Avertissement sérieux ! Tout le monde, n'attendez plus Gemini 3.5 Pro, sinon vous attendriez un bateau à l'aéroport.
En mai dernier, lors du Google I/O, la présentation principale contenait cette diapositive :
Gemini 3.5 Pro – Arrive le mois prochain.
Selon le plan initial, ce modèle était censé assumer la tâche pour Google de reprendre la course au premier plan de l'IA.
Après tout, dans un contexte où OpenAI et Anthropic ne cessent de repousser les limites des capacités des modèles, la série Gemini Pro est depuis longtemps un étalon important pour évaluer la puissance de l'IA de Google.
Qui aurait cru que, ensuite, plus rien.
Nous avons vu arriver les 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber, mais aucune trace du 3.5 Pro.
Nous sommes déjà mi-août, hé !
Google, tu réinventes vraiment le sens de "le mois prochain".
La version officielle est que le 3.5 Pro est toujours en phase de test fermé avec des partenaires restreints, sans mois de sortie précis ; parallèlement, Gemini 4 est déjà en phase de pré-entraînement.
Mais selon l'analyse du cabinet de recherche commerciale indépendant SemiAnalysis, spécialisé dans les semi-conducteurs et l'IA, Gemini 3.5 Pro a été discrètement annulé.
Un modèle phare en retard
La série Pro a toujours été le modèle phare de Google, et Gemini 3.5 Pro était initialement chargé de la "mission de redressement" de Google dans la compétition des modèles haut de gamme.
Au cours des trois premiers trimestres de l'année dernière, Google Gemini 3 Pro et Nano Banana Pro ont presque tous été largement applaudis.
Selon un mémo interne d'OpenAI datant d'octobre dernier, révélé par The Information, Sam Altman a déclaré :
Les récents progrès de Google en matière d'IA pourraient créer quelques difficultés économiques temporaires pour notre entreprise. Nous savons que nous avons du travail à faire, mais nous rattrapons rapidement notre retard.
Mais comme on le dit souvent en plaisantant, Google, OpenAI et Anthropic jouent souvent à "les choses changent, rien n'est éternel".
Cette année, Gemini de Google est soudainement tombé en panne.
Tout d'abord, Gemini 3.5 Pro, annoncé comme "disponible le mois prochain", n'est toujours pas apparu à ce jour.
On soupçonne que les capacités réelles de ce modèle n'ont peut-être pas atteint les attentes initiales de Google.
SemiAnalysis estime que les capacités de Gemini 3.5 Pro seraient proches du niveau d'Anthropic Claude Opus 4.5 (un modèle sorti fin novembre dernier, mes amis).
En guise de solution transitoire, Google a lancé davantage de modèles Flash.
3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber......
Mais d'après les évaluations publiques actuelles, la série Gemini Flash met davantage l'accent sur la vitesse, le coût et l'efficacité du déploiement, et présente toujours des écarts par rapport à Muse Spark 1.2, Grok 4.5 et aux modèles open source du secteur en matière de raisonnement complexe, de programmation et de tâches d'agent.
Selon les différents classements, Gemini 3.6 Flash se situe actuellement à la huitième ou neuvième place.
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Cela signifie que le problème auquel Google est confronté n'est plus seulement "de manquer d'un modèle phare".
Au point que SemiAnalysis a porté un jugement qui fait mal :
"Nous pensons que Gemini 4 aura également du mal à inverser la tendance."
Le cofondateur Brin revient aux commandes de Gemini
Alors que Gemini est sous pression, des changements sont également en cours en interne chez Google.
En particulier, des turbulences au niveau de la direction et des cadres techniques clés.
