Gemini 3 Pro : Une plongée dans le modèle d'IA le plus avancé de Google

Auteur : Boxu Li

Capacités d'IA multimodales natives

Le Gemini 3 Pro a été conçu dès le départ comme une IA multimodale, ce qui signifie qu'il peut traiter et combiner de manière transparente du texte, des images, de l'audio, de la vidéo, et même du code au sein d'un modèle uniqueblog.google. Google vante le Gemini 3 Pro comme « le meilleur modèle au monde pour la compréhension multimodale », surpassant son prédécesseur dans tous les principaux critères de référence de l'IAmacrumors.com. Contrairement aux systèmes d'IA antérieurs qui assemblaient des modules séparés pour différents médias, l'architecture de Gemini est nativement multimodale – il a été pré-entraîné simultanément sur plusieurs types de données, lui permettant de raisonner sur des entrées complexes de manière plus fluide que les modèles bricolésblog.google. Concrètement, cela signifie qu'il peut, par exemple, déchiffrer une recette de famille manuscrite et la transformer en un livre de cuisine numérique formaté, ou même analyser une vidéo de votre match sportif pour offrir des conseils d'entraînement sur les points à améliorerblog.google. Avec sa compréhension avancée de la vision et de l'espace combinée à une fenêtre de contexte expansive d'un million de tokens, le Gemini 3 Pro peut ingérer et comprendre de vastes entrées multimodales en une seule fois, fournissant des sorties enrichies et conscientes du contexte au-delà de ce que les modèles uniquement textuels pourraient réaliserblog.google.

Raisonnement de pointe et performance de référence

Bien que les exploits multimodaux du Gemini 3 Pro soient impressionnants, son avantage le plus profond réside dans sa puissance de raisonnement brut à travers la logique, les mathématiques, le codage et la résolution de problèmes en général. Le dernier modèle phare de Google a été conçu comme un "modèle de pensée", utilisant des techniques de chaîne de pensée améliorées pour s'attaquer à des tâches complexes[1][2]. Le résultat est un saut massif dans les capacités de raisonnement qui est évident sur des benchmarks rigoureux. En fait, Google rapporte que le Gemini 3 Pro fournit des réponses avec un nouveau niveau de profondeur et de nuance – analysant les problèmes étape par étape et traitant des prompts complexes avec un minimum de guidance humaine[3]. En tant qu'observateur de l'évolution de l'IA depuis 20 ans, je trouve que ce saut évolutif dans le raisonnement est comparable à passer d'un étudiant doué à un véritable assistant expert. Il ne s'agit plus seulement de répondre à des questions triviales ou d'analyser des textes – il s'agit de résoudre des problèmes nouveaux et complexes de manière que les modèles précédents ne pouvaient tout simplement pas.

Évaluer la performance du Gemini 3 Pro par rapport au GPT-5.1 d'OpenAI et au dernier modèle Claude d'Anthropic sur des tests de raisonnement clé (plus c'est élevé, mieux c'est). Les nouveaux modèles de Google et OpenAI atteignent des scores quasi-experts sur les benchmarks académiques, avec le Gemini 3 Pro légèrement en tête pour le raisonnement complexe et les mathématiques[4][5]. Les tâches de codage restent plus difficiles, même les meilleurs modèles tournent autour de ~75–80% de précision[6]. Sources des données de benchmark : Google DeepMind, OpenAI, Anthropic.

Sur des tests de connaissances générales et de logique comme MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Gemini a déjà obtenu des résultats historiques. Le modèle Gemini Ultra précédent a été le premier à dépasser le niveau d'expert humain sur MMLU, obtenant 90,0 % sur 57 sujets (GPT-4, en comparaison, a obtenu ~86,4%)[4]. En pratique, cela signifie répondre à des questions de niveau universitaire dans des domaines allant de l'histoire à la biologie avec une précision sans précédent. Le dernier modèle GPT-5.1 d'OpenAI (tel qu'il apparaît dans le ChatGPT Pro d'aujourd'hui) s'est également rapproché de cette étape – avec des invites avancées, les modèles GPT ont approché les 80% élevés sur MMLU[7]. De l'avis général, Gemini 3 Pro et GPT-5.1 se comportent maintenant presque à égalité sur MMLU, correspondant essentiellement ou dépassant légèrement les moyennes des candidats humains. Le plus récent Claude d'Anthropic, bien qu'amélioré par rapport aux versions précédentes, est encore légèrement à la traîne dans ce domaine (Claude 2 a obtenu ~76% sur MMLU, et le dernier Claude 4 aurait atteint la tranche des 80+%). En bref, en matière de raisonnement sur les connaissances générales, les trois géants de l'IA fonctionnent à un niveau très élevé – mais le Gemini de Google a une avance mince mais notable en précision sur ce test de "savoir académique"[4].

