77,1 %. C’est le score que Gemini 3.1 Pro, le nouveau modèle de Google, vient d’obtenir sur l’ARC-AGI-2, un benchmark conçu pour tester la capacité des intelligences artificielles à résoudre des problèmes logiques inédits. Il y a trois mois à peine, Gemini 3 Pro plafonnait à 31,1 %. En un trimestre, Google a littéralement doublé les performances de raisonnement de son modèle phare — sans toucher au prix. Claude Opus 4.6 d’Anthropic atteint 68,8 % sur ce même benchmark. ChatGPT 5.2 d’OpenAI est à 52,9 %. La hiérarchie vient de basculer, et ce n’est pas anodin dans une industrie qui vit déjà un tournant historique.
Des benchmarks qui mettent la concurrence sous pression
Google n’y est pas allé par quatre chemins : Gemini 3.1 Pro ne s’est pas contenté de progresser légèrement sur les benchmarks habituels. Il les a dominés de manière assez brutale pour que la communauté IA en parle pendant plusieurs jours.
Sur l’ARC-AGI-2, benchmark de référence pour mesurer le raisonnement logique abstrait, le modèle atteint donc 77,1 % — soit plus du double du score précédent en seulement trois mois. Mais ce n’est pas tout. Sur le SWE (Software Engineering) benchmark, qui évalue la capacité à résoudre de vrais problèmes de code en conditions réelles, Gemini 3.1 Pro grimpe à 81,6 %. Sur le GPQA Diamond, qui teste des connaissances scientifiques de niveau doctorat dans des disciplines exigeantes, il atteint 94,3 %.
Selon Artificial Analysis, organisme d’évaluation indépendant reconnu dans l’industrie, Gemini 3.1 Pro se hisse en tête de leur indice d’intelligence — tout en coûtant environ la moitié du prix de ses concurrents directs les plus performants. C’est cette combinaison performance-prix qui rend ce lancement difficile à ignorer pour les autres laboratoires.
Un raisonnement dopé par Gemini 3 Deep Think
Il n’y a pas de miracle dans cette montée en puissance : Google a explicitement injecté dans Gemini 3.1 Pro l’intelligence améliorée développée pour Gemini 3 Deep Think, son modèle de raisonnement avancé qui avait récemment réalisé des découvertes dans le domaine médical. La semaine précédant ce lancement, Google avait justement mis à jour ce modèle de recherche — et cette progression a été directement intégrée dans le modèle général accessible à tous.
Dans son annonce officielle, l’équipe de Google précisait : « Nous lançons aujourd’hui l’intelligence centrale améliorée qui rend ces avancées possibles. » Traduction concrète : les capacités réservées au modèle de recherche sont désormais accessibles au quotidien, sans surcoût.
L’amélioration porte principalement sur la gestion des thinking tokens, ces étapes de réflexion interne que le modèle effectue avant de formuler une réponse. L’équipe Jetbrains, qui utilise l’API Google en production, l’a résumé en trois mots : plus fort, plus rapide, plus efficace. Pour une tâche de programmation ou d’analyse complexe, le modèle arrive au bon résultat avec moins de tentatives et moins de tokens consommés — ce qui se traduit directement en économies pour les développeurs.
La génération de SVG animé : la fonctionnalité qui a surpris tout le monde
Parmi toutes les annonces liées à ce lancement, c’est la génération de SVG animés qui a capté le plus d’attention — ce qui est assez inhabituel pour un lancement de modèle de langage. Google en a d’ailleurs fait le point central de sa communication, signe que la fonctionnalité est suffisamment marquante pour dépasser le public des développeurs.
Un SVG animé, pour ceux qui ne connaissent pas, est une image vectorielle animée entièrement construite en code. L’avantage principal : elle reste parfaitement nette quelle que soit la taille d’affichage, et le fichier pèse une fraction de ce que pèserait une vidéo équivalente. C’est le format idéal pour les animations web légères et scalables.
Gemini 3.1 Pro peut désormais générer ces animations directement depuis une simple description textuelle. John Deff, responsable Gemini chez Google, a partagé sur X des démonstrations frappantes : un pélican à vélo avec une posture naturelle et des détails anatomiquement corrects, une grenouille sur un instrument, une girafe au volant d’une mini-voiture. Le niveau de détail est assez saisissant. Pour le web design et la création de contenu, les possibilités sont très concrètes : infographies animées, illustrations interactives, animations de chargement personnalisées — tout cela depuis une description en langage naturel.