Le lauréat du prix Nobel Demis Hassabis a démissionné de son poste de PDG de Google DeepMind, cédant complètement la gestion quotidienne de tous les laboratoires de Londres et la responsabilité globale de la commercialisation de Gemini, pour devenir président de DeepMind et scientifique en chef du groupe Alphabet ;
L'ancien CTO de DeepMind et architecte en chef de l'IA d'Alphabet, Koray Kavukcuoglu, a été promu vice-président senior de DeepMind (DeepMind n'aura plus de PDG indépendant), rapportant directement à Sundar Pichai ;
Le 30e employé de Google, vétéran de 27 ans et scientifique en chef de Google, Jeff Dean, a quitté l'entreprise avec quatre autres pionniers de l'IA pour créer leur propre startup ;
L'un des principaux inventeurs de l'architecture Transformer et co-responsable de Gemini, Noam Shazeer, a démissionné pour rejoindre OpenAI ;
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Ces dernières années, la stratégie d'IA de Google était principalement portée par Google DeepMind, né de la fusion avec Google Brain.
La mutation de Hassabis est généralement interprétée comme l'insatisfaction de Google à l'égard de sa stratégie privilégiant "la recherche fondamentale à long terme".
Dans un mémo interne du premier semestre 2026, le cofondateur de Google, Sergey Brin, a directement pointé du doigt le retard de Gemini dans les domaines du code et des applications commerciales pour entreprises par rapport à Claude et GPT.
DeepMind peut continuer à explorer l'apprentissage par renforcement, les modèles de base et la recherche scientifique en IA, mais une fois la compétition en IA entrée dans une phase d'itération rapide, la vitesse, l'efficacité d'ingénierie et l'allocation des ressources deviennent également des variables clés.
Un point encore plus crucial – maintenant, le Financial Times rapporte que Brin est de retour aux commandes, participant de nouveau en profondeur aux discussions stratégiques liées à Gemini, et devenant l'une des voix importantes sur l'orientation de l'IA au sein de Google.
Bien qu'il n'ait pas obtenu de nouveau poste de gestion officiel, c'est la première fois depuis de nombreuses années que ce cofondateur de Google s'implique aussi intensément dans le cœur des activités d'IA.
Il faut savoir que dès 2019, Brin et l'autre cofondateur de Google, Larry Page, s'étaient retirés de la gestion quotidienne d'Alphabet, la maison mère de Google.
Tous deux occupaient toujours des postes importants au conseil d'administration, mais avaient démissionné de leurs fonctions opérationnelles spécifiques chez Google.
Leurs apparitions occasionnelles dans les bureaux d'Alphabet dans la Silicon Valley étaient principalement pour se renseigner sur les projets "moonshot" qu'Alphabet appelle ses "autres paris (other bets)".
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Depuis lors, les principales responsabilités de direction de l'entreprise sont revenues entre les mains de Sundar Pichai.
Mais la vague de l'IA 2.0 a tout changé.
En janvier 2023, moins de deux mois après la sortie de ChatGPT, Google a convoqué d'urgence Page et Brin pour tenir plusieurs réunions de haut niveau face à l'assaut féroce de ChatGPT.
En février de la même année, Brin a commencé à modifier personnellement le code de LaMDA.
À l'époque, cela a été interprété comme un signal clair envoyé par Google – face à la menace du modèle conversationnel ChatGPT d'OpenAI, l'intérieur de Google était déjà en ébullition.
Sous la pression, Google a réussi à produire la série Gemini en faisant des heures supplémentaires.
En décembre, le nom de Brin figurait également sur la liste des principaux contributeurs au grand modèle Gemini. On dit qu'il codait "presque quotidiennement".
Le fondateur de Stability AI, Emad Mostaque, est également venu confirmer que c'était vrai, "il m'a interrogé sur l'architecture VAE et les problèmes de diffusion profonde".
À partir de 2024, la guerre d'usure des grands modèles s'est intensifiée, OpenAI, Google et Anthropic se succédant à la première place, surnommés les "trois grands" des modèles étrangers.
En 2025, Google, grâce à la série Gemini 3 et Nano Banana, a reçu d'innombrables éloges.
Cependant, cette année, aucun nouveau modèle Gemini n'est apparu, et les anciens modèles semblent également avoir perdu la raison.
Les gens le disent à moitié en plaisantant, à moitié en constatant :
Si vous avez utilisé Gemini avant, et que vous l'utilisez maintenant, vous sentirez qu'il semble souffrir de la maladie d'Alzheimer...
