Cours
IA pratique avec Google Gemini et NotebookLM
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Note : Google a depuis annoncé Gemini 3.8 Flash et 3.8 Flash Cyber. Voyez-les à l\'œuvre dans notre tutoriel sur l\'API Gemini 3.8 Flash.
\nGoogle publie aujourd\'hui trois modèles Gemini avec un même objectif : en faire plus avec moins de tokens :
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- 3.6 Flash \n
- 3.5 Flash-Lite, et \n
- 3.5 Flash Cyber. \n
3.6 Flash est la mise à niveau polyvalente. Flash-Lite sacrifie un peu de qualité au profit de la vitesse et du prix. Cyber est un outil spécialisé en sécurité, auquel la plupart des utilisateurs n\'auront pas accès.
\nCi-dessous : ce que fait concrètement chaque modèle, la solidité des benchmarks, et où se positionne Gemini 3.5 Pro dans l\'ensemble.
\nChoisir entre les nouveaux modèles Gemini
\nChaque modèle se place à un niveau différent sur le compromis coût/capacités. Si vous choisissez sur la base des benchmarks, passez directement à la suite ; ils sont plus bas.
\nQu\'est-ce que Gemini 3.6 Flash ?
\nGemini 3.6 Flash est la pièce maîtresse de cette sortie. C\'est le modèle que Google veut que vous utilisiez par défaut pour le code, le travail de connaissance et tout ce qui est multimodal.
\nD\'après l\' Artificial Analysis Index, 3.6 Flash réduit l\'utilisation de tokens de sortie de 17 % par rapport à 3.5 Flash, et Google annonce des baisses allant jusqu\'à 65 % sur certains tests individuels comme DeepSWE. Une partie vient d\'un modèle plus pertinent qui dit moins. Le reste tient au fait d\'aboutir à une conclusion en moins d\'étapes de raisonnement et moins d\'appels d\'outils, un autre type de gain, plus difficile à simuler.
\n3.6 Flash accepte en entrée du texte, des images, de la vidéo, de l\'audio et des PDF, avec une fenêtre de contexte d\'1 million de tokens et un plafond de sortie de 64 k. L\'utilisation d\'ordinateur est désormais intégrée à l\'API Gemini et à Gemini Enterprise, aux côtés de l\'appel de fonctions, de la génération structurée et de la recherche comme outil. (Ce n\'est peut-être plus propre à 3.6 Flash ; la plupart des laboratoires de pointe proposent désormais une forme d\'utilisation d\'ordinateur.)
\nQuid de Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash ?
\nFace à son prédécesseur, le saut est réel presque partout : DeepSWE presque doublé, MLE-Bench passe de 49,7 % à 63,9 %, et la performance en long contexte sur GDM-MRCR v2 progresse à deux chiffres.
\n![\"Benchmarks](\"https://media.datacamp.com/cms/45f946f16560e8342cff403eb1efc4a5.png\")
Qu\'est-ce que Gemini 3.5 Flash-Lite ?
\n3.5 Flash-Lite ne cherche pas à être le modèle le plus intelligent de la gamme. C\'est le plus rapide, à 350 tokens de sortie par seconde, et le moins cher, à 0,30 $ par million de tokens d\'entrée et 2,50 $ par million de tokens de sortie.
\nSi votre charge est volumineuse et sensible à la latence — pensez recherche agentique, traitement massif de documents, tout ce qui s\'exécute des milliers de fois par jour — l\'écart de qualité des autres modèles ne vaut probablement pas le coût pour le combler. C\'est le pari de Flash-Lite.
\nLes développeurs peuvent ajuster le niveau de réflexion selon la tâche : minimal ou faible pour une exécution peu coûteuse, rapide et à haut débit, ou plus élevé pour des sous-agents multi-étapes qui doivent réellement raisonner.
\nQuid de Gemini 3.5 Flash-Lite vs Gemini 3.1 Flash-Lite ?
