Google lance Gemini 3 Deep Think pour la résolution de problèmes scientifiques complexes

Le 12 février 2026, Google a annoncé la disponibilité d'une version majeure de son modèle de raisonnement spécialisé, Gemini 3 Deep Think. Cette itération actualisée se concentre stratégiquement sur la résolution de défis complexes dans les domaines de la science, de la recherche et de l'ingénierie, visant à combiner une connaissance scientifique approfondie avec une application pratique en ingénierie. Cette initiative signale une orientation claire de Google vers des capacités d'analyse rigoureuses, s'éloignant des interfaces conversationnelles généralistes.

Les développeurs ont travaillé en étroite collaboration avec des scientifiques et des chercheurs pour doter le modèle de la capacité de raisonner sur des problèmes sans garde-fous clairs ni données complètes, le positionnant comme un collaborateur numérique pour les travaux de pointe. Les performances de Gemini 3 Deep Think sur les bancs d'essai de l'intelligence artificielle ont atteint des niveaux inédits. Le modèle a obtenu des résultats de niveau médaille d'or aux sections écrites des Olympiades Internationales de Physique et de Chimie de 2025, et a enregistré un score de 50,5 % au CMT-Benchmark en physique théorique.

Les avancées algorithmiques et mathématiques constituent un jalon notable de cette mise à jour. Deep Think a atteint des résultats de niveau médaille d'or lors de l'Olympiade Internationale de Mathématiques 2025, résolvant cinq des six problèmes avec une précision saluée par les évaluateurs de l'IMO. En programmation compétitive, le modèle a enregistré un score Elo de 3455 sur le benchmark Codeforces. Il a également établi un nouvel état de l'art avec 48,4 % sur Humanity's Last Exam (sans outils), un test conçu pour évaluer les limites des modèles frontières.

L'impact pratique de Gemini 3 Deep Think est déjà validé par des utilisateurs externes. La mathématicienne Lisa Carbone de l'Université Rutgers a utilisé le modèle pour examiner un article technique, où Deep Think a identifié une faille logique subtile ignorée lors de l'examen par les pairs humains. Parallèlement, des chercheurs du Wang Lab à l'Université Duke, dont Haozhe “Harry” Wang, ont optimisé les méthodes de fabrication de la croissance cristalline de semi-conducteurs, permettant la conception d'une recette pour des films minces dépassant les 100 micromètres.

L'accessibilité de cette capacité de calcul est un facteur clé de sa pertinence stratégique. Gemini 3 Deep Think est désormais intégré dans l'application Gemini pour les abonnés Google AI Ultra. Plus significativement, Google rend cette capacité de raisonnement profond accessible pour la première fois via l'API Gemini à un cercle sélectionné de chercheurs, d'ingénieurs et d'entreprises. Les fonctionnalités incluent la modélisation de systèmes physiques par le code et la transformation d'une esquisse en un fichier prêt pour l'impression 3D, concrétisant le passage de la théorie à l'application tangible.