Dernier Examen de l'Humanité (HLE) : Un test de résistance large des connaissances et du raisonnement. Le score de ~37,5% de Gemini 3 Pro sans outils établit un record, surpassant GPT-5.1 (≈26–27%) et écrasant le résultat de Claude 4.5 (bas pourcentage d'adolescents)medium.com techcrunch.com. Avec l'utilisation d'outils intégrés (recherche/exécution de code), Gemini atteint même 45,8%deepmind.google, soulignant sa capacité à raisonner à travers des questions extrêmement difficiles.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding) : Ce benchmark académique couvre 57 sujets. Gemini 3 Pro dépasse légèrement GPT-5.1 avec environ 91,8% de précision contre les 91,0% de GPT-5.1deepmind.google. Essentiellement, les deux modèles sont à ou au-dessus du niveau estimé d'expert humain ici, mais Gemini conserve une légère avance, et les deux surpassent nettement Claude 4.5 (~89%).
GSM8K (Problèmes de mots mathématiques) : Sur les défis mathématiques de niveau scolaire, Gemini a essentiellement résolu le benchmark. Le modèle précédent Gemini Ultra avait déjà atteint 94,4% sur GSM8K (few-shot), dépassant les ~90% de GPT-4addepto.com addepto.com. Avec le raisonnement amélioré de Gemini 3 Pro (et sa capacité à utiliser des outils Python lorsque c'est permis), on peut dire sans risque que ces questions d'arithmétique et d'algèbre posent peu de difficulté. Même sur de nouveaux problèmes mathématiques de niveau olympique (par exemple, le jeu MathArena Apex), Gemini 3 obtient 23,4% – des ordres de grandeur au-dessus de GPT-5.1 ou Claude, qui enregistrent à peine (~1–2%)medium.com.
Big-Bench Hard (BBH) : Une collection de tâches de raisonnement particulièrement difficiles de la suite BIG-Bench. Gemini 3 Pro continue la quasi-parité que son prédécesseur avait avec GPT sur celles-ci : des tests antérieurs montraient Gemini (Ultra) à 83,6% contre 83,1% pour GPT-4addepto.com. Avec GPT-5.1, les deux sont probablement dans une gamme similaire de hauts 80, correspondant essentiellement l'un à l'autre pour résoudre ces casse-têtes difficiles. En d'autres termes, BBH n'est plus un différenciateur – c'est une base que les modèles de pointe comme Gemini et GPT gèrent maintenant avec une prouesse comparable.
DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs) : Un benchmark de compréhension de lecture se concentrant sur le raisonnement logique (par exemple, calculs numériques ou comparaisons de dates dans un texte). Gemini conserve constamment une légère avance ici. Par exemple, une comparaison précédente avait Gemini à ~82,4% contre ~80,9% pour GPT sur DROPaddepto.com. Un écart de ~1,5% peut sembler petit, mais à ces niveaux élevés, il indique la capacité de Gemini à extraire et manipuler les informations d'un texte de façon légèrement plus précise. En pratique, les deux ont largement surpassé les anciens modèles, mais Gemini 3 Pro s'appuie sur cette base avec encore moins d'erreurs sur des tâches comme la lecture et le raisonnement des réponses à partir de paragraphes.
HumanEval (Génération de code) : En ce qui concerne les tests de code purs (écriture de solutions correctes à des problèmes de programmation), tous les meilleurs modèles sont maintenant étroitement regroupés. Gemini 3 Pro, GPT-5.1 et Claude 4.x résolvent tous une grande majorité des problèmes HumanEval standard – environ 75%+ pass@1 chacun, ce qui représente une amélioration spectaculaire par rapport aux générations précédentesmedium.com. (Pour contexte, la version Ultra antérieure de Gemini avait obtenu 74,4% contre les 67,0% de GPT-4 sur HumanEvaladdepto.com.) En résumé, les benchmarks de codage simples sont presque saturés. Cependant, Gemini 3 brille lorsque les tâches de codage deviennent plus complexes et agentiques. Dans un cadre de concours de style Codeforces, Gemini 3 Pro atteint un Elo ~2439, battant confortablement GPT-5.1 (~2240) et laissant la tentative de Claude loin derrièremedium.com. De même, sur des benchmarks de codage « agentiques » nécessitant l'utilisation d'un terminal ou la coordination d'outils, les taux de succès de Gemini sont nettement plus élevés (par exemple, 54,2% sur un défi de codage basé sur shell contre 47,6% pour GPT-5.1)deepmind.google medium.com. Cela suggère qu'au-delà de l'écriture de code, Gemini 3 est meilleur à raisonner à travers les tâches de codage – planifier, exécuter et itérer, et non simplement régurgiter des solutions.

Fonctionnalités de Codage Avancées et Intégration pour Développeurs

Le Gemini 3 Pro est conçu pour optimiser les flux de travail des développeurs grâce à des capacités de codage à la pointe de la technologie et une intégration profonde dans les outils populaires. Ce modèle surpasse ses prédécesseurs sur les benchmarks de codage, maîtrisant des tâches de programmation complexes et des flux de travail type agent bien au-delà de ce que le Gemini 2.5 Pro pouvait gérer[1][2]. Par exemple, le Gemini 3 Pro obtient un score de 54,2% sur Terminal-Bench 2.0, un test de la capacité d'un modèle à utiliser un terminal informatique – nettement supérieur aux modèles précédents et surpassant même d'autres IA de premier plan sur cette métrique[3][4]. Cela se traduit par un assistant de codage puissant qui ne se contente pas de compléter des lignes, mais peut suivre des instructions complexes, manipuler des environnements de développement, et gérer des tâches de codage multi-étapes de manière autonome.

L'intégration avec les outils de développement est une pierre angulaire de la conception de Gemini 3. Google a rendu le modèle disponible via l'API Gemini dans Google AI Studio et Vertex AI, permettant ainsi aux équipes de l'intégrer facilement dans leurs propres applications ou pipelines[2][5]. Il est également intégré directement dans de nombreux IDE et services cloud que les développeurs utilisent quotidiennement. Par exemple, les extensions Gemini Code Assist apportent l'assistance IA de Gemini dans VS Code, JetBrains IDEs et Android Studio gratuitement[6][7]. Au sein de ces IDE, vous pouvez bénéficier d'une complétion de code intelligente, générer des fonctions ou modules entiers à partir d'un commentaire, et même discuter avec l'IA au sujet de vos fichiers ouverts. De manière impressionnante, Gemini Code Assist peut citer la documentation pertinente ou les extraits de code source sur lesquels il s'est appuyé, aidant les développeurs à faire confiance et vérifier les suggestions[8][9]. La grande fenêtre de contexte du modèle (jusqu'à 1 million de tokens) signifie qu'il peut ingérer et comprendre de vastes bases de code ou plusieurs fichiers simultanément, gardant à l'esprit le contexte de votre projet tout en fournissant de l'aide[10][11]. C'est un saut en capacité – semblable à avoir un co-programmeur IA qui a lu l'ensemble de votre dépôt et tous les documents.

