« On a testé Gemini 3… et on ne s’attendait pas à ça »

L’univers de l’intelligence artificielle est en constante ébullition, avec des avancées qui redéfinissent sans cesse les frontières du possible. Récemment, l’arrivée de Gemini 3, le dernier modèle d’IA de Google, a suscité un intérêt considérable. Nous avons décidé de nous plonger dans ses fonctionnalités pour évaluer son potentiel réel.

Ce que nous avons découvert au cours de nos tests a dépassé certaines de nos attentes, tout en soulevant des questions importantes. Loin des discours marketing, notre objectif est de vous offrir une perspective neutre et professionnelle sur cette innovation majeure. Préparez-vous à explorer les capacités de cette IA qui fait tant parler d’elle.

Qu’est-ce que Gemini 3 ?

Gemini 3 est la dernière génération du modèle d’intelligence artificielle développé par Google, présenté comme une étape significative vers l’intelligence artificielle générale (IAG). Ce modèle se distingue par ses capacités multimodales avancées, lui permettant de comprendre et de traiter simultanément du texte, des images, des sons, des vidéos et même du contenu 3D. Il ne s’agit pas d’une simple mise à jour, mais d’une refonte complète de l’expérience utilisateur.

Google a également lancé Nano Banana Pro, un modèle de génération d’images intégré à Gemini 3, qui promet une qualité visuelle accrue et une meilleure gestion du texte dans les créations. Ce modèle d’IA est déjà déployé dans plusieurs services Google, comme l’application Gemini, Google Search (dans certains pays), NotebookLM, Google Slides et Vids. Les développeurs peuvent y accéder via l’API Gemini, Google AI Studio ou Vertex AI, témoignant de son intégration profonde dans l’écosystème Google.

Nos premiers tests de Gemini 3

Nos premiers tests avec Gemini 3 ont révélé des performances remarquables, notamment en matière de génération d’images et de raisonnement complexe. L’outil de création d’images, Nano Banana Pro, a particulièrement impressionné par sa capacité à produire des visuels photoréalistes. Fini les anomalies comme les six doigts ou les textes illisibles, un problème récurrent avec les modèles précédents.

Nous avons constaté une nette amélioration dans la gestion du texte intégré aux images, avec des typographies cohérentes et lisibles, même en plusieurs langues. Le modèle excelle également dans la création de schémas et d’infographies basés sur des données en temps réel, grâce à son intégration avec Google Search. Cette capacité à comprendre, hiérarchiser et visualiser des informations complexes est un atout majeur. Par exemple, demander une infographie comparant des technologies spécifiques produit un résultat pertinent et visuellement clair, sans nécessiter de données d’entrée supplémentaires.

En ce qui concerne le raisonnement avancé, Gemini 3 a démontré une compréhension plus profonde des invites complexes. Il peut interpréter des instructions techniques avec une grande précision, en tenant compte des aspects du monde réel comme la logique de la lumière et de l’ombre. La capacité à combiner jusqu’à 14 images de référence pour maintenir la cohérence stylistique et l’apparence de plusieurs personnages sur une série de visuels est également un progrès notable pour les créatifs.

Gemini 3 est-il meilleur que ChatGPT ?

La question de savoir si Gemini 3 surpasse ChatGPT est complexe, car chaque modèle présente des forces distinctes. Sur le plan des performances brutes, Gemini 3 Pro a enregistré des scores impressionnants sur des benchmarks reconnus. Il a notamment obtenu 1 501 Elo sur LMArena et 91,9 % au GPQA Diamond pour la compréhension scientifique, des chiffres qui le placent au-dessus de certains concurrents.

En termes de multimodalité, Gemini 3 semble prendre l’avantage. Sa capacité à analyser des vidéos en temps réel, à déchiffrer des recettes manuscrites ou à transformer des conférences en fiches interactives est particulièrement avancée. Pour les développeurs, le “vibe coding” et le codage agentique de Gemini 3, notamment via Google Antigravity, offrent une expérience plus intégrée et autonome que ce que propose actuellement ChatGPT.

Cependant, ChatGPT continue d’évoluer et reste un outil puissant pour de nombreuses tâches textuelles et de programmation. La rapidité d’exécution de Gemini 3 Pro est souvent citée comme un avantage, mais la pertinence et la profondeur des réponses peuvent varier selon les requêtes. Il est important de noter que la “meilleure” IA dépendra souvent du cas d’usage spécifique et des préférences de l’utilisateur.

L’avis des experts sur Gemini 3

Les experts du domaine de l’IA ont accueilli Gemini 3 avec un mélange d’enthousiasme et de prudence. Beaucoup soulignent la prouesse technique de Google, notamment la capacité du modèle à être entraîné entièrement sur ses propres puces TPU, marquant une indépendance vis-à-vis de fournisseurs comme NVIDIA. Cette autonomie matérielle est perçue comme un avantage stratégique majeur pour Google.

