour Python ou Zod pour JavaScript/TypeScript, sans nécessiter de configuration additionnelle.
Cette compatibilité repose sur une extension du système de schémas existants déjà utilisé pour les sorties structurées et les appels de fonctions. Elle assure une plus grande fiabilité des données transmises entre les différents composants d’une application et améliore l’interopérabilité entre les différents agents d’une même infrastructure.
Applications pratiques et cas d’usage
File Search transforme plusieurs domaines :
Pour les entreprises – Créer des assistants intelligents qui consultent des manuels internes, des procédures opérationnelles ou des bases de connaissances, sans intervention manuelle.
Avec le support client – Automatiser les réponses en interrogeant une vaste documentation produit, garantissant des réponses précises et citées.
Pour la recherche académique ou légale – Analyser rapidement des milliers de documents (jurisprudences, publications scientifiques) et retrouver les références pertinentes.
Pour les systèmes multi-agents – Garantir une communication fiable entre différents agents IA via des outputs structurés et prévisibles.
Limitations et considérations importantes
Bien que puissant, File Search dispose de contraintes bien définies :
- Taille des fichiers : Chaque fichier ne doit pas dépasser 100 Mo.
- Capacité de stockage totale par projet (selon votre formule) :
- Gratuit : 1 Go
- Tier 1 : 10 Go
- Tier 2 : 100 Go
- Tier 3 : 1 To
- Recommandation : Limiter chaque File Search store à moins de 20 Go pour maintenir une performance et une réactivité optimales.
Il est important de noter que la taille des embeddings générés est d’environ 3 fois celle du texte original, ce qui doit être pris en compte dans le calcul de la capacité.
Modèle de tarification transparent et accessible
Google a conçu une structure tarifaire simple et équitable :
- Indexation : Les embeddings sont créés une seule fois lors de l’import initial, au tarif de 0,15 dollar par million de tokens (selon le modèle d’embedding utilisé, par défaut gemini-embedding-001).
- Stockage : Entièrement gratuit, qu’il s’agisse du stockage des fichiers ou de la génération continue d’embeddings.
- Requêtes : La génération d’embeddings lors des requêtes est gratuite. Vous payez uniquement les tokens de contexte récupérés, facturés comme du contenu standard.
Cette approche rend File Search économique même pour les projets avec de nombreuses requêtes.
Modèles et environnements supportés
File Search fonctionne actuellement avec deux modèles Gemini de dernière génération :
- Gemini 2.5 Pro : Pour les tâches complexes exigeant une grande capacité de raisonnement.
- Gemini 2.5 Flash : Pour les applications nécessitant une latence faible et une rentabilité optimale.
Les exemples de code fournis par Google couvrent à la fois Python et JavaScript/TypeScript, facilitant l’intégration dans n’importe quel environnement de développement.
Positionnement dans l’écosystème de l’IA
Ces annonces marquent une stratégie claire de Google : réduire les barrières à l’entrée pour les développeurs souhaitant construire des applications IA sophistiquées. Tandis que d’autres solutions demandent de gérer manuellement les complexités du RAG, Google les intègre nativement dans son API. Cette approche renforce la compétitivité de la plateforme Gemini face aux alternatives comme OpenAI ou Anthropic, en offrant une expérience développeur plus fluide, des coûts optimisés et une mise en œuvre simplifiée.
Premiers pas avec File Search
Pour commencer, il suffit de quelques lignes de code. Google fournit des documentation complète, des exemples détaillés et des tutoriels pour Python et JavaScript. La compatibilité directe avec l’API generateContent existante signifie que les projets actuels peuvent être améliorés progressivement sans refonte majeure. Des guides pratiques montrent comment :
- Créer et gérer des File Search stores
- Importer et organiser des documents
- Configurer le chunking selon vos besoins
- Interroger les données avec filtrage de métadonnées
- Extraire et utiliser les citations dans les réponses
Conclusion
Les évolutions apportées à l’API Gemini reflètent une maturité croissante de la plateforme. En automatisant les tâches complexes du RAG, en offrant un stockage persistant de vos données documentaires, et en garantissant la structure des données générées, Google permet aux développeurs de se concentrer sur ce qui compte vraiment : créer des expériences utilisateur innovantes et pertinentes.
File Search et le JSON Schema constituent un pas significatif vers une démocratisation réelle des technologies d’IA avancées. Ce qui était auparavant réservé aux grandes organisations disposant de ressources techniques considérables est désormais accessible à tous, avec une courbe d’apprentissage progressive, une tarification transparente et une infrastructure robuste.
Que vous soyez une startup, une PME ou une grande entreprise, ces outils offrent une base solide pour construire la prochaine génération d’applications intelligentes, capables d’extraire de la valeur de vos données documentaires avec précision, traçabilité et fiabilité.