Un rapport qualité-prix qui force la concurrence à réagir
C’est là où les choses deviennent véritablement intéressantes du point de vue stratégique. Gemini 3.1 Pro coûte exactement le même prix que son prédécesseur : 2 dollars par million de tokens en entrée, 12 dollars en sortie. Aucune augmentation malgré un bond de performance spectaculaire.
Pour comparer : Claude Opus 4.6 d’Anthropic est facturé 5 dollars à l’entrée et 25 dollars à la sortie. ChatGPT 5.2 d’OpenAI est légèrement moins cher à l’entrée (1,75 dollar) mais plus coûteux à la sortie (14 dollars). Gemini 3.1 Pro offre donc des performances en tête de classement chez Artificial Analysis à un prix deux fois inférieur à ses principaux concurrents. C’est ce ratio qualité-prix qui met les autres laboratoires sous pression et va inévitablement les forcer à ajuster leur positionnement tarifaire ou à accélérer leurs propres performances.
À noter : pour les prompts dépassant 200 000 tokens, le prix monte à 4 dollars à l’entrée et 18 dollars à la sortie — des niveaux qui restent compétitifs pour les usages entreprise à grande échelle.
Disponible partout : un déploiement massif et immédiat
Google a opté pour une distribution maximale dès le lancement. Gemini 3.1 Pro est accessible dans l’application Gemini pour les abonnés Google AI Pro et Ultra, dans Notebook LM, dans AI Studio pour les développeurs, dans Vertex AI pour les entreprises, dans Gemini CLI pour le terminal, dans Android Studio et même dans GitHub Copilot.
C’est cette intégration avec GitHub Copilot qui est particulièrement notable pour les équipes de développement. Les premiers retours indiquent que le modèle excelle dans les boucles d’édition et de test : il utilise les outils plus précisément, résout les problèmes avec moins d’appels d’outils que les autres modèles. Pour un développeur, moins d’appels d’outils signifie un travail plus rapide et moins coûteux — c’est un argument concret, pas un argument marketing.
Le choix de cette distribution agressive sur toutes les plateformes majeures de développement est aussi un signal stratégique fort : Google ne mise pas seulement sur ses propres services, il cherche à devenir la couche IA de référence dans l’ensemble de l’écosystème existant.
Ce que ça change concrètement pour vous
Une mise à jour aussi impressionnante mérite qu’on reste nuancé. Gemini 3.1 Pro n’est pas parfait et n’est pas le meilleur modèle sur tous les fronts.
Sur Arena, la plateforme où les utilisateurs votent pour leur modèle favori à l’aveugle, Claude Opus 4.6 reste en tête pour le texte et le code. Sur les tâches expertes évaluées par des humains, Claude conserve également l’avantage. Sur les benchmarks de codage ultra-spécialisés, comme Terminal Benchmark 2.0, c’est ChatGPT 5.3 Codex qui mène avec 77,3 % contre 68,5 % pour Gemini. Et le modèle était encore en préversion au moment du lancement — certains utilisateurs ont rapporté des temps de réponse très longs lors des premiers jours, parfois plus d’une minute et demie pour un message simple. Ce sont des problèmes classiques de scaling au lancement, mais ils méritent d’être mentionnés.
La fenêtre de contexte reste à 1 million de tokens en entrée, ce qui permet d’analyser des bases de code entières ou de longs documents. Le modèle gère nativement le texte, les images, l’audio et la vidéo — c’est désormais le standard de l’industrie, ce qui dit tout sur la vitesse d’évolution en cours. Ce qui est réellement significatif dans ce lancement, c’est le signal qu’il envoie : en 3 mois, Google a plus que doublé les capacités de raisonnement de son modèle phare sans augmenter le prix, et l’a rendu disponible sur pratiquement toutes les plateformes de développement existantes. Nous ne sommes plus dans une évolution incrémentale. Nous sommes dans une accélération où chaque acteur pousse les autres à aller plus vite, plus loin, moins cher — et c’est vous, utilisateur, qui en bénéficiez directement.
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