Google a annoncé que la famille Gemini 3 avait effectué une mise à jour complète du mode de raisonnement spécial appelé « Deep Think ». L'entreprise précise que cette nouvelle version vise à apporter des solutions plus efficaces aux problèmes complexes rencontrés dans les domaines de la science, de la recherche et de l'ingénierie. Bien que les grands modèles linguistiques aient fait des progrès significatifs ces dernières années, de nombreux problèmes de recherche concrets n’impliquent pas de limites claires ni de réponse unique et correcte. Malgré cela, Google souligne que Deep Think a été développé pour fonctionner avec des données dispersées et incomplètes.
Selon les informations partagées par l'entreprise, cette mise à jour a été élaborée à la suite d'études menées avec des scientifiques et des chercheurs. De plus, il est précisé que Deep Think ne se limite pas aux seuls calculs théoriques, mais est également optimisé pour répondre aux besoins d'ingénierie quotidiens. Ainsi, le modèle a acquis une structure qui relie les problèmes académiques abstraits et les applications pratiques. D’un autre côté, Google affirme que cette approche produira des résultats plus fonctionnels, notamment dans les projets interdisciplinaires.
Google Gemini 3 Deep Think a obtenu des résultats remarquables lors des tests
La version mise à jour de Gemini 3 Deep Think a obtenu des scores remarquables dans divers benchmarks internationaux. Selon les données fournies par l'entreprise, le modèle a atteint un taux de réussite de 48,4 % sans utiliser de véhicule au test Humanity's Last Exam, qui vise à mesurer les limites des systèmes d'intelligence artificielle modernes. De plus, un score de 84,6 pour cent a été obtenu au test ARC-AGI-2 et ce résultat a été confirmé par la Fondation Prix ARC.
De plus, Deep Think a démontré des performances exceptionnelles en atteignant un score Elo de 3 455 sur la plateforme de programmation compétitive Codeforces. Ce score révèle que la capacité du modèle à résoudre des problèmes algorithmiques complexes s'est considérablement améliorée. Cependant, l’un des développements les plus remarquables a été la performance correspondant au niveau de la médaille d’or au niveau de l’Olympiade internationale de mathématiques de 2025. Malgré tout, il ne faut pas oublier que de telles comparaisons sont réalisées dans des environnements de tests contrôlés ; Les applications du monde réel peuvent avoir des dynamiques différentes.
Les progrès du modèle ne se limitent pas aux mathématiques et aux logiciels. Il est indiqué que des taux de précision plus élevés ont été obtenus dans les domaines de la chimie et de la physique, y compris la physique théorique. En outre, il est indiqué que des résultats plus stables sont obtenus lors de l'analyse d'ensembles de données complexes et de la modélisation scientifique.
Du côté des scénarios pratiques d’utilisation, il existe des exemples remarquables. La version mise à jour de Deep Think aide les chercheurs à interpréter des ensembles de données complexes tout en permettant aux ingénieurs de modéliser des systèmes physiques via du code. Malgré cela, l’une des innovations les plus remarquables a été la possibilité de transformer un simple dessin en un modèle imprimable en trois dimensions. Le modèle crée numériquement la structure géométrique complexe en analysant un croquis dessiné à la main et peut préparer le fichier qui peut être produit avec des imprimantes 3D. Cette fonctionnalité est considérée comme un outil permettant de gagner du temps, notamment dans les processus de prototypage.
La mise à jour Gemini 3 Deep Think est désormais disponible pour les abonnés Google AI Ultra via l'application Gemini. De plus, un accès anticipé est fourni aux utilisateurs d'entreprise via l'API Gemini. Alors que la concurrence dans le domaine de l’intelligence artificielle devient de plus en plus intense, il deviendra plus clair dans la période à venir dans quelle mesure ces modes de raisonnement avancés seront intégrés dans les pratiques de recherche et d’ingénierie. Même si la nouvelle version de Google offre des indicateurs solides en termes de capacité technique, ses performances dans des scénarios d'utilisation à grande échelle se dessineront au fil du temps.
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