\nLa comparaison avec son propre prédécesseur, 3.1 Flash-Lite, n\'est pas serrée : Terminal-Bench 2.1 passe de 31 % à 54 %, GDM-MRCR v2 de 60,1 % à 72,2 %, GDPVal-AA v2 de 642 à 1140.
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\n| Benchmark | Gemini 3.5 Flash-Lite | Gemini 3.1 Flash-Lite |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 54% | 31% |
| GDM-MRCR v2 (long contexte) | 72,2% | 60,1% |
| GDPVal-AA v2 (Elo) | 1140 | 642 |
La comparaison la plus intéressante, honnêtement, est vers le haut. Sur plusieurs évaluations agentiques et de code, 3.5 Flash-Lite surpasse désormais l\'ancien et plus grand Gemini 3 Flash — SWE-Bench Pro (54,2 % vs 49,6 %), OSWorld-Verified (74,0 % vs 65,1 %). Si cela se confirme sur votre charge, c\'est une réduction de coût nette sans impacter la qualité.
\nQu\'est-ce que Gemini 3.5 Flash Cyber ?
\nEnfin, il y a Cyber, que la majorité des lecteurs ne pourra jamais utiliser. Il s\'agit d\'un 3.5 Flash affiné spécifiquement pour détecter et corriger des vulnérabilités de sécurité, déployé au sein du système CodeMender de Google, où plusieurs agents basés sur Cyber collaborent et renvoient un rapport consolidé.
\nGoogle indique qu\'il est compétitif avec les modèles de tout premier plan sur CyberGym, un benchmark de cybersécurité largement utilisé, malgré son empreinte plus réduite — ce qui, si cela se vérifie, est sans doute la plus intéressante histoire d\'efficience de toute cette sortie.
\nL\'accès est limité aux gouvernements et partenaires de confiance via le programme pilote de CodeMender. Pas de tarification publique ni de date de sortie générale.
\nBenchmarks de Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber
\nVoici un résumé des résultats de benchmark. J\'ai aussi inclus les informations de tarification, essentielles pour faire un choix éclairé.
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\n| Benchmark | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.6 Luna | Grok 4.5 | Claude Sonnet 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Prix entrée ($/1M) | 1,50 $ | 1,50 $ | 2,00 $ | 1,00 $ | 2,00 $ | 3,00 $ |
| Prix sortie ($/1M) | 7,50 $ | 9,00 $ | 12,00 $ | 6,00 $ | 6,00 $ | 15,00 $ |
| SWE-Bench Pro | 58,7% | 55,1% | 54,2% | 62,7% | 64,7% | 63,2% |
| DeepSWE v1.1 | 49% | 37% | 12% | 67% | 54% | 54% |
| Terminal-Bench 2.1 | 78,0% | 76,2% | 73,8% | 84,7% | 83,3% | 80,4% |
| MLE-Bench | 63,9% | 49,7% | 42,6% | 47,6% | 43,2% | 66,9% |
| OSWorld-Verified | 83,0% | 78,4% | 76,2% | 72,6% | — | 81,2% |
| GDPVal-AA v2 (Elo) | 1421 | 1349 | 965 | 1584 | 1535 | 1607 |
| CharXiv Reasoning (sans outils) | 85,2% | 84,2% | 83,3% | 82,7% | 81,6% | 77,0% |
| GDM-MRCR v2, 128k | 91,8% | 77,3% | 84,9% | 74,8% | 81,4% | 71,6% |
Face à la concurrence externe, le verdict est partagé. GPT-5.6 Luna et Grok 4.5 mènent sur les benchmarks très axés code — SWE-Bench Pro, DeepSWE — et l\'écart est réel si votre charge est véritablement centrée sur le code et non adjacente.
\nClaude Sonnet 5 domine sur le travail de connaissance et MLE-Bench.
