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Quelques mois seulement après la version 3.0, voici que débarque Gemini 3.1 Pro avec une spécialité qui fait d’elle une IA puissante. Avec cette nouvelle mise à jour, Google veut corriger le tir là où ses précédents modèles patinaient un peu face à la concurrence.
Le jeudi 19 février, Google dévoile une nouvelle version de son modèle phare. Cette mise à jour baptisée Gemini 3.1 Pro vise surtout les tâches qui demandent logique, méthode et précision.
La firme de Mountain View explique dans son blog officiel que ce modèle ne promet pas juste des réponses plus rapides. Elle met en avant une IA capable de mieux structurer ses raisonnements. L’idée est de convaincre les développeurs et les professionnels que ce modèle comprend mieux les problèmes abstraits.
Résoudre des problèmes complexes : l’une des spécialités de Gemini 3.1 Pro
Google positionne Gemini 3.1 Pro comme un modèle orienté résolution de problèmes complexes. L’idée est de mieux comprendre les requêtes abstraites et produire des réponses nuancées.
Comment ? Cette évolution s’appuie sur un raisonnement amélioré intégré au cœur du moteur. La firme évoque même un modèle prêt à relever « les défis les plus difficiles ». Il s’agit d’une promesse ambitieuse qui vise surtout les développeurs et les usages avancés.
Le modèle sert aussi de base aux améliorations de Deep Think, l’outil interne dédié aux tâches exigeantes. Ce lien technique suggère une architecture centrée sur l’analyse et la logique.
Les requêtes nécessitant plusieurs étapes devraient ainsi bénéficier d’une meilleure cohérence. Les réponses longues deviennent plus structurées et plus précises. Cela vise directement les professionnels qui utilisent l’IA comme copilote quotidien.
Une autre spécialité du Gemini 3.1 Pro
Google insiste sur une autre spécialité pour son Gemini 3.1 Pro. Il s’agit de la génération de graphismes et de simulations. Les démonstrations mettent en avant des SVG plus propres et plus lisibles. Le modèle s’oriente donc vers des usages visuels et techniques. Les créateurs et les ingénieurs pourraient y trouver un gain de productivité concret.
Les développeurs devraient aussi profiter d’un progrès notable sur les systèmes multi-agents. Le benchmark APEX-Agents montre presque un doublement des performances.
Cette évolution vise les applications où plusieurs agents collaborent dans un même flux. Par exemple, un agent analyse la demande pendant qu’un autre rédige ou code. Gemini 3.1 Pro optimise ce type d’orchestration.
Ce positionnement confirme la stratégie actuelle de Google. L’IA ne se limite plus à répondre. Elle s’intègre dans des chaînes complètes de production numérique. Le modèle agit alors comme un cerveau central qui coordonne plusieurs tâches.
Des benchmarks solides mais encore contestés par la concurrence
Les chiffres avancés par Google montrent une progression notable, sans révolution totale. Sur le test Humanity’s Last Exam, Gemini 3.1 Pro avec ses spécialités atteint 44,4 %. Or, la version précédente plafonnait à 37,5 %. Le modèle dépasse aussi GPT-5.2 d’OpenAI, crédité de 34,5 %, comme le confirme le classement détaillé d’Artificial Analysis.
Le saut le plus impressionnant apparaît sur le benchmark ARC-AGI-2, dédié aux problèmes logiques inédits. Gemini 3.1 Pro grimpe à 77,1 %, soit plus du double du score du modèle 3.0. Ce test évalue la capacité à résoudre des puzzles jamais vus. En pratique, ce test mesure l’adaptation réelle face à l’inconnu. Sur ce point, Google adresse un message net à ses rivaux.
Pourtant, tout ne tourne pas à l’avantage de Gemini. Sur le classement Arena, basé sur les préférences utilisateurs, Claude Opus 4.6 garde une légère avance. Le modèle d’Anthropic devance Gemini de quelques points sur le texte. Sur le code, plusieurs modèles rivalisent encore. Ces écarts rappellent que les performances dépendent aussi du ressenti humain, pas seulement des scores.
Où et comment utiliser Gemini 3.1 Pro ?
Gemini 3.1 Pro arrive d’abord en avant-première pour les développeurs via AI Studio et l’IDE Antigravity. Les entreprises y accèdent aussi via Vertex AI et Gemini Enterprise.
Pour le grand public, le modèle s’intègre directement dans l’application Gemini et dans NotebookLM. Cette diffusion progressive vise à toucher autant les pros que les utilisateurs curieux.
Le prix de l’API reste stable, avec 2 dollars en entrée et 12 dollars en sortie par million de tokens. La fenêtre de contexte conserve une taille massive d’un million de tokens en entrée. Cela autorise l’analyse de documents très longs sans perte de cohérence. Google maintient ainsi une continuité tarifaire pour éviter de freiner l’adoption.
Enfin, la firme pourrait bientôt décliner cette version en modèle Flash, plus rapide et moins coûteux. Cette stratégie reflète une logique simple. Offrir une IA puissante pour les tâches lourdes, puis une version optimisée pour les usages rapides. Une manière de couvrir tous les scénarios, du simple assistant au moteur de raisonnement avancé.
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