Selon Google, Gemini 3 est son modèle d’intelligence artificielle le plus avancé de son histoire. Intégré immédiatement à la recherche, à l’application Gemini et à la plateforme Vertex AI, il introduit une compréhension multimodale complète, des agents IA pilotables et une fenêtre contextuelle étendue à un million de jetons. Cette avancée redéfinit les ambitions de Google dans la bataille stratégique de l’IA générative et opérationnelle.
Google accélère son offensive sur le terrain de l’IA. Gemini 3, officialisé ce 18 novembre par Sundar Pichai, le CEO de Google et d’Alphabet, succède à Gemini 1.5 avec un saut fonctionnel significatif, selon l’éditeur : raisonnement plus performant, compréhension des vidéos et des images, génération de code, intégration native dans les produits maison. Le modèle est activé dès à présent dans le mode IA de Search, dans l’application Gemini (Android, iOS, web), dans AI Studio et via Vertex AI pour les clients professionnels. Deux variantes sont annoncées : Gemini 3 Pro, déjà accessible, et Gemini 3 Deep Think, destinée à des tâches nécessitant un raisonnement profond. Ce lancement positionne Google en rival frontal de ChatGPT et Claude, avec une promesse différenciante : faire du moteur de recherche une interface agentique et multimodale.
Les résultats publiés par Google situent Gemini 3 au sommet de plusieurs benchmarks récents. La version Pro atteint 91,9 % au GPQA Diamond, 87,6 % sur Video-MMU, et s’approche des 100 % de précision sur certains tests de compréhension d’image. Le modèle peut gérer des documents longs et complexes grâce à une mémoire contextuelle dépassant le million de jetons. Parallèlement, Google lance Antigravity, un environnement de développement conçu pour créer des agents IA autonomes pilotés par Gemini 3.
Une logique « agent‑first » pour les architectures métier
Ces agents peuvent planifier, exécuter et valider des séquences d’actions, interagir avec des contenus multimédias et s’adapter au style conversationnel attendu. Une logique « agent‑first » inédite, pensée pour s’insérer dans les architectures métier des entreprises, administrations et fournisseurs de services. Les développeurs peuvent ajuster des paramètres tels que la profondeur de raisonnement (« thinking_level ») ou la résolution multimédia, renforçant le niveau de contrôle sur le comportement des modèles.
Au-delà des chiffres, la stratégie de Google a pour but une transformation plus profonde pour faire basculer les usages IA vers une logique d’agent intelligent intégré, capable d’interpréter, d’anticiper et d’interagir dans des environnements hybrides. Contrairement aux modèles centrés sur la génération textuelle, Gemini 3 est pensé comme un moteur agentique multimodal, prêt à être embarqué dans des flux métier, des systèmes conversationnels ou des outils de productivité. Cette évolution répond aux besoins grandissants en IA contextualisée, capable de traiter des données visuelles, sonores, et linguistiques. Elle dessine également un virage stratégique par lequel Google cherche à unifier ses services autour d’un socle IA commun, pilotable, vérifiable, et industrialisable. Le modèle est proposé en API dans une logique tarifaire progressive, avec un seuil au-delà de 200 000 jetons, et des options spécifiques pour les entreprises utilisant Vertex AI dans Google Cloud.
Google injecte l’IA directement dans ses produits
Gemini 3 démontre une volonté de rééquilibrage du marché, par Google. OpenAI domine le secteur depuis le lancement de GPT‑4 et l’introduction de ChatGPT en mode multiagent. Anthropic, avec Claude 2.1 puis 4.5, a revendiqué la performance contextuelle et la sécurité. Google riposte en injectant de l’IA directement dans ses produits massivement utilisés, que ce soit le moteur de recherche, la Workspace, le mobile, le cloud. L’enjeu dépasse le modèle lui-même, car il s’agit désormais de contrôler l’interface, les canaux d’accès à l’IA et les plateformes de développement.
Antigravity complète cette offensive en proposant un IDE dédié à la conception d’agents Gemini. Ce mouvement remet en question la structure même des applications logicielles. L’IA n’est plus un outil externe ou un assistant embarqué, mais un moteur structurel, prêt à prendre en charge des fonctions stratégiques, une promesse qui résonne dans un écosystème en quête d’automatisation fiable et gouvernable.
« la batterie de tests de sécurité la plus rigoureuse de son histoire »
Google affirme avoir soumis Gemini 3 à « la batterie de tests de sécurité la plus rigoureuse de son histoire ». Le modèle intègre de nouveaux mécanismes de réduction des hallucinations, de résistance aux attaques par injection de prompt, et de contrôle qualité des réponses. La mise à jour de la « system card » renforce les mécanismes de documentation, de traçabilité et de vérifiabilité attendus par les utilisateurs professionnels. Sundar Pichai lui-même avertit cependant que la vigilance reste de mise, car, malgré ses progrès, un modèle d’IA n’est pas infaillible, prévient-il.
Cette transparence affichée intervient dans un contexte de régulation renforcée où l’usage d’agents autonomes devra respecter des exigences strictes de supervision humaine. Pour les entreprises, les administrations et les fournisseurs de services, l’enjeu est d’exploiter les gains de productivité permis par Gemini 3 tout en mettant en place une gouvernance robuste des comportements, des risques et des effets de bord de l’IA embarquée.