Au-delà des plugins IDE, Gemini 3 Pro s'étend à d'autres plateformes de développement. Dans Google Colab Enterprise, par exemple, il alimente les fonctionnalités « Aidez-moi à coder » : les utilisateurs peuvent demander à Gemini de compléter des cellules de code, d'expliquer ce qu'un morceau de code fait, ou même de générer un nouveau code pour l'analyse de données dans les notebooks[12][13]. De même, le modèle est intégré dans les services cloud de Google ; les développeurs sur Vertex AI peuvent appeler Gemini 3 via API pour automatiser des tâches comme la génération de code ou le refactoring dans leurs workflows cloud[14]. Cette présence étendue reflète la portée d'outils comme GitHub Copilot, mais va plus loin – alors que Copilot (soutenu par les modèles OpenAI) se concentre principalement sur les suggestions de code dans les éditeurs, Gemini 3 est disponible dans tout l'écosystème Google (d'Android Studio à Cloud) et est conçu non seulement pour suggérer du code mais aussi pour exécuter des commandes et orchestrer des tâches. Par exemple, Gemini CLI amène le modèle dans le terminal : vous pouvez dialoguer avec le CLI pour générer du code, exécuter des commandes shell, et même créer des structures complètes d'applications à partir d'une invite[15][16]. Google rapporte que le codage agentique de Gemini 3 lui permet de prendre un objectif de haut niveau, de créer un plan détaillé, et de générer un projet multi-fichiers – pas seulement un seul fichier – en une seule fois[16][17]. Cette capacité, surnommée « vibe coding », signifie que le langage naturel est la seule syntaxe dont vous avez besoin pour créer des logiciels[18]. Par exemple, avec une simple invite descriptive, un développeur a vu Gemini produire une application web 3D complète avec Three.js, gérant tout, de la configuration des bibliothèques graphiques à l'écriture du HTML/JS et même en incluant des contrôles interactifs[19][20]. De tels exploits montrent que Gemini ne se contente pas de compléter des lignes de code – il traduit des idées abstraites en prototypes fonctionnels.

Une autre intégration clé est le mode de construction de Google AI Studio, qui est essentiellement un terrain de jeu pour le développement rapide d'applications utilisant Gemini. Ici, vous pouvez esquisser une idée (même avec un dessin sur une serviette ou des notes vocales) et laisser Gemini 3 Pro générer une application entièrement fonctionnelle[21]. La compréhension avancée du modèle à la fois du design et du code lui permet de créer des éléments UI, une logique backend et même des fonctionnalités AI selon les besoins. Dans une démonstration, un utilisateur a fourni un concept approximatif pour un jeu rétro et Gemini a construit le jeu en une seule commande[21]. Cela démontre comment Gemini 3 abaisse la barrière entre le concept et le code, automatisant les modèles de base et le travail lourd afin que les développeurs puissent se concentrer sur la créativité de haut niveau. Toutes ces intégrations – plugins IDE, Colab, Cloud, CLI et Studio – illustrent l'intégration profonde de Gemini 3 Pro avec les développeurs. Il est conçu pour “vous rencontrer là où vous êtes” en s'intégrant aux flux de travail et outils existants[22][14]. Que vous codiez dans un IDE, travailliez dans un notebook Jupyter ou gériez une infrastructure cloud, les capacités de Gemini sont accessibles du bout des doigts. Cette ubiquité, combinée à des offres adaptées aux entreprises (comme l'intégration de Vertex AI avec sécurité et conformité), signale l'effort de Google pour faire de Gemini 3 un copilote de codage universel pour les développeurs. En bref, Gemini 3 Pro offre des fonctionnalités avancées de codage – de l'autocomplétion intelligente à la génération d'applications en un seul coup – et les intègre de manière transparente dans l'ensemble de la pile de développement, annonçant un nouveau niveau de développement logiciel assisté par l'IA[23][24].

Capacités agentiques et planification à long terme

L'un des progrès remarquables du Gemini 3 Pro est sa capacité agentique – en essence, le modèle peut agir comme un agent autonome qui planifie et exécute des tâches, plutôt que de simplement répondre à des invites. Cela signifie que Gemini peut utiliser des outils, naviguer dans des systèmes et effectuer des opérations à plusieurs étapes de manière autonome lorsqu'il est dirigé, une capacité que Google améliore continuellement depuis les versions antérieures de Gemini[25][26]. Dans les benchmarks et en pratique, Gemini 3 démontre une remarquable compétence dans ces tâches à long horizon et à plusieurs étapes. Il a atteint 54,2 % sur le Terminal-Bench 2.0, le plus élevé de tous les modèles, indiquant une compétence de premier ordre pour utiliser un terminal informatique afin de résoudre des problèmes (par exemple, émettre des commandes, gérer des fichiers, etc.)[3][4]. Cela suggère que Gemini n'est pas seulement théoriquement agentique – il a prouvé empiriquement qu'il peut gérer l'utilisation d'outils dans le monde réel mieux que ses concurrents. Un autre indicateur, Vending-Bench 2, teste la prise de décision à long horizon (simulant un agent gagnant de la “valeur nette” à travers des interactions prolongées); ici Gemini 3 a largement surpassé les autres modèles avec une large marge[27]. En termes pratiques, ces scores se traduisent par une IA capable de réaliser des séquences d'actions complexes avec une supervision minimale – un grand pas vers des “assistants” IA fiables pouvant prendre en charge de plus grandes portions de travail.

Google exploite activement ces capacités avec de nouvelles plateformes comme Google Antigravity, spécifiquement créées pour mettre en valeur et exploiter le pouvoir agentique de Gemini[28]. Antigravity est décrite comme une « plateforme de développement agentique » où les développeurs opèrent à un niveau élevé (comme un architecte) tandis que plusieurs agents pilotés par Gemini gèrent les détails à travers un IDE, un terminal et un navigateur[29]. Dans cette configuration, vous pourriez déléguer une tâche comme « construire une nouvelle fonctionnalité et la déployer » à l'IA, et les agents Gemini planifieront collaborativement le travail, écriront le code dans l'éditeur, exécuteront des tests/commandes dans le terminal et iront même chercher des informations sur le web si nécessaire – tout en vous tenant informé de leurs progrès[30]. Il s'agit d'une évolution significative du concept de « programmeur en binôme avec l'IA » vers quelque chose de plus autonome. Les agents communiquent leur plan et leurs résultats via des artefacts (comme des différences de code, des journaux ou des résumés), afin que vous restiez informé et puissiez donner votre avis[31]. Essentiellement, le cadre agentique de Gemini 3 lui permet non seulement de générer du code, mais aussi de l'exécuter et de le vérifier en boucle, et d'ajuster son plan en conséquence – à l'image d'un développeur junior qui peut exécuter et tester son travail puis corriger les bogues de manière autonome.

