Google accélère le développement de l’IA
Google n’attend plus le moment idéal. Les percées arrivent quand elles sont prêtes, et pas seulement sur la scène de la conférence I/O. Gemini 2.5 Pro est un véritable bond en avant, plus rapide, plus intelligent et nettement meilleur que ses prédécesseurs. Les performances ont augmenté de plus de 300 points Elo depuis la version originale de Gemini Pro, ce qui équivaut à voir votre meilleur ingénieur passer de l’excellence à la classe mondiale en moins d’un an. Ce n’est pas un hasard. C’est le résultat d’améliorations délibérées de la vitesse et du système.
La septième génération de TPU, appelée Ironwood, est au cœur de ces progrès. Ironwood n’a pas été conçu pour des charges de travail moyennes. Il gère la réflexion et l’inférence à grande échelle requises par l’IA à forte demande. Des performances dix fois supérieures à celles de la génération précédente. Plus de 42,5 exaflops de puissance de calcul dans un seul pod TPU. C’est de l’ingénierie de précision à plein régime. Lorsque vous réduisez le temps d’inférence et augmentez le rendement de cette manière, vous faites des progrès qui s’amplifient de jour en jour. Vous les rendez également plus accessibles. Des modèles plus rapides, une latence plus faible, une meilleure performance en termes de coûts. C’est ce qui compte lorsque vous mettez l’IA à l’échelle de milliards d’utilisateurs et de milliers d’entreprises clientes.
La véritable histoire ici est celle de la maturité de l’infrastructure. Il ne s’agit pas seulement de rendre l’IA plus intelligente, mais de la rendre économiquement viable à grande échelle. Cela ouvre des portes non seulement à Google, mais aussi à toute entreprise qui envisage sérieusement d’utiliser l’IA pour fonctionner plus rapidement, prendre de meilleures décisions ou offrir de la valeur à la périphérie. Si votre entreprise ne peut pas évoluer aussi vite que la plateforme sur laquelle elle est construite, elle sera distancée. Et en ce moment, Google construit à une vitesse que la plupart des entreprises ne peuvent pas égaler.
L’adoption de l’IA progresse à l’échelle mondiale
La croissance est réelle, et elle est importante. L’année dernière, Google traitait 9,7 billions de jetons par mois grâce à ses produits d’IA et à ses API. Aujourd’hui, ce chiffre dépasse les 480 billions. Plus d’engagement. Plus de traitement. Plus de validation que la demande est là et qu’elle augmente. Il ne s’agit pas d’une adoption théorique. C’est en train de se produire.
L « écosystème des développeurs rattrape également son retard. Plus de 7 millions de de développeurs construisent maintenant avec Geminisoit cinq fois plus que l’année dernière à la même époque. L’adoption de Gemini sur Vertex AI a été multipliée par 40, ce qui signifie que les développeurs ne se contentent pas d’expérimenter, mais qu’ils intègrent, mettent à l » échelle et déploient. C’est ce que vous voulez voir lorsqu’une plateforme devient fondamentale.
La demande des consommateurs n’est pas en reste. L’application Gemini compte plus de 400 millions d’utilisateurs actifs mensuels. Il s’agit d’une adoption rapide à l’échelle mondiale. Et lorsque les utilisateurs passent à des modèles puissants comme le 2.5 Pro, l’utilisation augmente, avec une hausse de 45 % au sein de ces cohortes. Ce n’est pas seulement un signe de disponibilité, mais aussi de pertinence. Les gens l’utilisent pour accomplir des tâches concrètes.
Pour tout dirigeant attentif, c’est là que l’on constate la rapidité avec laquelle les plates-formes passent du stade expérimental au stade essentiel. Une intégration tardive vous fait perdre de la vitesse, des capacités et de futures parts de marché. Les plateformes d’IA qui se développent aussi rapidement n’attendent pas que vous les rattrapiez.
Des décennies de recherche sur l’IA se concrétisent
Le fossé entre la recherche et le produit se comble rapidement. Google ne se contente plus de tester de nouvelles capacités d’IA en silos. Il les lance. Ce qui était auparavant à l’état de prototype est désormais livré, amélioré et intégré dans les flux de travail du monde réel. Google Beam en est un excellent exemple. Présenté à l’origine comme le projet Starline, il s’agit aujourd’hui d’un système de communication vidéo 3D fonctionnel. Ce système n’est pas limité aux laboratoires scientifiques ou aux futures démonstrations. Il sera mis en service cette année. Beam utilise six caméras synchronisées et l’intelligence artificielle pour transformer les flux vidéo traditionnels en images 3D immersives en temps réel. Le suivi de la tête est précis au millimètre près, à raison de 60 images par seconde. Ce niveau de performance rend les conversations plus précises et la collaboration plus naturelle.
