Gemini API donne accès à des modèles capables de traiter du texte et des contenus visuels, utiles pour des scénarios multimodaux : compréhension d’images, lecture de documents, assistance contextualisée. La valeur est forte quand l’entrée n’est pas uniquement textuelle (captures, visuels, documents) et que l’on veut une extraction ou une interprétation plus riche. Comme toujours, l’architecture (données, sécurité, évaluation) conditionne la qualité en production.
Chez Josh, nous l’utilisons lorsque le besoin implique une compréhension multimodale (documents, images, captures), ou quand l’intégration cloud doit rester cohérente avec l’écosystème existant. Nous cadrons les entrées, la normalisation des sorties et les garde-fous, puis nous instrumentons la qualité : taux d’extraction correcte, latence, erreurs et coût. L’objectif est une fonctionnalité fiable et mesurable, intégrée aux outils existants.

L’analyse de documents a été cadrée proprement : entrées standardisées, sorties structurées et suivi qualité. On a gagné en automatisation sans perdre en contrôle.
Damien — Tech lead Mistral AI
Nous sommes experts dans des technologies de pointe pour repousser au maximum toutes les limites techniques. Nous sommes prêts à relever les défis les plus complexes et à façonner l'avenir numérique avec audace et détermination.