En avril dernier, face au Mythos, si divin, d'Anthropic, Brin a personnellement dirigé la formation d'une équipe d'intervention d'urgence au sein de DeepMind, lançant un sprint à toute vitesse sur le codage IA.
Mais cela semble n'avoir toujours pas porté ses fruits – du moins, c'est l'information que Google diffuse actuellement.
Selon des rapports, après le départ de Jeff Dean pour sa startup et la mutation de Hassabis, certains employés de DeepMind (en particulier ceux basés à Londres) craignent que la culture de recherche ne soit davantage influencée par les objectifs commerciaux, et beaucoup d'entre eux ont déjà soumis leur démission ou sont en contact fréquent avec des opportunités extérieures.
Le vrai problème de Google pourrait être l'allocation des ressources de calcul ?
Par rapport aux dates de sortie des modèles, un défi plus important pourrait venir des ressources de calcul.
Aujourd'hui, la compétition en IA est entrée dans une phase de compétition sur les infrastructures. Entraîner un modèle de pointe nécessite non seulement d'excellents algorithmes, mais aussi de sécuriser à l'avance des ressources de calcul à grande échelle.
OpenAI, Anthropic, Meta et d'autres entreprises augmentent constamment leurs investissements en puissance de calcul, espérant garantir des capacités d'entraînement suffisantes pour les prochaines années.
En théorie, Google possède ses propres avantages.
Il dispose non seulement du système de puces TPU de premier plan mondial, mais aussi d'immenses ressources de centres de données.
Surtout à un stade où la course à l'IA est passée de la compétition sur les capacités d'un seul modèle à la compétition globale sur l'efficacité organisationnelle, les systèmes d'ingénierie, la boucle de données et les ressources de calcul.
Possédant des conditions de base dont presque toutes les entreprises d'IA rêvent, l'avantage de Google devrait en principe être encore plus évident.
Mais SemiAnalysis estime que le problème de Google réside dans le fait qu'il ne priorise pas suffisamment l'allocation de ses ressources à ses propres équipes de modèles de pointe.
L'exemple donné par SemiAnalysis est que Google continue de fournir un support en ressources TPU à Anthropic ces dernières années.
Selon les prévisions, entre le troisième trimestre 2026 et le quatrième trimestre 2027, plus de 20 % des expéditions de TPU seront vendues directement à Anthropic.
Ce chiffre ne tient pas compte des importantes ressources TPU déjà louées par Google Cloud à Anthropic, ni de l'éventuel élargissement futur de la collaboration.
Cela crée une situation subtile en arrière-plan.
D'un côté, Google souhaite que Gemini devienne un modèle leader mondial, de l'autre, il fournit des infrastructures cruciales à ses concurrents via son activité de cloud computing.
D'un point de vue commercial, les revenus du cloud et l'expansion de l'écosystème d'IA ont tous deux de la valeur.
Mais du point de vue de la compétition entre modèles, la ressource la plus précieuse pour un laboratoire de pointe est précisément la capacité de calcul.
Disposer de ressources riches et multidimensionnelles ne signifie pas nécessairement gagner la compétition... ou, pour le dire autrement, pour un laboratoire qui espère atteindre l'AGI, la priorité en matière de puissance de calcul est en soi un choix stratégique.
Google doit aujourd'hui répondre à nouveau à une question :
À l'ère de l'IA, comment cette entreprise, qui possède l'un des actifs technologiques les plus puissants au monde, devrait-elle s'organiser ?
One More Thing
BTW, un petit épisode assez symbolique.
Des captures d'écran circulant récemment dans les communautés outre-mer indiquent que Google teste en petit comité une page d'accueil sans bouton "Google Search" indépendant.
Outre l'avancement de son modèle de pointe, Google a déjà commencé à ajuster son produit le plus central.
Cela signifie-t-il que l'IA générative Gemini, les tâches conversationnelles, la création multimodale et le traitement de documents sont les futures entrées centrales ?
Peut-être.
Alors, ton modèle ne pourrait-il pas se dépêcher un peu, mon cher Google ???!
Cet article provient du compte WeChat public "量子位" (Quantum Bit), auteur : Concernant les technologies de pointe