Ces capacités de planification agentiques invitent à une comparaison avec d'autres cadres d'IA autonomes récemment apparus. AutoGPT, par exemple, a été une des premières expériences visant à enchaîner le raisonnement de GPT-4 pour atteindre des objectifs définis par l'utilisateur avec un minimum d'intervention humaine. Il suit un cycle de planification → action → évaluation → raffinement, utilisant de façon itérative des outils comme la navigation web ou l'exécution de code pour atteindre ses objectifs[32][33]. Les utilisateurs d'AutoGPT ont observé à la fois ses promesses et ses limites : il peut effectivement décomposer de manière autonome des problèmes complexes et utiliser des outils, mais il se bloque souvent, ne peut pas apprendre au-delà d'une session et peut être inefficace (relançant fréquemment des appels coûteux à GPT-4 sans mémoire des exécutions passées)[34]. L'approche de Gemini 3 Pro pour les tâches à long terme semble plus robuste, aidée par sa fenêtre de contexte énorme et ses intégrations d'outils structurées. Il peut préserver des « pensées » tout au long d'une session très prolongée (jusqu'à 1 million de tokens de contexte), ce qui signifie qu'il conserve la mémoire de ce qui s'est passé lors des étapes précédentes et peut s'appuyer dessus[35][36]. Cela atténue une faiblesse observée dans des systèmes comme les premières versions d'AutoGPT, où le contexte limité forçait l'agent à oublier ou à répéter le travail. De plus, l'API de Gemini prend en charge les sorties structurées et l'appel de fonctions, permettant aux développeurs de définir les outils que le modèle peut utiliser (comme une recherche web ou un compilateur de code) et de faire en sorte que le modèle génère un JSON avec le plan ou le résultat[37][38]. Ce design rend son autonomie plus contrôlable et fiable : au lieu de la nature quelque peu « en boucle ouverte » d'AutoGPT, le mode agentique de Gemini peut être guidé par des définitions d'outils et même des « signatures de pensée » qui assurent un raisonnement traçable[5].

Une autre comparaison notable est Devin - un agent logiciel IA introduit par une startup (Cognition) comme « le premier ingénieur logiciel IA ». Devin a été conçu spécifiquement pour le raisonnement à long terme en codage : il peut planifier et exécuter des milliers de décisions pour compléter un projet de codage, en se rappelant du contexte à chaque étape et en apprenant de ses erreurs[39]. Comme Gemini, Devin est équipé d'outils comme un terminal, un éditeur de code et un navigateur dans un environnement de bac à sable, ce qui lui permet de réellement exécuter du code, de parcourir la documentation et de modifier des fichiers de manière autonome[40]. Les premiers résultats étaient impressionnants : Devin a réussi à résoudre de manière autonome environ 13,9 % des problèmes réels de GitHub dans un benchmark (SWE-bench) de bout en bout, contre ~2 % pour les modèles précédents nécessitant beaucoup plus de guidance[41]. Cela montre comment l'ajout de la planification à long terme et l'utilisation d'outils peuvent améliorer de manière spectaculaire ce que l'IA peut faire en ingénierie logicielle. Gemini 3 Pro opère dans le même espace innovant que Devin – en fait, les résultats de benchmark de Google incluent une métrique (SWE-Bench Verified) où Gemini 3 brille également, indiquant qu'il peut s'attaquer à des corrections de bogues complexes ou à des demandes de fonctionnalités avec un minimum d'indices[42]. La différence est que les capacités agentiques de Gemini sont intégrées dans l'écosystème plus large de Google (Antigravity, Code Assist, etc.), lui donnant potentiellement plus d'exposition et de tests en conditions réelles à grande échelle. Il convient également de noter que la planification agentique de Gemini 3 ne se limite pas au codage : sa capacité améliorée de raisonnement spatial et de compréhension multimodale signifie qu'il pourrait animer des agents dans des domaines comme la robotique ou l'automatisation de l'interface utilisateur. Par exemple, Google souligne comment Gemini peut interpréter les actions de l'utilisateur sur une interface graphique ou les dispositions d'écran, ce qui peut permettre à un agent de contrôler intelligemment une interface utilisateur informatique (imaginez une IA capable d'utiliser votre interface graphique comme le ferait un humain). Cela suggère que Gemini est un cerveau agentique généraliste, alors que de nombreux agents précédents (AutoGPT, Devin) étaient axés sur des environnements textuels ou basés sur le code.

Disponibilité et mise en route avec Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro est le modèle d'IA le plus avancé de Google, représentant un saut majeur en termes de capacités. Il combine toutes les forces des modèles Gemini précédents (compréhension multimodale, raisonnement avancé et utilisation d'outils) en un seul système puissant[1]. Concrètement, Gemini 3 Pro peut gérer des tâches complexes à travers le texte, les images, le code et plus encore, donnant vie à « n'importe quelle idée » avec un raisonnement de pointe[1][2]. Ci-dessous, nous expliquerons comment les utilisateurs généraux peuvent accéder à Gemini 3 Pro via l'écosystème de Google, et fournirons un guide étape par étape pour les développeurs afin de commencer à l'utiliser. Allons-y !