De même, Google Meet évolue avec une traduction vocale IA intégrée qui imite la voix, le ton et même les expressions faciales de l’orateur. Vous bénéficiez d’une traduction en temps réel et d’une conservation du contexte lors des réunions vidéo en direct. La prise en charge de l’anglais et de l’espagnol est d’ores et déjà proposée aux abonnés Google AI Pro et Ultra, et d’autres langues suivront bientôt. Pour les chefs d’entreprise qui gèrent des équipes distribuées ou des opérations mondiales, cela élimine un point de friction majeur : la langue.
Cette génération d’outils d’IA rend le travail plus immédiat et plus global à la fois. La plupart des plateformes de communication vidéo actuelles sont bonnes. Mais ce que Google fait ici, c’est faire avancer cette norme en s’appuyant sur des années de recherche et de développement. Lorsque des recherches anciennes se transforment en capacités déployables à ce rythme, les repères concurrentiels changent. Les équipes qui adoptent la technologie plus tôt ont un avantage mesurable, à la fois en termes d’efficacité de la communication et de capacité à mettre en place des cycles de collaboration plus rapides.
Google fait évoluer les assistants d’IA vers des agents orientés vers l’action
La prochaine phase de l’IA ne consiste pas seulement à comprendre votre requête. Il s’agit d’exécuter la tâche. Google va au-delà des réponses passives en proposant des agents qui agissent, de manière intelligente et sous votre contrôle. Gemini Live, influencé par l’ancien projet Astra, offre désormais des fonctions de caméra et de partage d’écran. Les utilisateurs s’en servent déjà pour préparer des entretiens, planifier des sessions de formation, etc. Gemini Live est disponible dès maintenant sur Android et à partir d’aujourd’hui sur iOS.
Le changement le plus important concerne le mode agent. À l’origine, il s’agissait d’une initiative de recherche appelée « Project Mariner ». Aujourd’hui, il est conçu pour interagir avec le web, apprendre des démonstrations des utilisateurs et exécuter des tâches numériques en plusieurs étapes. Vous lui montrez une tâche une fois en utilisant la méthode « enseigner et répéter », et il peut généraliser ce comportement à des cas d’utilisation similaires à l’avenir. Ces capacités sont ouvertes aux développeurs par l’intermédiaire de l’API Gemini. Des entreprises comme Automation Anywhere et UiPath l’utilisent déjà, ce qui signifie qu’elle est testée avec une complexité réelle et qu’elle est performante.
Il ne s’agit pas d’un langage futuriste. Ces systèmes agentiques sont directement intégrés dans l’écosystème Google, par le biais de Search, dans Chrome et dans l’application Gemini. Grâce au protocole MCP (Model Context Protocol) et à des outils d’interopérabilité ouverts comme Agent2Agent, il existe désormais un cadre permettant à ces agents de travailler avec d’autres services et d’assumer des responsabilités plus étendues, avec une exécution réelle derrière la réponse.
Pour les entreprises, les agents qui exécutent ont plus de valeur que ceux qui répondent. Ils réduisent les frais généraux, les coûts d’interface manuelle et évoluent plus rapidement que les systèmes conventionnels. Les entreprises qui construisent avec des cadres d’agents dès le début auront un avantage opérationnel sur celles qui attendent des API perfectionnées. C’est vers cela que les choses se dirigent. Google est juste en train de s’y rendre en premier.
L’IA personnalisée est au cœur de la pertinence et de l’engagement des utilisateurs
L’IA devient plus utile lorsqu’elle comprend les détails qui comptent pour l’individu. La dernière approche de Google en matière de personnalisation repose sur ce qu’elle appelle le « contexte personnel ». Avec l’autorisation de l’utilisateur, les modèles Gemini peuvent faire référence à des données provenant de Gmail, Google Drive, Calendar, etc.
