Pourquoi Google mise-t-il autant sur la prochaine génération de modèles d’intelligence artificielle multi-agents, au point d’en réserver l’accès à ses abonnés les plus coûteux ? Qu’est-ce qui se joue véritablement dans cette nouvelle course technologique autour du raisonnement artificiel ?
Depuis l’annonce de Gemini 2.5 Deep Think lors du Google I/O 2025, le géant californien ne cesse de vanter la puissance inédite de son IA de raisonnement. Mais à 250 dollars par mois pour profiter en avant-première de cet agent dans l’application Gemini, la révolution serait-elle réservée à une élite de la tech ? Cette politique tarifaire agressive traduit-elle la réalité d’un coût exponentiel pour l’informatique nécessaire à la coordination de plusieurs IA sur la même question ?
Selon Google, le secret de Gemini 2.5 Deep Think réside dans un principe inédit pour le grand public : la mobilisation « multi-agents ». Plusieurs IA travailleraient désormais en parallèle sur la même problématique, chacune apportant sa perspective, avant de fusionner leurs résultats pour livrer une réponse prétendument bien supérieure à celle d’un modèle unique. Mais comment vérifier l’apport réel de cette approche ? Et surtout, le passage à l’échelle reste coûteux : ces calculs, habituellement exécutés en quelques secondes, peuvent parfois prendre des heures, comme l’a démontré la victoire de Google à l’Olympiade Internationale de Mathématiques grâce à une version adaptée de leur modèle.
Les prouesses de l’IA la plus avancée de Google suscitent autant d’enthousiasme que de questions sur la démocratisation réelle du progrès technologique.
Google promet que le modèle Gemini 2.5 Deep Think marque un bond en avant, s’appuyant sur de nouveaux algorithmes d’apprentissage par renforcement. Est-ce suffisant pour faire la différence ? Sur les fameux benchmarks (Humanity’s Last Exam, LiveCodeBench 6), Google affiche des scores impressionnants qui dépasseraient OpenAI, xAI ou Anthropic. Mais est-ce le signe d’un vrai changement de paradigme ou simplement d’une surenchère entre géants pour attirer la lumière ?
Autre question : à quoi ressemblera la créativité et la résolution de problèmes à l’âge des IA « multi-agents » ? Les chercheurs que Google convie à tester en exclusivité le modèle ayant remporté la médaille d’or à l’OIM auront-ils véritablement voix au chapitre pour façonner un outil scientifique de pointe ou seront-ils simples spectateurs d’un bras de fer industriel ?
Derrière les promesses de générer des contenus plus longs, précis et esthétiques – voire d’accélérer le chemin vers la découverte scientifique –, la course semble s’intensifier : Elon Musk parie sur son Grok 4 Heavy chez xAI, Anthropic approfondit aussi la piste, et OpenAI ne cache pas travailler sur des systèmes similaires. Vivons-nous un tournant décisif pour l’IA, ou un déploiement qui restera réservé à ceux qui peuvent payer le prix fort ?
Finalement, Google affirme vouloir ouvrir Gemini 2.5 Deep Think, via son API, à une poignée de développeurs triés sur le volet pour explorer les usages en entreprise. Cette ouverture contrôlée suffira-t-elle à impulser une adoption large et à influer, enfin, sur notre quotidien ?
Source : Techcrunch