Accéder à Gemini 3 Pro dans l'écosystème de Google (Utilisateurs généraux)

Google a intégré Gemini 3 Pro dans tout son écosystème, le rendant largement disponible aux utilisateurs via l'application Gemini (anciennement Bard), sur les appareils Android, et au sein des applications Google Workspace. Voici comment commencer dans chaque domaine :

Utiliser l'application Google Gemini (anciennement Bard)

Google Bard a évolué pour devenir l'application Gemini, l'interface principale pour discuter avec Gemini 3 Pro. L'application Gemini est disponible en tant que service web et application mobile :

Accès Web : Visitez le site de l'application Gemini (par exemple, gemini.google.com) dans votre navigateur. Connectez-vous avec votre compte Google si demandé. Vous serez accueilli par une interface de chat similaire à celle de Bard, où vous pouvez taper vos questions ou instructions.
Application mobile : Sur Android, Google a lancé une application dédiée Gemini qui a remplacé l'ancien Assistant sur les appareils mis à jour[3]. Assurez-vous d'avoir la dernière version de l'application Google ou de l'application Gemini installée (sur Android, rejoindre le programme bêta/Labs de l'application Google peut être nécessaire pour obtenir l'application Gemini). Sur iOS, Gemini est intégré dans l'application Google[3], donc utiliser l'application Google permet d'y accéder. Lancez l'application pour commencer une conversation avec Gemini.
Sélection de Gemini 3 Pro (« Mode Pensée ») : Par défaut, l'application Gemini utilise le modèle standard de Google, mais vous pouvez activer Gemini 3 Pro pour un raisonnement plus approfondi. Dans l'interface de chat, cherchez un sélecteur de mode modèle ou une icône de paramètres. Passez au mode libellé « Pensée » pour activer Gemini 3 Pro[4]. (Google utilise des labels comme Rapide, Équilibré, Pensée pour indiquer différentes vitesses par rapport à la profondeur de raisonnement – Pensée engage le modèle plus puissant Gemini 3 Pro.) Une fois sélectionné, entrez simplement votre requête et Gemini 3 Pro répondra.
Limites d'utilisation : Gemini 3 Pro est disponible pour tous les utilisateurs depuis son lancement, donc vous n'avez pas nécessairement besoin d'un plan payant pour l'essayer[4]. Cependant, les utilisateurs gratuits peuvent avoir des limites plus strictes sur le nombre de requêtes ou la longueur des conversations. Google propose des paliers d'abonnement AI (Google AI « Plus », « Pro » et « Ultra ») qui offrent des limites d'utilisation plus élevées et un accès anticipé à certaines fonctionnalités[4]. Par exemple, les abonnés peuvent lancer des chats plus longs ou des requêtes plus fréquentes avant d'atteindre les limites. Pour commencer, cependant, l'accès gratuit devrait suffire pour explorer les capacités de Gemini 3.

Exemple : L'interface de l'application Gemini sur Android, montrant une invite de conversation et des options pour des fonctionnalités avancées. Ici, l'utilisateur a sélectionné le mode « Réflexion » (en haut à droite) pour utiliser Gemini 3 Pro, et un Agenttool est activé pour une tâche autonome. L'application Gemini salue l'utilisateur par son nom et est prête à aider avec des requêtes ou des tâches en plusieurs étapes.[4][3]

Astuce : Vous pouvez également utiliser la saisie vocale ou des images dans vos invites – Gemini 3 est multimodal. Par exemple, vous pourriez demander à Gemini d'analyser une photo ou de répondre à une question à propos d'une capture d'écran. Il suffit de joindre l'image (via l'icône d'image dans le champ de saisie) et de poser votre question. La compréhension multimodale avancée de Gemini 3 Pro lui permet de raisonner sur le texte et les images ensemble.

Gemini sur Android (Intégration Google Assistant)

Sur les téléphones Android modernes, Google a intégré l'IA Gemini dans le système d'exploitation comme assistant de nouvelle génération :

Remplacement de l'Assistant : Si vous avez un appareil compatible (comme les téléphones Google Pixel ou la dernière mise à jour Android d'autres marques), Google a remplacé l'Assistant Google classique par Gemini comme assistant par défaut dans de nombreux cas[3]. Cela signifie que lorsque vous maintenez le bouton d'accueil enfoncé ou dites « Hey Google », vous invoquez maintenant l'IA Gemini. Vous remarquerez peut-être que les réponses sont plus élaborées et conscientes du contexte grâce à Gemini 3 Pro qui fonctionne en arrière-plan.
Accès à Gemini Voix/Chat : Invoquez l'assistant comme d'habitude (commande vocale ou geste). Vous verrez la nouvelle interface Gemini apparaître. Vous pouvez parler ou taper votre demande. Par exemple, vous pourriez dire « Résume mes e-mails non lus » ou « Planifie ma journée pour demain » – des tâches que Gemini peut gérer avec son raisonnement avancé. L'assistant peut également mener des dialogues multi-tours, vous permettant de poser des questions de suivi naturellement.
Intégration avec les applications : Gemini est intégré dans diverses applications et fonctionnalités Android. Par exemple, dans l'application Messages, vous pouvez utiliser Gemini pour obtenir des suggestions intelligentes ou même lui faire rédiger une réponse pour vous[3]. Dans des applications comme Google Chrome ou l'application Google, activer l'IA (souvent via un bouton ou une icône « IA ») permettra à Gemini de résumer des pages Web ou de répondre à des questions sur le contenu que vous consultez. Parce que Gemini 3 fait partie du système, il peut également utiliser des outils comme Google Search si nécessaire (avec votre autorisation) pour récupérer des informations en direct.
Comment l'obtenir : Si votre appareil n'est pas encore passé à Gemini, assurez-vous que votre application Google est à jour. Vous pouvez également vérifier Paramètres > Applications > Assistant numérique par défaut sur Android pour voir si « Gemini » est une option. Sur certains appareils (par exemple, les modèles Samsung Galaxy à partir de la série S25), Gemini a été déployé dans le cadre des mises à jour système en 2025[5]. S'il n'est pas encore disponible, vous devrez peut-être attendre une mise à jour ou rejoindre un programme bêta proposé par Google. (Aucune restriction régionale n'est mentionnée dans ce guide - nous supposons une disponibilité large.)

Utilisation de Gemini sur Android : Essayez de demander à votre téléphone « Qu'est-ce qui est prévu dans mon calendrier la semaine prochaine ? ». Gemini peut lire votre Google Agenda et fournir un résumé (après avoir obtenu votre autorisation). Ou dites « Aide-moi à trouver une recette de dîner et à faire une liste de courses » – Gemini peut rechercher une recette, extraire les ingrédients et créer une liste pour vous, démontrant ainsi sa capacité à utiliser des outils et à planifier des tâches.