Répondez de manière intelligente dans Gmail. Lorsque quelqu’un vous demande des détails sur un voyage que vous avez fait l’année dernière, l’IA ne se contente pas de deviner. Elle consulte vos anciens e-mails, les documents partagés et les fichiers que vous avez stockés dans Drive. Elle compose ensuite une réponse qui reflète vos expériences précédentes, votre ton, et qui correspond même à la formule de salutation et à la phraséologie que vous utilisez habituellement. Il ne s’agit pas d’une automatisation pré-écrite. C’est comme si vous l’aviez écrit, sans y consacrer de temps.
Ces fonctionnalités ne sont pas seulement pratiques. Elles rehaussent la norme de ce que les systèmes d’entreprise intelligents devraient offrir. Lorsque votre IA comprend votre historique, elle fonctionne avec un meilleur contexte, une plus grande pertinence et une plus grande rapidité. Cela se traduit directement par de meilleures décisions, moins d’erreurs de communication et des gains de temps importants.
Pour les chefs d’entreprise qui gèrent de grandes bases d’utilisateurs ou des équipes internes, ce niveau d’assistance personnalisée peut favoriser à la fois la fidélisation et la productivité. Mais cela ne fonctionne que si l’infrastructure de données est sécurisée, privée et basée sur des autorisations. Google gère cela avec transparence et contrôle de l’utilisateur. L’utilisateur reste maître du flux de données. C’est le modèle qui s’adapte.
L’IA redéfinit la recherche sur Google
Google n’a pas remanié certaines parties de la recherche, il l’a repensée dans son ensemble. Les aperçus de l’IA sont déjà disponibles pour plus de 1,5 milliard d’utilisateurs dans plus de 200 pays. Et il ne s’agit là que de la première version. Ces aperçus aident les utilisateurs à comprendre les sujets plus rapidement et à approfondir les recherches avec moins de friction. Aujourd’hui, avec le mode IA, la recherche élargit ses possibilités.
En mode IA, les utilisateurs soumettent des requêtes qui sont deux à trois fois plus longues que les recherches traditionnelles. C’est un signal. Les internautes attendent désormais plus d’un moteur de recherche que des liens. Ils posent des questions riches en contexte. Ils veulent un raisonnement. Et ils veulent que l’intelligence artificielle tienne compte du contexte dans les requêtes de suivi, comme dans une conversation. La nouvelle architecture de recherche de Google est conçue pour cela.
Sur des marchés de premier plan comme les États-Unis et l’Inde, les fonctions de recherche pilotées par l’IA génèrent déjà une croissance de plus de 10 % des types de requêtes qui déclenchent des aperçus. Il ne s’agit pas d’une supposition, l’utilisation augmente et les comportements changent. Lorsque le mode IA devient un comportement par défaut, la base de la concurrence change.
Pour les dirigeants, l’implication est claire : la découverte organique, l’acquisition de clients et même la recherche de connaissances internes devront s’adapter. La structure des questions et des réponses évolue. Si votre plateforme, votre produit ou votre marque n’apparaît pas bien dans ces chemins générés par l’IA, vous perdrez de la surface dans les interactions critiques avec les utilisateurs.
Google intègre également Gemini 2.5 dans le moteur de recherche à partir de cette semaine. Cela signifie des réponses plus rapides, une plus grande précision et une meilleure expérience utilisateur. Si vous n’avez pas encore aligné votre contenu, votre référencement ou l’architecture de vos produits sur la découverte alimentée par l’IA, c’est le moment.
Les modèles Gemini 2.5 renforcent les capacités de raisonnement et les performances
La dernière série Gemini 2.5 montre une évolution claire vers une IA plus avancée, plus accessible et plus utilisable. Le modèle Flash 2.5 atteint les bons objectifs en matière de vitesse, de rentabilité et de performances globales. Il est déjà populaire auprès des développeurs qui travaillent sur des applications et des services en temps réel et qui ne peuvent pas attendre des cycles d’inférence plus lents. Gemini 2.5 Flash se classe juste derrière le modèle phare sur des benchmarks industriels tels que LMArena, qui teste les modèles sur le raisonnement, la génération de code et le traitement multimodal.
Google introduit également une nouvelle amélioration du raisonnement pour Gemini 2.5 Pro, appelée Deep Think. Elle s’appuie sur la recherche sur la pensée parallèle et est conçue pour améliorer les performances dans les tâches qui exigent une plus grande complexité logique. Dans la pratique, elle permet au modèle d’analyser les entrées en couches et de produire des résultats plus cohérents, en plusieurs étapes. Cela se traduit généralement par de meilleurs résultats dans des cas d’utilisation tels que le dépannage technique, la génération de contenu long format ou la planification structurée.
