Avec la sortie de Gemini 3 en novembre dernier, Google s’est hissé en tête du peloton des laboratoires d’IA de pointe, devançant ses rivaux dans les benchmarks publics et poussant OpenAI à décréter une urgence interne. Environ neuf mois plus tard, c’est toutefois Google qui se retrouve sous pression pour rester dans la course.
Les dirigeants de Google ont organisé une réunion générale la semaine dernière pour répondre aux inquiétudes des employés concernant plusieurs changements très médiatisés au sein de la direction, notamment le retrait de Demis Hassabis de la gestion quotidienne. Parallèlement, le cofondateur Sergey Brin a passé ces derniers mois à exhorter les employés à se concentrer sur le retour de Gemini à la pointe de l’IA.
Cela constitue un aveu tacite du fait que les rivaux ont actuellement pris l’avantage sur Google.
Ses indicateurs d’utilisation dressent toutefois un tableau plus positif. Le CEO Sundar Pichai a annoncé hier que l’application Gemini de Google avait dépassé le milliard d’utilisateurs mensuels. Elle devient ainsi le 14e produit de Google à atteindre ce cap, et le plus rapide à y parvenir. Il convient toutefois de préciser que ce chiffre inclut toute personne ayant ouvert l’application Gemini, et non uniquement les utilisateurs payants. Google n’a pas communiqué le nombre de ses abonnés.
L’échelle n’est pas synonyme de leadership technologique
Le changement de rôle surprise de Hassabis — fondateur de DeepMind et désormais Chief Scientist d’Alphabet — a été annoncé par Pichai dans une note datée du 5 août. Le CTO Koray Kavukcuoglu a pris le relais pour superviser les opérations quotidiennes, mais le poste de CEO de DeepMind reste vacant. Le même jour, l’ancien Chief Scientist Jeff Dean a déclaré qu’il partait avec trois collègues seniors pour créer une entreprise appelée Discovery Loop.
La restructuration qui a suivi a suscité certaines inquiétudes parmi les employés de DeepMind. Le laboratoire d’IA basé au Royaume-Uni, fondé en 2010 et racheté par Google en 2014, a conservé une grande partie de son indépendance et continue d’opérer depuis son siège londonien. Des employés ont déclaré à Fortune que les changements récents pourraient compromettre cette indépendance en déplaçant le centre de gravité du pouvoir vers le campus de Google à Mountain View (une position rejetée par Google).
TIME a rapporté séparément que cela pourrait s’étendre à l’organisation chargée de la sécurité de DeepMind. La Chief AI Readiness Officer Lila Ibrahim rendra désormais compte au dirigeant senior de Google James Manyika, tandis que certaines équipes de sécurité qui relevaient auparavant d’elle pourraient passer sous l’autorité du président de Google chargé des affaires internationales, Kent Walker. Google affirme que cela n’aura aucun impact sur la sécurité de ses modèles.
Gemini 3.5 Pro a manqué trois échéances
Google a dévoilé Gemini 3.5 Pro lors de sa conférence développeurs I/O en mai. Initialement, l’entreprise prévoyait de le commercialiser le mois suivant. Le modèle a depuis manqué trois dates de sortie, selon le récit de Fortune consacré à une année difficile au sein du laboratoire. Un porte-parole de Google a assuré à Forbes que le modèle était en phase de test et que les ingénieurs avaient déjà commencé à travailler sur les futures versions.
Parallèlement, les modèles Flash, plus petits et moins coûteux, de Google ont comblé le vide dans le calendrier des sorties. Gemini 3.6 Flash est actuellement le modèle de Google le plus performant disponible publiquement, mais ses performances laissent beaucoup à désirer. Micah Hill-Smith, de la société d’évaluation comparative de l’IA Artificial Analysis, a déclaré à Fortune que Flash se classait derrière les modèles de pointe de tous les grands laboratoires d’IA américains, ainsi que de deux développeurs chinois.
La principale faiblesse de Gemini 3.6 Flash réside dans le codage — la fonction ayant eu la plus grande importance commerciale au cours de l’année écoulée.
Les modèles concurrents sont également de plus en plus capables d’exécuter des tâches complexes en plusieurs étapes sans supervision humaine, un processus connu sous le nom d’exécution agentique. Si la première génération de modèles d’IA était essentiellement constituée de chatbots et de moteurs de recherche complexes, ces nouvelles fonctions les transforment en assistants numériques.
Brin avait identifié les lacunes de Google dans ce domaine dès avril. The Information a rapporté qu’il avait averti les ingénieurs en IA de l’entreprise de la nécessité de combler cet écart dans une note interne. Le modèle phare Gemini 3.5 Pro n’ayant toujours pas été commercialisé, il est impossible de déterminer s’ils y sont déjà parvenus.