La génération d’images photoréalistes avec Nano Banana Pro a été particulièrement saluée. Des chercheurs en immunologie ont partagé des schémas complexes générés par l’IA, attestant de leur exactitude scientifique. Cette capacité à visualiser des informations techniques ou académiques de manière précise et intelligible est considérée comme une avancée significative, transformant l’IA en un véritable outil d’apprentissage.

Cependant, certains experts tempèrent l’enthousiasme en rappelant que, malgré ses performances, Gemini 3 n’est pas encore une AGI (Intelligence Artificielle Générale) au sens strict. Des limites subsistent, notamment en ce qui concerne la maintenabilité du code généré ou la gestion de bases de données complexes. La vigilance reste de mise quant à la fiabilité des informations produites, même si le modèle intègre des mécanismes de vérification.

Gemini 3 : pour qui et pour quoi faire ?

Gemini 3 se positionne comme un outil polyvalent, capable de servir un large éventail d’utilisateurs et d’applications. Pour les créatifs, notamment les graphistes et les designers, Nano Banana Pro offre des possibilités inédites. La génération d’images en haute résolution (jusqu’à 4K), la gestion précise du texte et la cohérence des personnages sur plusieurs visuels permettent de réaliser des campagnes publicitaires, des illustrations ou des prototypes d’interfaces utilisateur avec une efficacité accrue.

Les développeurs trouveront également leur compte avec Gemini 3. Il est possible de générer du code fonctionnel pour des jeux vidéo ou des sites web, et même de modifier des projets existants en langage naturel. Cette approche démocratise la création logicielle, rendant des tâches complexes accessibles à des profils moins techniques.

Pour les étudiants et chercheurs, la fonction “Deep Research” de Gemini 3 est une révolution. Elle permet de scanner et de synthétiser des dizaines de documents PDF et de sites web, croisant les informations pour fournir des réponses sourcées et fiables. Que ce soit pour la rédaction de mémoires, la création d’infographies pédagogiques ou l’analyse de données complexes, Gemini 3 se révèle être un assistant précieux pour l’apprentissage et la recherche documentaire.

Les limites de Gemini 3

Malgré ses avancées impressionnantes, Gemini 3 présente encore des limites qu’il est essentiel de considérer. L’une des principales concerne la maintenabilité du code généré. Si le modèle excelle à créer des prototypes ou des applications simples rapidement, le code produit peut parfois manquer de structure et de clarté, rendant sa maintenance ou son évolution complexe pour des projets à grande échelle.

Ensuite, la gestion de l’échelle reste un défi. Pour des systèmes informatiques complexes impliquant des milliers d’utilisateurs, des bases de données massives ou des micro-services sécurisés, l’IA peut montrer ses limites. Elle n’a pas toujours une vision globale de l’architecture logicielle et se concentre davantage sur la prédiction du prochain fragment de code logique, plutôt que sur une conception architecturale robuste.

Enfin, comme toute IA, Gemini 3 n’apprend pas de la même manière qu’un humain. Il ne gagne pas en expérience au fil du temps et ne peut pas anticiper des problèmes logiques ou métier futurs basés sur des erreurs passées. Il exécute les instructions, mais ne possède pas encore cette capacité de jugement ou de “sagesse” qui vient avec l’expérience humaine. La vigilance de l’utilisateur reste donc primordiale pour valider les résultats.

Le problème de la désinformation avec Gemini 3

L’une des préoccupations majeures soulevées par la puissance de Gemini 3, et plus particulièrement de Nano Banana Pro, est le risque accru de désinformation. La capacité du modèle à générer des images et des infographies ultra-réalistes, avec du texte parfaitement intégré et des données contextuellement pertinentes, rend la distinction entre le vrai et le faux de plus en plus difficile pour l’œil humain. Un graphique boursier ou une carte électorale générés en quelques secondes peuvent sembler authentiques, même s’ils sont entièrement fictifs.

Google est conscient de ce danger et a intégré SynthID, un filigrane numérique invisible, à toutes les images produites par Nano Banana Pro. L’objectif est de permettre la détection de l’origine IA d’une image, même après des modifications ou des compressions. Cependant, l’efficacité de ce système à grande échelle et son adoption universelle par toutes les plateformes restent des points d’interrogation. La solution de détection est également en liste d’attente, ce qui limite son accessibilité immédiate.

Cette situation exige une vigilance accrue de la part des utilisateurs. Il est plus que jamais crucial de vérifier les sources des informations visuelles, surtout celles qui circulent sans contexte ou sans lien vers des données vérifiables. La puissance de Gemini 3, bien que bénéfique pour la créativité et l’apprentissage, nous rappelle l’importance de développer un esprit critique face au contenu généré par l’IA.

Par Près du Web