Gemini AI dans les applications Google Workspace

Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet, etc.) intègre désormais les capacités de Gemini AI pour augmenter la productivité. Voici comment y accéder et les utiliser :

Gmail – « Aidez-moi à écrire » : Lors de la rédaction d'un email dans Gmail, recherchez le bouton « Aidez-moi à écrire » (icône de crayon avec des étincelles) si disponible. Cliquez dessus et saisissez une brève invite comme « Rédigez un email de suivi poli sur l'état du projet ». Gemini générera un brouillon suggéré pour vous[6]. Vous pouvez le peaufiner en demandant à Gemini de le rendre plus court, plus formel, etc. Cette fonctionnalité vous aide à démarrer rapidement vos emails ou réponses.
Google Docs – Assistance IA : Dans Google Docs, vous trouverez un panneau latéral Gemini (souvent une icône d'étoiles ou le logo Gemini) et des fonctionnalités comme « Aidez-moi à écrire » pour le contenu des documents[6]. Vous pouvez demander à Gemini de générer du texte, de réfléchir à des idées ou même de résumer votre document. Par exemple, si vous avez un plan sommaire, utilisez Aidez-moi à écrire pour le développer en paragraphes. Ou si vous avez un long document, demandez « Résumez ce document » – Gemini produira un synopsis.
Sheets et Slides : Dans Google Sheets, l'IA peut vous aider avec des suggestions de formules ou des analyses de données via le panneau latéral (par exemple, demandez « Analysez ces données budgétaires et mettez en évidence les anomalies »). Dans Google Slides, vous pouvez utiliser « Aidez-moi à créer une image » (intégration de Gemini avec Imagen, le générateur d'images de Google) pour créer des illustrations à partir de texte, ou Supprimer le fond de l'image avec l'IA[7]. Ces fonctionnalités génératives sont toutes alimentées par le modèle Gemini en coulisses.
Google Meet – « Prenez des notes pour moi » : Lorsque vous êtes dans une réunion vidéo Google Meet, vous pourriez voir une option pour laisser l'IA de Google prendre des notes pour vous[6]. L'activation de cette option permettra à Gemini d'écouter la conversation et de générer un résumé de la réunion, des éléments d'action, etc., en temps réel. Après la réunion, vous recevrez une transcription et des notes résumées automatiquement enregistrées (visibles dans Google Docs ou envoyées par email).
Le Panneau Latéral Gemini & Gems : Dans de nombreuses applications Workspace, cliquer sur l'icône Gemini (souvent en bas à droite ou sous Extensions) ouvre un chat de panneau latéral. Ici, vous pouvez converser avec Gemini dans le contexte de votre document ou email. Par exemple, dans un rapport Google Docs, ouvrez le panneau latéral et demandez « Suggérez un meilleur paragraphe d'introduction pour ce rapport ». Parce que Gemini peut accéder au contenu du document (avec votre permission), il adaptera ses réponses à ce contexte[6]. Google a également introduit les « Gems », qui sont comme des agents IA personnalisés que vous pouvez créer pour des tâches ou rôles spécifiques (par exemple, un Gem « Correcteur » ou un Gem « Assistant de recherche »). Bien que les Gems soient une fonctionnalité plus avancée, l'idée de base est que vous pouvez avoir des mini-assistants IA spécialisés pour différents besoins directement dans Workspace[8]. Pour commencer, toutefois, vous pouvez simplement utiliser l'assistant Gemini par défaut dans le panneau latéral sans aucune configuration personnalisée.

Remarque : Bon nombre de ces fonctionnalités d'IA Workspace étaient initialement disponibles pour les abonnés professionnels de Google Workspace (dans le cadre de Duet AI, désormais intégré à Gemini). Depuis 2025, Google a commencé à les inclure dans les éditions standard de Workspace[9][10]. Si vous êtes un utilisateur professionnel, assurez-vous que votre administrateur a activé les fonctionnalités d'IA. Si vous êtes un utilisateur gratuit, vous pourriez avoir accès à certaines fonctionnalités (comme Help me write) via les Labs de Google ou les programmes bêta. Recherchez des invitations ou des icônes indiquant une assistance IA dans ces applications – c'est votre accès à Gemini.

Intégration des développeurs : Utilisation de Gemini 3 Pro via API et Google Cloud

Gemini 3 Pro n'est pas seulement destiné aux applications pour utilisateurs finaux – les développeurs peuvent également exploiter sa puissance dans leurs propres projets. Google propose plusieurs façons d'accéder à Gemini 3 Pro pour le développement, y compris une API Gemini, une intégration dans Google Cloud (Vertex AI), et des outils comme Google AI Studio pour le prototypage rapide. Suivez ces étapes pour commencer :

Inscrivez-vous pour accéder à Google AI : Si ce n'est pas déjà fait, vous aurez besoin d'accéder aux services d'IA générative de Google. Le moyen le plus simple est via Google AI Studio (anciennement MakerSuite). Rendez-vous sur le site de Google AI Studio et connectez-vous avec votre compte Google. Demandez l'accès à l'API Gemini si cela vous est demandé (Google l'active souvent automatiquement pour les comptes Cloud maintenant). Une fois dans AI Studio, vous pouvez essayer Gemini 3 directement dans une interface sandbox[11]. C'est un excellent moyen d'expérimenter avec des invites et de voir comment le modèle réagit avant d'écrire du code.
Obtenez des identifiants API : Dans AI Studio, créez un Nouveau Projet (si nécessaire) et obtenez votre Clé API pour l'API de langage génératif. Cette clé est nécessaire pour appeler Gemini 3 depuis le code. AI Studio propose une option « Obtenir la clé API » qui génèrera une clé API pour vous[12][11]. Copiez cette clé et gardez-la en sécurité. (Alternativement, si vous utilisez la console de Google Cloud, activez l'API Vertex AI et générez des identifiants là-bas. Mais AI Studio simplifie ce processus.)
Utilisez l'Éditeur d'Invites de Google AI Studio (Optionnel) : Dans AI Studio, essayez l'interface de chat d'invites avec Gemini 3. Vous pouvez entrer des tours de chat et même activer des outils (comme l'exécution de code ou la recherche sur le web) pour voir comment Gemini peut les utiliser[13][14]. Lorsque vous êtes satisfait d'une invite, cliquez sur « Obtenir le code » – AI Studio peut générer automatiquement un exemple de code dans votre langage préféré (Python, JavaScript, etc.) pour reproduire cette invite via l'API[11]. C'est un moyen rapide d'obtenir du code de départ.
Configurez votre environnement de développement : Maintenant, dans votre propre environnement (par exemple, un projet local ou un notebook Google Colab), vous allez intégrer l'API Gemini. Google propose des bibliothèques clientes – par exemple, un SDK Python (google.genai) – pour simplifier les appels API. Installez la bibliothèque (par exemple, pip install google-genai), ou vous pouvez appeler directement les points d'accès REST avec HTTP. Par exemple, en utilisant Python :