Cela a une importance pratique pour les entreprises. Vous ne vous contentez pas d’utiliser l’IA comme un chatbot. Vous l’utilisez pour produire des décisions structurées, des bases de code, des documents et des analyses. Lorsque le raisonnement s’améliore, les taux d’erreur diminuent et la fiabilité augmente. Cela a des conséquences directes sur la prestation de services, la gestion des risques et l’expérience client.
Si votre équipe de développement essaie de livrer plus rapidement ou d’analyser de vastes ensembles de données pour en tirer des informations, l’utilisation de ces modèles permet d’obtenir plus de résultats par dollar et plus de capacités par watt. L’efficacité et la profondeur ne sont pas des compromis, elles progressent ensemble.
Gemini intègre des fonctionnalités créatives pour permettre aux développeurs et aux utilisateurs de s’épanouir.
Google ne se contente pas d’améliorer les performances de l’IA, il donne aux utilisateurs et aux développeurs davantage de moyens de créer avec elle. Gemini Live permet désormais aux utilisateurs de télécharger et de travailler avec leurs propres fichiers. Bientôt, il s’intégrera directement à Drive et à Gmail. Le résultat est un assistant plus personnalisé qui comprend réellement votre environnement de travail.
Ils développent également le potentiel créatif de Gemini grâce à Canvas, un outil qui permet aux utilisateurs de générer des rapports interactifs, des infographies, des questionnaires ou des podcasts à l’aide de quelques instructions. Pas de compétences approfondies en matière de conception. Pas de codage avancé. Il s’agit simplement d’une production générative adaptée à l’objectif et au public. La prise en charge multilingue est intégrée, ce qui élargit la possibilité d’utilisation au sein des équipes et des marchés.
Les développeurs bénéficient également d’une plus grande flexibilité. Le codage Vibe via Canvas permet aux utilisateurs de créer des applications par le biais de conversations en va-et-vient avec l’IA. Il en résulte des logiciels fonctionnels sans les frictions habituelles liées à la configuration. Lorsque des personnes ayant peu ou pas de connaissances en programmation peuvent créer des prototypes, vous levez les contraintes qui pèsent sur l’innovation.
Ce changement de plateforme donne plus d’autonomie aux unités opérationnelles. Les équipes marketing peuvent produire des visualisations de données personnalisées. Les analystes peuvent générer du contenu structuré. Les équipes produits peuvent créer rapidement des prototypes de fonctionnalités. Et tout cela s’exécute sur le même ensemble de modèles sous-jacents, ce qui signifie que la sécurité, les performances et la logique de l’IA restent cohérentes.
Pour les dirigeants, la conclusion est simple : la production créative n’est plus limitée par les effectifs ou les compétences. Les équipes qui s’adaptent et construisent avec l’IA gagnent désormais en rapidité et en avantage fonctionnel. Cela permet de débloquer la productivité et de réduire les coûts et les délais qui accompagnent généralement la conception ou la créativité technique.
Les capacités de Google en matière de médias génératifs progressent rapidement
Les nouveaux modèles de médias génératifs, Veo 3 et Imagen 4, élargissent les possibilités de production de contenu. Veo 3 est désormais capable de générer de l’audio en natif, et non plus seulement de la vidéo. Imagen 4 permet de générer des images photoréalistes en haute résolution avec une cohérence et une précision accrues. Les deux modèles sont disponibles directement dans l’application Gemini, ce qui signifie que les développeurs, les créateurs et les équipes ont un accès immédiat sans avoir besoin d’un onboarding ou d’une configuration poussés.
Google va encore plus loin avec un outil appelé Flow, une solution destinée aux cinéastes et aux équipes de contenu qui ont besoin de générer des séquences vidéo cinématiques de manière efficace. Flow permet aux utilisateurs de transformer de courts clips en scènes plus longues et plus complètes, grâce aux modèles vidéo de Gemini. Les implications sont pratiques : les concepteurs peuvent prototyper du contenu plus rapidement, les spécialistes du marketing peuvent adapter les campagnes médiatiques à l « échelle mondiale et les équipes créatives peuvent réduire la dépendance à l » égard du rendu manuel.
