Qu’est-ce que Gemini 3 Pro, et quoi de neuf dans le dernier modèle de Google?

Hier, le mardi 18 novembre 2025, Google a lancé Gemini 3 Pro, le premier modèle de sa troisième génération Gemini. Dans un billet commun, Sundar Pichai, Demis Hassabis et Koray Kavukcuoglu le présentent comme le modèle le plus intelligent de Google, conçu pour comprendre non seulement ce que vous demandez, mais aussi l’intention derrière la demande, si bien que vous avez besoin de moins d’allers-retours pour obtenir une réponse utile.

Ce qui frappe, c’est l’ampleur du lancement. Pour la première fois, Google a intégré un nouveau modèle Gemini à la recherche dès le premier jour, par le mode IA (AI Mode), son expérience de recherche de type conversationnel. Le même jour, Gemini 3 Pro est arrivé dans l’application Gemini et auprès des développeurs et des entreprises.

Ce que Google a lancé

Gemini 3 Pro est livré en aperçu, c’est-à-dire une version ouverte à tous, mais encore en cours de peaufinage. Voici où il est apparu :

Google a aussi annoncé Gemini 3 Deep Think, un mode qui réfléchit plus longtemps aux problèmes très difficiles. Il va d’abord aux testeurs chargés de la sécurité, puis aux abonnés Ultra, d’ici quelques semaines.

Les résultats que Google met en avant, tous selon ses propres mesures :

Deep Think fait monter Humanity’s Last Exam à 41,0 % et obtient 45,1 % à ARC-AGI-2, une série de casse-têtes visuels conçus pour être nouveaux pour le modèle.

Comment fonctionne Gemini 3 Pro

La fiche technique du modèle (model card), le résumé technique de Google, présente les principaux choix de conception.

Construit à partir de zéro. Gemini 3 Pro n’est pas une version réentraînée de Gemini 2.5; c’est un nouveau modèle, entraîné sur les propres puces de Google, appelées TPU.

Un mélange d’experts. À l’intérieur, le modèle est divisé en de nombreux sous-réseaux spécialisés, ou « experts ». Pour chaque jeton, un petit morceau de texte comme une partie de mot, un routeur n’envoie le travail qu’à quelques-uns d’entre eux. Pensez à un grand hôpital où chaque patient voit les spécialistes pertinents plutôt que tous les médecins. Le modèle peut ainsi être très gros sans que chaque réponse coûte la totalité du calcul.

Nativement multimodal. Il a été entraîné dès le départ sur du texte, des images, de l’audio et de la vidéo ensemble, plutôt que de recevoir la vision après coup. C’est pourquoi Google insiste sur des exemples comme lire des recettes manuscrites, analyser la vidéo d’un match de pickleball ou transformer un cours en cartes mémoire interactives.

Une très longue mémoire pour une même tâche. Sa fenêtre de contexte, la quantité de texte qu’il peut lire d’un coup, va jusqu’à 1 million de jetons, assez pour plusieurs livres ou un gros projet de code. Ses réponses peuvent atteindre 64 000 jetons.

La fiche technique énumère aussi des limites : comme d’autres modèles, il peut halluciner, c’est-à-dire affirmer des choses fausses avec assurance, et ses connaissances d’entraînement s’arrêtent en janvier 2025.

Un exemple concret

Google affirme que Gemini 3 Pro excelle à transformer de la matière dense en quelque chose qu’on peut explorer, souvent en écrivant le code d’une petite page interactive. Une demande qui mise sur ces forces :

Voici la vidéo d’un cours de 40 minutes sur la façon dont les vaccins entraînent le système immunitaire.
Crée une page d’étude interactive : un résumé d’un paragraphe, un schéma
annoté des étapes et dix cartes mémoire qui se retournent pour montrer la réponse.
Utilise un langage simple pour un élève du secondaire.

Le modèle regarde la vidéo, dégage les étapes clés et écrit le code d’une page avec le schéma et les cartes mémoire. Vous pouvez ensuite demander des changements, comme des questions plus difficiles ou une autre mise en page.

Pourquoi c’est important

Google mise autant sur sa portée que sur les résultats aux tests. Pichai note que les aperçus IA (AI Overviews) rejoignent 2 milliards de personnes par mois et l’application Gemini plus de 650 millions; intégrer le nouveau modèle directement à la recherche le met devant bien plus de gens qu’un robot conversationnel seul.

Deux autres lancements montrent où Google s’en va. Google Antigravity est un environnement de programmation où des agents d’IA ont leur propre espace de travail, avec accès à l’éditeur, au terminal et à un navigateur, pour planifier, construire et tester des logiciels sous la supervision du développeur. Gemini Agent, pour les abonnés Ultra dans l’application Gemini, s’occupe de corvées en plusieurs étapes comme organiser une boîte de réception, l’utilisateur gardant le contrôle. Google affirme aussi que le modèle est moins complaisant (sycophantic), moins porté à flatter, et plus difficile à tromper par injection de prompt, des consignes cachées dans du contenu pour détourner une IA.

Comment commencer à utiliser Gemini 3 Pro dès aujourd’hui?

Le plus simple est de passer par l’application Gemini. Google affirme que Gemini 3 y est en cours de déploiement pour tout le monde : lancez donc une conversation et donnez-lui quelque chose qu’il maîtrise bien, un document, une photo ou une vidéo, accompagné d’une demande claire. Si vous êtes abonné à Google AI Pro ou Ultra, vous pouvez aussi l’essayer dans le mode IA de la recherche, où les réponses peuvent s’accompagner de mises en page interactives conçues pour votre question.

Si vous créez des logiciels, ouvrez Google AI Studio et choisissez l’aperçu de Gemini 3 Pro, ou essayez-le à partir de Gemini CLI ou de Google Antigravity. Commencez par une petite tâche vérifiable, comme une seule page Web, et révisez ce qu’il écrit avant de lui confier de plus gros travaux.

Quel que soit l’usage que vous en faites, considérez les résultats aux bancs d’essai comme les chiffres de Google, pas comme une garantie. Testez-le sur vos vraies tâches, comparez-le aux outils que vous utilisez déjà et vérifiez les faits importants, puisque le modèle peut encore se tromper.