from google import genai # Google Generative AI SDK

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="Hello Gemini, how can I get started with your API?"

)

print(response.text)

Ce code crée un client et appelle le modèle Gemini 3 Pro (model="gemini-3-pro-preview") avec un exemple de demande[15]. Le texte de réponse du modèle est ensuite imprimé. En Node.js, une bibliothèque similaire existe (@google/genai), et vous l'utiliseriez avec une clé API pour appeler generateContent[16][17]. Si vous préférez cURL ou REST, vous pouvez envoyer une requête POST à l'endpoint de l'API de langage génératif de Google avec votre clé API et votre demande en JSON[18] – la documentation fournit des exemples pour toutes ces méthodes.

Exploitez Vertex AI (Google Cloud) [Facultatif] : Si vous êtes un développeur d'entreprise ou souhaitez plus d'intégration, Gemini 3 Pro est également disponible via Vertex AI sur Google Cloud[19][20]. Dans la console Cloud, vous pouvez trouver les modèles Gemini dans le Model Garden de Vertex AI. Vous pouvez déployer le modèle sur un point de terminaison ou l'appeler directement en utilisant l'API Vertex AI. Cette option peut être préférable si vous avez besoin de fonctionnalités telles que la sécurité des données de niveau entreprise, l'évolutivité ou l'utilisation de Gemini dans un pipeline avec d'autres services Cloud. Cependant, pour la plupart des développeurs individuels, l'API directe Gemini (comme montré ci-dessus) est rapide et facile pour commencer.
Expérimentez avec les fonctionnalités : Gemini 3 Pro offre des capacités avancées que vous voudrez essayer :
Contexte long : Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte extrêmement large (jusqu'à environ 1 million de tokens de contexte d'entrée)[21]. Cela signifie que vous pouvez fournir des documents très volumineux ou même plusieurs fichiers dans une seule invite. Essayez de proposer un texte long ou plusieurs morceaux de données et demandez au modèle de les analyser collectivement.
Entrées multimodales : Vous pouvez envoyer des images (et même des trames audio ou vidéo) à l'API avec du texte. Par exemple, vous pouvez envoyer une image encodée en base64 et demander une analyse ou une légende. L'API dispose de paramètres tels que les parties média dans l'invite où vous pouvez inclure des données d'image, et même ajuster la media_resolution pour déterminer le niveau de détail à utiliser[22][23]. Cela est utile pour créer des applications comme la légende d'image, la compréhension OCR de documents ou la synthèse vidéo avec Gemini.
Outils et fonctions : Gemini 3 dispose de capacités "agentiques" – il peut utiliser des outils lorsqu'ils sont activés. Via l'API, vous pouvez autoriser des fonctions (par exemple, une calculatrice ou une recherche dans une base de données) ou activer l'intégration des résultats de recherche Google[14][24]. Explorez les sections appel de fonction et utilisation d'outils des documents pour voir comment vous pouvez laisser le modèle exécuter du code, récupérer des URL ou utiliser d'autres API pendant une conversation. C'est ainsi que le puissant comportement "Agent" de Gemini est mis en œuvre. Bien que ce soit un sujet plus avancé, gardez à l'esprit que c'est disponible à mesure que vous vous familiarisez avec les bases.
Réglage des paramètres : Gemini 3 introduit de nouveaux réglages comme le thinking_level pour contrôler combien de temps de raisonnement le modèle utilise. Par défaut, il est sur élevé (raisonnement profond), mais vous pouvez le régler sur bas pour des réponses plus rapides et plus courtes[25][26]. Vous disposez également toujours des paramètres habituels (température, etc.) pour ajuster le style de sortie. Faire des ajustements fait partie du processus de prise en main pour voir comment les réponses changent.
Testez dans Google Colab : Une manière pratique de jouer avec l'API Gemini est d'utiliser Google Colab. Vous pouvez créer un carnet Colab, installer la bibliothèque google-genai, et utiliser votre clé API pour interagir avec Gemini 3 Pro dans un environnement de carnet interactif. C'est idéal pour le prototypage rapide ou l'exploration des capacités du modèle (et vous bénéficiez d'un GPU/TPU gratuit si nécessaire pour des calculs lourds).
Construisez et déployez : Une fois que vous maîtrisez les bases, vous pouvez intégrer Gemini dans vos applications. Peut-être que vous construirez un chatbot sur votre site Web utilisant Gemini 3 comme cerveau, ou peut-être un outil interne qui traite des documents ou des feuilles de calcul avec l'aide de l'IA. L'écosystème de Google offre un soutien supplémentaire comme Antigravity (une plateforme de développement d'agents introduite avec Gemini 3)[27] et l'outil Gemini CLI pour tester dans le terminal. En tant que nouveau développeur, vous n'en aurez peut-être pas immédiatement besoin, mais cela vaut la peine d'explorer le blog des développeurs de Google au fur et à mesure de votre progression[28].