Les médias génératifs ne sont plus expérimentaux. Ces modèles sont en production. Ils sont rapides, flexibles et adaptés aux exigences du monde réel, qu’il s’agisse de générer des visuels promotionnels, des expériences numériques ou de segmenter des ressources créatives sur plusieurs formats.
Pour les dirigeants, l’intérêt ne réside pas dans la nouveauté, mais dans la rapidité et l’évolutivité. Si votre organisation dépend des médias, des publicités, du contenu, des présentations de produits, il y a clairement une réduction des coûts et un gain de temps. Ces outils modifient la fréquence, la rapidité et l’ampleur du déploiement du contenu sur les différents canaux. Les équipes qui adoptent rapidement ces outils redéfiniront les délais et les budgets de leur cycle de création.
L’IA offre un potentiel de transformation pour améliorer les conditions de vie et inspirer l’innovation future.
La feuille de route de Google en matière d’IA va au-delà des produits. Elle inclut la recherche fondamentale visant à changer ce qui est possible dans des secteurs tels que la robotique, l’informatique quantique, les soins de santé et la mobilité autonome. L’entreprise continue d’investir dans des initiatives telles qu’AlphaFold pour la modélisation des protéines, la conception de systèmes quantiques et les capacités croissantes de conduite autonome de Waymo. Il ne s’agit pas de projets secondaires, mais de paris à long terme dont les résultats concrets commencent à prendre forme.
Waymo, en particulier, commence à faire partie de la conscience publique. Un moment récent l’a bien illustré : le PDG de Google a raconté comment son père, octogénaire, avait été émerveillé lors de son premier trajet en Waymo à travers San Francisco. Ce changement de perspective en dit long. Lorsqu’une technologie de haut niveau est accessible, elle crée un impact sociétal plus profond.
C’est à ce niveau que le leadership est important. À ce niveau, le changement technologique a besoin de personnes capables de transformer le potentiel en produit et la vision en infrastructure. Les dirigeants d’entreprise et les décideurs ont un rôle direct à jouer dans l’application de ces outils, qu’il s’agisse d’automatiser la logistique, d’améliorer les diagnostics médicaux ou de rendre les transports plus sûrs.
Le défi de la mise en œuvre n’est pas d’ordre technique, Google se chargeant de la majeure partie du travail technique. Le défi réside dans l’alignement organisationnel, la rapidité d’intégration et la volonté de repenser les systèmes traditionnels. Les entreprises suffisamment audacieuses pour se réorganiser et adopter rapidement les technologies influenceront les secteurs d’activité, et ne se contenteront pas d’y être compétitives.
C’est l « état d’esprit qu’exige ce moment. L’IA peut créer de la valeur à chaque niveau d’opération, de la gestion des tâches quotidiennes aux systèmes à l » échelle d’une ville. Ceux qui sont prêts à construire maintenant façonneront le prochain cycle de progrès.
Dernières réflexions
Ce que Google montre actuellement n’est pas une feuille de route, c’est une exécution à grande échelle. Les modèles sont plus rapides, l’infrastructure est plus solide et le déploiement est déjà en cours sur des plateformes que des milliards de personnes utilisent chaque jour. Il ne s’agit pas de savoir ce qui pourrait être possible. Il s’agit de ce qui est déjà réel, avec des outils qui fonctionnent, s’améliorent et s’intègrent dans les flux de travail quotidiens au niveau du système.
Pour les dirigeants, c’est le signe d’un changement dans le mode de fonctionnement des organisations. L’IA n’est pas un département, elle devient un moteur interne qui touche à tout, de l’expérience client à l’automatisation des tâches en passant par la planification stratégique. Si votre pile technologique, vos systèmes de données ou vos produits numériques ne peuvent pas s’adapter à cette vitesse ou à ce niveau d’intelligence, les goulets d’étranglement ne seront pas un risque, mais une garantie.
Google n’attend pas. Ses utilisateurs non plus. La bonne décision n’est pas d’observer, mais de s’engager, de tester, de déployer et de construire. La compétitivité dépend désormais de la rapidité avec laquelle vos équipes peuvent travailler avec cette technologie, et pas seulement la comprendre. L’appel est simple : alignez votre orientation sur celle de la plateforme, ou vous optimiserez pour un monde qui n’existe plus.
