Gemini 3 annoncé pour octobre

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Google prépare le lancement de son modèle d’IA Gemini 3, successeur de Gemini 2.5, avec des tests A/B en cours sur AI Studio qui révèlent des avancées majeures en codage et multimodalité. Anticipée pour le 9 octobre 2025 lors d’un livestream dédié à l’intégration en entreprise, cette version promet de rivaliser avec GPT-5 d’OpenAI et les modèles d’Anthropic. Ces développements pourraient transformer l’automatisation des tâches professionnelles grâce à une performance accrue et une interface repensée.

À retenir

Gemini 3 en tests A/B sur Google AI Studio et Vertex AI, avec lancement rumoré le 9 octobre 2025.

Améliorations significatives en codage, surpassant Gemini 2.5 Pro et Sonnet 4.5 d’Anthropic.

Capacités multimodales étendues à texte, images, audio et vidéo, avec vitesses jusqu’à 30 % plus rapides.

Variantes prévues : Flash, Note Pro et Gemini 3.0 Pro, intégrées à l’écosystème DeepMind.

Refonte de l’app Gemini pour une expérience utilisateur inspirée des réseaux sociaux.

Le déploiement imminent de Gemini 3 marque une étape clé dans l’évolution de l’intelligence artificielle chez Google, particulièrement pour l’automatisation des processus d’entreprise. En pleine rivalité avec OpenAI et Anthropic, ce modèle cible les professionnels via des outils comme Vertex AI et l’API, en misant sur l’innovation en multimodalité et en raisonnement. Son importance réside dans la capacité à démocratiser l’IA pour des applications pratiques, comme la génération de code ou la simulation physique, tout en consolidant la souveraineté technologique de Google face à la concurrence mondiale. Ces avancées interviennent à un moment où les entreprises européennes cherchent des solutions d’automatisation efficaces et sécurisées, alignées sur les normes de données de l’UE.

Lancement imminent de Gemini 3 via tests A/B

Les tests préliminaires de Gemini 3 soulignent l’approche méthodique de Google pour affiner son modèle d’IA avant le déploiement public.

Chronologie et lieu des tests préliminaires

Les phases de test A/B pour Gemini 3 ont débuté récemment sur la plateforme Google AI Studio, avec une extension possible à Vertex AI. Ce processus implique la distribution de versions alternatives du modèle à des groupes d’utilisateurs limités. Les développeurs rapportent des réexécutions de prompts qui activent des fenêtres de test distinctes. Des checkpoints spéculatifs, identifiés comme ‘3.0 Pro’ avec codes ‘da9’ ou ‘d17’, émergent lors de ces sessions. La date du 9 octobre 2025 émerge comme point focal, coïncidant avec le livestream #GeminiAtWork.

Le rôle stratégique de la phase A/B en AI Studio

Le A/B testing consiste à comparer deux variantes d’un modèle pour mesurer les performances et recueillir du feedback en temps réel. Chez Google, cette méthode assure des ajustements rapides avant le lancement, optimisant la satisfaction des utilisateurs professionnels. Sur AI Studio, les tests évaluent la robustesse de Gemini 3 dans des scénarios d’automatisation d’entreprise. Des retours initiaux indiquent une stabilité accrue par rapport à Gemini 2.5. Cette phase prépare l’intégration fluide via l’API pour des outils comme les simulations et le codage.

Anticipation autour du 9 octobre 2025

Le livestream #GeminiAtWork du 9 octobre 2025 se concentrera sur l’utilisation de Gemini 3 dans les environnements professionnels. Cette annonce vise à démontrer l’impact sur l’efficacité des workflows automatisés. Des rumeurs circulent sur une révélation en direct des capacités multimodales. L’événement s’inscrit dans une stratégie de DeepMind pour positionner Gemini comme pilier de l’écosystème IA de Google. Les professionnels attendent des détails sur l’accès via Vertex AI pour des déploiements sécurisés.

Performances avancées de Gemini 3 en codage et multimodalité

Gemini 3 démontre des gains notables en raisonnement et en génération de contenu, renforçant son rôle dans l’automatisation créative et technique.

Améliorations spécifiques dans le codage et les simulations

Les tests révèlent que Gemini 3 excelle en génération de graphiques vectoriels SVG, surpassant Gemini 2.5 Pro et même Sonnet 4.5 d’Anthropic sur des benchmarks dédiés. Le modèle produit des pages web complexes, y compris des landing pages SaaS complètes et des clones de plateformes comme Twitter. Ces avancées reflètent une compréhension affinée de la logique et du raisonnement spatial. En simulations scientifiques et physiques, Gemini 3 gère des scénarios plus sophistiqués avec précision. Ces capacités facilitent l’automatisation du développement logiciel pour les entreprises.

Les nouvelles capacités multimodales et les gains de vitesse

Gemini 3 intègre une multimodalité étendue, traitant texte, code, images, audio et vidéo de manière unifiée. Les fenêtres contextuelles allongées permettent un traitement de données plus volumineuses sans perte d’efficacité. Les temps de réponse s’accélèrent de jusqu’à 30 % par rapport aux versions antérieures, selon des rapports de test. Cette performance de ‘niveau frontière’ booste la créativité et le raisonnement en environnements professionnels. Pour l’automatisation, cela signifie des outils plus rapides pour l’analyse multimédia et la génération de contenu.

Écosystème Google en évolution face à la concurrence

L’intégration de Gemini 3 reshape l’offre IA de Google, en consolidant les modèles pour contrer les leaders du marché.

Les variantes du modèle et les mises à jour des produits associés

La famille Gemini 3 inclut des variantes comme Flash, Note Pro et Gemini 3.0 Pro, adaptées à divers usages d’automatisation. Le modèle d’image Nano Banana migre vers le cœur de Gemini 3 Pro, remplaçant la version Flash précédente. Veo 3.1, dédié à la génération vidéo, bénéficiera également de ces mises à jour. Cette consolidation centralise les avancées autour d’un système puissant. Les développeurs accèdent à ces outils via AI Studio et Vertex AI pour des intégrations API fluides.

Le défi à la concurrence et la refonte de l’expérience utilisateur

Gemini 3 se positionne directement contre GPT-5 d’OpenAI et les évolutions de la série Claude d’Anthropic, en misant sur la multimodalité pour les applications d’entreprise. Google accentue les outils de développement pour une sécurité et une souveraineté accrues des données. L’app Gemini adopte un design inspiré du fil d’actualité Instagram, avec suggestions colorées et boutons comme ‘Create Image’ ou ‘Deep Research’. Un Mode Agent émerge pour l’automatisation du navigateur et le contrôle des tâches. Ces changements visent à booster l’engagement et la praticité face à des rivaux comme Sora.

Enjeux pour l’automatisation et l’adoption en entreprise

Malgré les avancées, les tests A/B soulèvent des questions sur la fiabilité des rumeurs autour des checkpoints. Certains observateurs notent que les identifiants spéculatifs comme ‘da9’ pourraient indiquer des instabilités pré-lancement. Google insiste sur le feedback pour mitiger ces risques, assurant une maturité avant le 9 octobre. Cette prudence équilibre l’innovation avec la sécurité pour les utilisateurs professionnels. L’impact potentiel sur l’automatisation en Europe repose sur une conformité aux régulations comme le RGPD.