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title: "Gemma 4 31B en Europe : API conforme au RGPD"
description: "Gemma 4 31B de Google sur inference.eu : modèle multimodal ouvert avec 256K de contexte, API compatible OpenAI, traitement dans des centres de données de l'UE."
canonical: "https://inference.eu/fr/modeles/gemma-4-31b/"
language: "fr"
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Vision · Google DeepMind

# Utilisez Gemma 4 31B en Europe via une API compatible OpenAI

Gemma 4 31B est le plus grand modèle dense de la famille Gemma 4 de Google DeepMind, publié en avril 2026 sous licence Apache 2.0. Il comprend le texte et les images et gère 256 000 tokens de contexte. Sur inference.eu, vous l'appelez au format OpenAI ou Anthropic, avec un traitement dans l'UE et sans usage de vos données pour l'entraînement.

[Contacter l'équipe](https://inference.eu/fr/contact/)[Exemple de requête](#example)

1.  0130.7B
2.  02Centres de données dans l'UE
3.  03Apache 2.0

## Ce qu'est Gemma 4 31B

Gemma 4 est la famille de modèles ouverts de Google DeepMind, issue des mêmes recherches que Gemini 3. Le modèle 31B en est le modèle dense phare : environ 30,7 milliards de paramètres, un encodeur visuel d'environ 550 millions de paramètres et une fenêtre de contexte de 256 000 tokens. Texte et images se mélangent librement dans un même prompt, la sortie est du texte.

L'architecture combine attention locale à fenêtre glissante et couches d'attention globale, ce qui limite la mémoire nécessaire sur les longues entrées. Google annonce la prise en charge de plus de 35 langues, avec un pré-entraînement sur plus de 140. Contrairement aux versions précédentes, Gemma 4 adopte la licence standard Apache 2.0.

## Points forts et limites

Gemma 4 31B est un modèle de taille moyenne performant pour le raisonnement, le code, les workflows d'agents et la compréhension d'images. Il lit graphiques, captures d'écran, pages numérisées et photos avec le texte, ce qui le rend utile pour les traitements documentaires mêlant mise en page et rédaction. Sa conception dense donne une qualité régulière et prévisible.

Chaque token traversant les 31 milliards de paramètres, il calcule davantage par token que les modèles à mélange d'experts comme Gemma 4 26B A4B. Il ne prend pas l'audio en entrée : dans la famille Gemma 4, seuls E2B, E4B et 12B le font. Pour de très longues sessions de développement agentique, GLM-5.3 ou Kimi K3 vont plus loin.

## Appeler Gemma 4 31B via l'API

inference.eu utilise le format de requête OpenAI : les SDK OpenAI pour Python et JavaScript, LangChain, LlamaIndex et le Vercel AI SDK fonctionnent tels quels. Indiquez l'URL de base de l'API inference.eu, votre clé inference.eu et le modèle `gemma-4-31b`.

Envoyez les images sous forme de contenus `image_url` dans le même message que votre texte ; le modèle traite les deux entremêlés. Appels d'outils, sortie JSON et streaming fonctionnent comme d'habitude. Si vos outils utilisent le format Messages d'Anthropic, Gemma 4 31B y est aussi disponible : il suffit de changer l'URL, la clé et le nom du modèle.

## Hébergement en Europe et données

Gemma 4 est publié par Google, mais sur inference.eu le modèle tourne sur une infrastructure située dans l'Union européenne. Vos prompts, vos images et les réponses sont traités dans des centres de données de l'UE, ne sont pas transmis à Google et ne servent jamais à entraîner un modèle.

Chaque client reçoit un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD et la liste de nos sous-traitants : vous pouvez démontrer qui traite les données et où. La facturation se fait en euros. Gemma 4 étant sous licence Apache 2.0, il n'y a ni seuil d'utilisation ni liste d'usages interdits au-delà de la loi, ce qui simplifie sa validation pour un produit commercial.

