Google a contribué à lancer la course à l’IA moderne, mais rester en tête s’est avéré bien plus difficile que d’y participer. Selon un nouveau rapport de Bloomberg, la société a pris des mois de retard sur son calendrier interne pour le lancement de Gemini 3.5 Pro, son prochain modèle d'IA phare, alors que les ingénieurs continuent de travailler pour améliorer l'une de ses plus grandes faiblesses : le codage.
Le retard ne concerne pas simplement la mise au point d’un autre chatbot. Cela met en évidence un problème plus large auquel Google est confronté, où des équipes d'ingénierie massives, de multiples divisions de produits et des exigences de plus en plus strictes en matière de sécurité de l'IA ralentissent la capacité de l'entreprise à répondre à des concurrents qui semblent heureux d'avancer beaucoup plus rapidement.
Alors qu'OpenAI, Anthropic et Meta continuent de publier des modèles de plus en plus performants, Google semble être pris dans le difficile exercice d'équilibre consistant à créer une meilleure IA sans briser la confiance qu'il a établie dans les produits utilisés par des milliards de personnes.
Le codage reste le plus grand défi des Gémeaux
Bloomberg, citant plusieurs employés actuels et anciens de Google, rapporte que Gemini 3.5 Pro a été retardé parce que l'entreprise n'a pas obtenu les améliorations attendues en termes de performances de codage. Le rapport indique que Google a même actualisé les données de formation du modèle à la fin du mois dernier pour renforcer les capacités de codage, mais les résultats n'auraient pas répondu aux attentes internes.
Cela devient un champ de bataille de plus en plus important. L’écriture de code est devenue l’une des références les plus claires séparant les principaux modèles d’IA actuels. OpenAI, Anthropic et, plus récemment, Meta ont tous investi massivement dans des systèmes d'IA axés sur les développeurs, capables d'écrire, de déboguer et de raisonner dans le cadre de projets logiciels complexes. Selon le rapport, OpenAI et Meta surpassent actuellement les modèles disponibles de Google dans ce domaine.
Google insiste cependant sur le fait que le développement progresse. Dans une déclaration citée par Bloomberg, la société a déclaré qu'elle testait Gemini 3.5 Pro, un modèle Flash amélioré, ainsi que d'autres systèmes d'IA avec des partenaires, tout en poursuivant les discussions avec le gouvernement américain sur les normes de test et la sécurité de l'IA.
Le retard est également notable car de nombreux observateurs s'attendaient à ce que Gemini 3.5 Pro fasse ses débuts lors de Google I/O plus tôt cette année. Au lieu de cela, la société s'est concentrée sur les améliorations progressives du Gemini tandis que les concurrents continuaient à proposer de nouveaux modèles pionniers.
La plus grande force de Google pourrait aussi être son ralentissement
Contrairement à la plupart des startups d’IA, Google ne crée pas de modèles de manière isolée. Chaque version majeure de Gemini doit à terme fonctionner sur Search, YouTube, Maps, Android, Workspace, Cloud et des dizaines d'autres produits. Cette échelle confère à Google d’énormes avantages, notamment l’accès à des quantités inégalées de données réelles, mais elle introduit également des niveaux de coordination interne qui peuvent ralentir la prise de décision.
Selon le rapport de Bloomberg, les employés actuels et anciens décrivent des priorités concurrentes au sein de DeepMind, Google Cloud, Android et d'autres équipes, avec des efforts de codage d'IA qui se chevauchent, ce qui rend plus difficile le maintien d'une stratégie unifiée. D'anciens employés ont également déclaré que des désaccords internes sur le code généré par l'IA et des restrictions antérieures sur l'utilisation de Gemini pour le développement de logiciels avaient limité l'expérimentation lors du premier déploiement de la technologie.
Google affirme que ces politiques ont évolué. La société affirme qu'environ 75 % de son code de production est désormais généré à l'aide de l'IA, tandis que les outils de codage internes sont en cours de consolidation sous une plate-forme commune appelée Google Antigravity. Le rapport note également que les ingénieurs devraient désormais utiliser l'IA pour le codage, même si certains continuent de faire face à des contraintes de capacité de calcul en raison de l'intense demande interne en ressources GPU.
Le rapport souligne également une frustration croissante au sein de certaines parties de l'organisation IA de Google, certains chercheurs étant apparemment partis pour des concurrents comme Anthropic. Pendant ce temps, les clients semblent divisés sur Gemini 3.5 Flash. Alors que des entreprises comme Figma ont loué son équilibre entre vitesse et qualité, d'autres, y compris la plateforme éducative Platzi, penseraient qu'elle se situe dans un juste milieu, offrant des coûts plus élevés que les modèles Flash précédents sans égaler les capacités de raisonnement de ses concurrents haut de gamme.
Le défi de Google en matière d’IA n’est plus de prouver qu’il est capable de créer des modèles révolutionnaires. Rares sont ceux qui doutent que ce soit possible. La vraie question est de savoir si une entreprise de la taille de Google peut commercialiser ces modèles assez rapidement dans un secteur où les concurrents mesurent désormais les progrès en semaines au lieu de mois.
