Qu’est-ce que Gemini 3.1 Pro, et raisonne-t-il vraiment mieux que Gemini 3 Pro?

Hier, le jeudi 19 février 2026, Google a lancé Gemini 3.1 Pro. Il arrive trois mois après Gemini 3 Pro et une semaine après la mise à jour de Gemini 3 Deep Think, le mode de raisonnement plus lent, de niveau recherche, de Google. Google présente 3.1 Pro comme l’« intelligence de base » améliorée qui se trouve derrière ces résultats de Deep Think, maintenant intégrée aux produits de tous les jours.

Il s’agit officiellement d’un aperçu (preview) : Google dit vouloir valider les améliorations, surtout pour le travail de type agent, avant d’offrir le modèle à tous « bientôt ». En pratique, un aperçu est utilisable dès maintenant, mais peut encore changer.

Ce que Google a lancé

Gemini 3.1 Pro est déployé sur trois fronts à la fois :

• Grand public : l’application Gemini, avec des limites d’utilisation plus élevées pour les abonnés Google AI Pro et Ultra, et NotebookLM, le carnet de recherche de Google, pour les utilisateurs Pro et Ultra seulement.
• Développeurs : l’API Gemini dans Google AI Studio, l’outil en ligne de commande Gemini CLI, Google Antigravity (la plateforme de programmation à base d’agents de Google) et Android Studio.
• Entreprises : Vertex AI et Gemini Enterprise.

Selon sa fiche technique du modèle (model card), le résumé technique publié, Gemini 3.1 Pro repose sur Gemini 3 Pro et est nativement multimodal : il accepte en entrée du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et des dépôts de code entiers. Il accepte jusqu’à 1 million de jetons et écrit jusqu’à 64 000 jetons dans une réponse. Un jeton est un petit morceau de texte, souvent une partie de mot.

Comment se compare-t-il?

Le chiffre phare est celui d’ARC-AGI-2, un test d’énigmes abstraites qui suivent chacune un nouveau motif que le modèle n’a jamais vu. Il est conçu pour que les connaissances mémorisées n’aident pas : le modèle doit trouver la règle. Voici quelques scores tirés de la fiche technique de Google, chacun avec le réglage de réflexion que Google indique (High pour Gemini, Max pour Claude, xhigh pour GPT-5.2) :

Le bond à ARC-AGI-2, de 31,1 % à 77,1 %, est la raison pour laquelle Google affirme que le raisonnement a plus que doublé. En programmation, l’écart est plus serré : Opus 4.6 devance légèrement sur SWE-Bench Verified. Le tableau montre aussi un point faible : sur GDPval-AA, qui évalue des tâches professionnelles, Gemini 3.1 Pro est derrière les deux modèles Claude. Comme toujours, ce sont les chiffres d’une entreprise, choisis et mesurés par Google.

À quoi ressemble ce raisonnement en pratique?

Les exemples de Google portent surtout sur la transformation d’une demande en code fonctionnel :

• Des animations à partir de texte. Il écrit des animations SVG, des images décrites en code plutôt qu’en pixels, qui restent nettes à toutes les tailles et dont les fichiers restent minuscules.
• Brancher des données en direct. Il a construit un tableau de bord qui puise dans un flux public de télémétrie pour montrer en temps réel l’orbite de la Station spatiale internationale.
• Design interactif. Il a programmé une volée d’étourneaux en 3D que l’on peut diriger par des gestes de la main, avec une musique qui change selon les mouvements des oiseaux.
• Interpréter un thème. Quand on lui a demandé un site Web portfolio pour le personnage principal des Hauts de Hurle-Vent, il a réfléchi à l’atmosphère du roman pour concevoir la page.

Le point commun : une demande qui exige plusieurs étapes de réflexion avant tout résultat, comme comprendre une API, planifier une mise en page, puis écrire du code correct.

Sécurité

Google a testé 3.1 Pro selon son Frontier Safety Framework (cadre de sécurité pour les modèles de pointe), qui vérifie les risques graves comme l’aide à la fabrication d’armes chimiques ou biologiques, les cyberattaques, la manipulation et l’automatisation de la recherche en IA. La fiche technique indique qu’il reste sous les « niveaux de capacité critiques » dans tous les domaines. En cybersécurité, il a atteint un seuil d’alerte précoce, comme Gemini 3 Pro, tout en restant sous le niveau critique; Google maintient donc des protections supplémentaires. Google affirme aussi qu’il fait mieux que Gemini 3 Pro dans l’ensemble à ses tests automatisés de sécurité et de ton, tout en gardant bas le nombre de refus injustifiés.

Comment essayer Gemini 3.1 Pro dès aujourd’hui?

Si vous utilisez l’application Gemini, cherchez 3.1 Pro dans le choix de modèles au fil du déploiement. Les abonnés payants Google AI Pro et Ultra ont des limites plus élevées, et ils peuvent aussi l’utiliser dans NotebookLM avec leurs propres documents.

Les développeurs peuvent le tester tout de suite dans Google AI Studio en choisissant l’aperçu de 3.1 Pro, ou l’appeler par l’API Gemini, Vertex AI ou Gemini CLI. Comme il s’agit d’un aperçu, gardez pour l’instant vos applications en production sur un modèle stable et faites tourner 3.1 Pro en parallèle sur de vraies tâches.

Un bon premier test est un problème de raisonnement tiré de votre propre travail :

Voici le tableau des ventes du dernier trimestre. Trouve les deux
tendances les plus surprenantes, explique étape par étape comment
tu les as trouvées et propose un graphique qui montrerait clairement
chacune d’elles.

Vérifiez les étapes, pas seulement la réponse. Les modèles qui raisonnent bien sont surtout utiles quand vous pouvez suivre, et vérifier, la façon dont ils sont arrivés à leur conclusion.