\nLà où 3.6 Flash s\'impose réellement, c\'est sur la recherche en long contexte et le raisonnement sur graphiques, avec une avance nette, et il est moins cher en sortie que tous les modèles listés, à l\'exception de GPT-5.6 Luna et Grok 4.5.
\nDate de sortie, disponibilité et tarification
\n3.6 Flash et 3.5 Flash-Lite sont disponibles dès maintenant — via l\'API Gemini, Google AI Studio, Android Studio, et pour 3.6 Flash spécifiquement, aussi Google Antigravity. Les clients Enterprise accèdent aux deux via la Gemini Enterprise Agent Platform, avec 3.6 Flash également dans l\'application Gemini Enterprise. Côté grand public, les deux sont disponibles dans l\'application Gemini, et Flash-Lite commence à apparaître dans le mode IA de Google Search.
\nTarifs, si vous avez fait défiler pour ça :
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- 3.6 Flash : 1,50 $/1M tokens d\'entrée, 7,50 $/1M tokens de sortie \n
- 3.5 Flash-Lite : 0,30 $/1M tokens d\'entrée, 2,50 $/1M tokens de sortie \n
- 3.5 Flash Cyber : pas de prix public — réservé au programme pilote CodeMender \n
Sécurité de Gemini 3.6 Flash : protections de pointe et résistance aux jailbreaks
\n3.6 Flash est livré avec ce que Google appelle des protections renforcées de Frontier Safety autour des mésusages CBRN et cyber offensifs — formulation standard pour « nous avons essayé de rendre le jailbreak plus difficile sans rendre le modèle pénible à utiliser », un équilibre que tous affirment avoir trouvé, mais que les commentaires sur X remettent souvent en question.
\nLe déploiement restreint de Cyber répond à la même logique, différemment appliquée. Plutôt que d\'ajuster finement la sécurité d\'un modèle chasseur de vulnérabilités pour une sortie générale, Google a choisi de ne pas le diffuser largement.
\nEt la suite pour Gemini : calendrier de 3.5 Pro et Gemini 4
\n3.5 Pro est toujours en test chez des partenaires, Google annonçant une disponibilité générale dès qu\'il sera prêt.
\nPlus notable encore, Google a confirmé avoir lancé le pré-entraînement de Gemini 4, le qualifiant de parcours de pré-entraînement le plus ambitieux à ce jour. Pour rester informé des dernières actualités IA, abonnez-vous à notre newsletter, The Median ; nous vous tiendrons au courant des sorties importantes de modèles comme celle-ci.
\n\nConclusion
\nAucun de ces trois modèles ne cherche à dominer tous les classements, et c\'est probablement le bon choix. 3.6 Flash cède du terrain à GPT-5.6 Luna et Grok 4.5 sur les benchmarks de code, et à Claude Sonnet 5 sur le travail de connaissance, en échange d\'un vrai gain d\'efficience par rapport à son prédécesseur et d\'une avance nette sur la recherche en long contexte.
\n3.5 Flash-Lite n\'essaie même pas de rivaliser sur la qualité. Le modèle parie que, pour une grande part des charges agentiques, au-delà d\'un certain seuil la qualité compte moins que la vitesse et le coût. C\'est sans doute vrai. C\'est aussi le genre de pari qui semble évident… jusqu\'à ce qu\'un agent prenne une mauvaise décision qu\'un modèle plus intelligent n\'aurait pas prise.
\nCyber n\'apparaît sur aucun classement. C\'est un outil étroit, conçu pour une mission précise, réservé aux acteurs auxquels Google fait confiance — ce qui en dit autant sur la prise au sérieux du risque de découverte de vulnérabilités par Google que la section sécurité ci-dessus.
\nPris ensemble, cela ressemble moins à trois lancements séparés qu\'à un réglage fin de toute la gamme Flash pour des charges agentiques à grande échelle, tandis que les modèles réellement ambitieux — 3.5 Pro, Gemini 4 — restent en réserve jusqu\'à ce qu\'ils soient prêts.
Author
Josef Waples