Developer Tips: Keep an eye on your usage and quota. Gemini 3 Pro is a powerful model and usage costs (if you exceed free limits) will be proportional to the tokens processed – remember that its large context means you could accidentally send a lot of data. Google Cloud’s dashboard or AI Studio will show your token usage. Also, be mindful of best practices: always include user instructions clearly in prompts, and consider adding some limits or verifications if you let the model take actions (for example, Gemini Agent will ask for confirmation before executing critical steps like sending an email[29][30]).

Finally, join the Google AI developer community (forums or Discord if available) – as Gemini 3 is cutting-edge, new tricks and updates are continually being shared by Google and other developers. Google’s official documentation and example galleries (the AI Studio Cookbook on GitHub) provide a wealth of samples to learn from.

Conclusion

Gemini 3 Pro ouvre un large éventail de possibilités pour les utilisateurs quotidiens comme pour les développeurs. En tant qu'utilisateur général, vous pouvez commencer à l'utiliser dès maintenant via les applications de Google - que ce soit pour discuter dans l'application Gemini, bénéficier de l'aide de l'IA pour rédiger vos emails ou planifier votre emploi du temps sur Android. L'essentiel est de repérer les fonctionnalités Gemini ou « Aide-moi... » qui sont désormais intégrées dans l'écosystème Google et de simplement les essayer. D'un autre côté, si vous êtes développeur, Google a simplifié l'intégration de cette puissante IA dans vos projets via l'API Gemini et Vertex AI. Obtenez une clé API, utilisez les outils ou bibliothèques fournis, et vous serez opérationnel avec l'un des modèles d'IA les plus avancés au monde.

Avec les compétences avancées de raisonnement et multimodales de Gemini 3 Pro, vous pouvez brainstormer, créer, coder et résoudre des problèmes complexes plus facilement que jamais[31][32]. Que vous lui demandiez de rédiger un document ou de construire la prochaine application de nouvelle génération propulsée par l'IA, commencer est à quelques clics et invites seulement. Profitez de l'exploration de Gemini 3 Pro et donnez vie à vos idées !

Sources :

Google, « Présentation de Gemini 3 » – Sundar Pichai et al., Nov 2025[1][2]
9to5Google, « L'application Gemini déploie Gemini 3 Pro… » – Abner Li, Nov 18, 2025[4]
Wikipédia, « Google Gemini » – Historique du produit et détails d'intégration[3][5]
Google Workspace Updates, « Présentation de Gemini 3 Pro pour l'application Gemini » – Nov 2025[6]
Guide des développeurs Google AI – Documentation API Gemini 3 et démarrage rapide[11][15]
Blog Google Cloud, « Apporter Gemini 3 à l'entreprise » – Nov 19, 2025[19][32]

[1] [27] [28] Gemini 3 : Nouvelles et annonces

https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/

[2] [15] [16] [17] [18] [21] [22] [23] [25] [26] [31] Guide du développeur Gemini 3 | API Gemini | Google AI pour les développeurs

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

[3] [5] Google Gemini - Wikipédia

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini

[4] [29] [30] Application Gemini déployant Gemini 3 Pro et 'Agent Gemini

https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-pro-app/

[6] [7] [8] [9] [10] Les fonctionnalités AI de Gemini sont désormais incluses dans les abonnements Google Workspace - Aide administrateur Google Workspace

https://support.google.com/a/answer/15756885?hl=en

[11] [12] [13] [14] [24] Démarrage rapide de Google AI Studio | Gemini API | Google AI pour les développeurs

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/ai-studio-quickstart

[19] [20] [32] Gemini 3 est disponible pour les entreprises | Google Cloud Blog

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[1] [2] [3] [5] [14] [18] [21] [22] [23] [24] [28] [29] [30] [31] [38] [43] Gemini 3 pour les développeurs : Nouvelles capacités de raisonnement et agentiques

https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/

[4] Essayer Gemini 3 Pro avec transcription audio et un nouveau pelican ...

https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/

[6] [7] [8] [9] [12] Aperçu de Gemini Code Assist | Google pour les développeurs

https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview

[10] [11] [27] [35] [36] [37] [42] Gemini 3 Pro - Google DeepMind

https://deepmind.google/models/gemini/pro/

[13] Utilisez l'auto-complétion de code et la génération de code | Colab Enterprise | Documentation Google Cloud

https://docs.cloud.google.com/colab/docs/use-code-completion

[15] [16] [17] [19] [20] 5 choses à essayer avec Gemini 3 Pro dans Gemini CLI - Blog des développeurs Google

https://developers.googleblog.com/en/5-things-to-try-with-gemini-3-pro-in-gemini-cli/

[25] [26] Gemini 3 : Présentation du dernier modèle d'IA Gemini de Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[32] [33] [34] Plongée profonde dans AutoGPT : l'IA autonome qui révolutionne le jeu | par Peter Chang | Medium

https://peter-chang.medium.com/deep-dive-into-autogpt-the-autonomous-ai-revolutionizing-the-game-890bc82e5ec5

[39] [40] [41] Cognition | Présentation de Devin, le premier ingénieur logiciel IA

https://cognition.ai/blog/introducing-devin

Sources : Annonces de Google DeepMind[1][12]; rapport OpenAI GPT-5[14]; couverture de TechCrunch et WIRED[9][22]; résultats de benchmark des évaluations académiques et industrielles[4][21].

[1] [2] [12] [17] Gemini 2.5 : Notre dernier modèle Gemini avec réflexion

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

[3] [9] Google lance Gemini 3 avec une nouvelle application de codage et des scores de référence records | TechCrunch

https://techcrunch.com/2025/11/18/google-launches-gemini-3-with-new-coding-app-and-record-benchmark-scores/

[4] Présentation de Gemini : le modèle d'IA le plus performant de Google à ce jour

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[5] [6] [7] [8] [21] Google Gemini vs. GPT-4 : Comparaison - Addepto

https://addepto.com/blog/google-gemini-vs-gpt-4-comparison/

[10] [11] [18] [19] [23] [25] Gemini 3 : Découvrez le dernier modèle d'IA Gemini de Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[13] [15] [16] Classement 2025 des modèles de langage

https://www.vellum.ai/llm-leaderboard