## Gemma 4 31B

Éditeur

Google DeepMind

Origine

États-Unis

Type

Vision

Paramètres

30.7B

Fenêtre de contexte

262 144 tokens

Licence

[Apache 2.0](https://ai.google.dev/gemma/docs/gemma_4_license)

Sortie

avril 2026

ID du modèle

gemma-4-31b

Traitement

Centres de données dans l'UE

Entraînement sur vos données

Jamais

Source

[huggingface.co](https://huggingface.co/google/gemma-4-31B-it)

gemma-4-31b · Python

```
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.inference.eu/v1", api_key=os.environ["INFERENCE_EU_API_KEY"])

response = client.chat.completions.create(
    model="gemma-4-31b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this contract in five bullet points."}],
)
print(response.choices[0].message.content)
```

## Ce que les équipes en font

-   1

    ### Compréhension de documents et formulaires

    Lire factures, bons de livraison et formulaires sous forme d'image et renvoyer les champs utiles en JSON structuré.

-   2

    ### Support avec images

    Les utilisateurs envoient une capture d'écran ou une photo de leur problème et reçoivent une réponse qui en tient compte.

-   3

    ### Workflows d'agents

    Planifier et appeler des outils dans des processus en plusieurs étapes, avec un modèle dense plus facile à tester qu'un très grand modèle.

## Gemma 4 31B : questions fréquentes

Les questions que nous posent le plus les achats, les développeurs et les juristes. Il en manque une ? Posez-la-nous directement.

Cela dépend de votre traitement. Sur inference.eu, les requêtes vers Gemma 4 31B sont traitées dans des centres de données de l'UE, ne servent pas à l'entraînement et sont couvertes par un accord de traitement des données selon l'article 28 du RGPD, avec la liste des sous-traitants. Vous disposez ainsi d'une base contractuelle solide.

Gemma 4 31B accepte 256 000 tokens de contexte, soit 262 144. Les petits modèles E2B et E4B de la famille en acceptent 128 000. Les images occupent aussi du contexte, et le prompt et la réponse doivent tenir ensemble dans la fenêtre.

Oui. Gemma 4 est publié sous licence Apache 2.0, qui autorise l'usage commercial, la modification et la redistribution sans limite d'utilisateurs. Les générations précédentes de Gemma avaient leurs propres conditions avec une liste d'usages interdits ; Gemma 4 est passé à la licence standard.

Oui. Gemma 4 31B accepte des images de formats et de résolutions variés, librement mêlées au texte. Il décrit des photos, lit des graphiques et extrait le texte de documents. Il produit uniquement du texte et n'accepte pas l'audio en entrée.

Le 31B est dense : ses 30,7 milliards de paramètres travaillent sur chaque token. Le 26B A4B est un modèle à mélange d'experts avec environ 3,8 milliards de paramètres actifs, bien plus léger par token. Le 31B s'impose quand la qualité compte davantage que le débit.

Google annonce la prise en charge de plus de 35 langues et un pré-entraînement sur plus de 140. Le français fait partie des langues bien couvertes, comme l'allemand, l'espagnol, l'italien, le néerlandais et le polonais. Testez les langues moins répandues sur vos propres contenus.

Remplacez l'URL de base de votre client OpenAI par celle de l'API inference.eu, utilisez votre clé inference.eu et indiquez le modèle \`gemma-4-31b\`. Texte, images, appels d'outils et streaming continuent de fonctionner avec votre code actuel.

Ce sont deux modèles denses multimodaux de taille proche, avec 256 000 tokens de contexte. Qwen3.8 27B comprend aussi la vidéo et propose un mode de réflexion réglable orienté code agentique. Gemma 4 31B vient de Google, sous licence Apache 2.0. Comparez-les sur vos propres tâches.

Non. Google publie les poids ouverts et n'intervient pas dans le traitement de vos requêtes. Sur inference.eu, le modèle tourne dans des centres de données de l'UE, vos données restent chez nous dans le cadre de l'accord de traitement et ne servent jamais à l'entraînement.

Oui. Gemma 4 est conçu pour les workflows agentiques et prend en charge l'usage d'outils. Déclarez vos outils dans le paramètre OpenAI standard \`tools\` : le modèle renvoie les appels dans le format habituel, et vos frameworks d'agents fonctionnent sans modification.

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