Google a lancé Gemini 3.1 Ultra avec une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens et Gemma 4 pour les flux de travail agentiques en avril 2026, intensifiant sa rivalité avec OpenAI.
Une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens — suffisamment grande pour ingérer simultanément huit romans complets — a été livrée comme fonctionnalité standard du Gemini 3.1 Ultra de Google lors du lancement du modèle en avril 2026, doublant ainsi le précédent référentiel de production et établissant un nouveau standard opérationnel pour les déploiements d'IA en entreprise. Aucun modèle concurrent en disponibilité générale ne l'égale.
Les fenêtres de contexte constituent la mémoire de travail d'un modèle de langage au cours d'une session : chaque token supplémentaire permet au système de maintenir davantage d'informations actives simultanément. Gemini 2.0 Ultra, lancé fin 2025, offrait une fenêtre de contexte d'un million de tokens. Le GPT-5 d'OpenAI, lancé en mars 2026, propose 256 000 tokens comme niveau grand public standard. Le doublement à 2 millions n'est pas principalement une fonctionnalité grand public — la plupart des individus n'écriront jamais une invite de 2 millions de tokens — mais pour les cas d'usage en entreprise incluant la découverte juridique, la synthèse de dossiers médicaux, les audits de code logiciel et l'analyse financière longue durée, la capacité étendue est pratiquement significative et change ce qui peut être accompli en une seule session sans troncature.
Google Gemini 3 Ultra · Gemma 4 · agentic AI
Gemini 3.1 Ultra traite le texte, les images, l'audio et la vidéo nativement dans toutes les modalités simultanément — un choix de conception qui diffère des versions précédentes, lesquelles traitaient les entrées multimodales comme des flux de traitement séparés. Google a cité des benchmarks internes montrant que le modèle obtient un score de 89,3 au test MMLU Pro pour le raisonnement en connaissances professionnelles, contre 87,1 pour GPT-5 et 88,5 pour Claude 4.6 d'Anthropic ; ces trois chiffres proviennent des évaluations propres des entreprises respectives, publiées entre mars et avril 2026, et doivent être interprétés en conséquence.
Le modèle à poids ouverts de Google, Gemma 4, s'est classé premier sur le LMSYS Chatbot Arena parmi les modèles open source au 10 avril 2026, avec un score Elo de 1 412 — 28 points devant le Llama 4 Scout de Meta à 1 384, selon le classement LMSYS maintenu publiquement. Pour les entreprises qui ne peuvent pas envoyer de données à une API tierce pour des raisons de conformité ou de latence, Gemma 4 représente l'option auto-hébergée la plus solide actuellement disponible.
Points Clés
→Google Gemini 3 Ultra: Gemini 3.
→Gemma 4: Gemini 3.
→agentic AI: Gemini 3.
→AI 2026: Gemini 3.
Le moteur commercial sous-jacent est l'IA agentique — des systèmes qui ne se contentent pas de répondre à des questions, mais planifient et exécutent de manière autonome des tâches en plusieurs étapes dans des environnements logiciels sans confirmation humaine à chaque étape. Bloomberg Intelligence a estimé en mars 2026 que les dépenses mondiales en logiciels d'IA pour les entreprises atteindront 297 milliards de dollars en 2026, en hausse de 41 % par rapport à 2025. Les revenus d'IA de Google Cloud ont progressé de 52 % d'une année sur l'autre au quatrième trimestre 2025, atteignant 12,3 milliards de dollars pour le trimestre, selon les résultats d'Alphabet de février — toujours derrière la division des services d'IA de Microsoft Azure, qui a affiché 18,7 milliards de dollars pour la même période. Gemini 3.1 Ultra et Gemma 4 sont explicitement conçus pour combler cet écart dans le niveau agentique, que Google et Microsoft ont tous deux identifié comme la catégorie qui définira l'adoption de l'IA en entreprise en 2026 et 2027.
L'équipe DeepMind de Google a décrit la capacité cible dans un article d'avril 2026 publié dans Nature comme une « autonomie proactive au niveau du flux de travail » — distinguant les vrais systèmes agentiques des chatbots par leur capacité à exploiter des navigateurs, exécuter du code, récupérer des données en temps réel et déléguer à des agents subordonnés sans interrompre l'utilisateur pour approbation à chaque étape. Les API d'utilisation d'outils de Gemini 3.1 Ultra ont été conçues avec cette architecture en tête. La fenêtre de contexte de 2 millions de tokens permet de maintenir un état cohérent à travers le type de chaînes de tâches à long horizon — projets de recherche sur plusieurs jours, refactorisations itératives de code, révisions juridiques multi-documents — que les modèles précédents devaient diviser en sessions séparées avec une perte de contexte inhérente.
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Pour OpenAI et Anthropic, ce lancement remet à zéro les benchmarks concurrentiels. GPT-5, sorti en mars, avait brièvement donné à OpenAI la position de tête sur la plupart des évaluations en entreprise. L'écart de fenêtre de contexte et le changement d'architecture multimodale déplacent les points de comparaison. La conséquence réaliste à court terme n'est pas une migration massive de clients — les contrats d'IA en entreprise engendrent de réels coûts de transition — mais que Google Cloud fonctionne désormais comme une option de premier choix crédible pour les nouveaux déploiements, plutôt que comme une évaluation secondaire après les deux autres. Ce changement dans le processus d'achat est important à grande échelle.
Le risque enfoui dans le récit agentique est la gouvernance. Les modèles qui exécutent de manière autonome des flux de travail dans des environnements logiciels en production introduisent des modes de défaillance que les chatbots consultatifs n'ont pas. Un agent de découverte juridique qui classe mal un document privilégié, ou un système financier qui exécute une transaction défaillante parce que sa fenêtre de contexte a mal interprété des termes contractuels dans un PDF de 200 pages, crée des chaînes de responsabilité que les cadres réglementaires actuels n'attribuent pas clairement. La loi européenne sur l'IA, pleinement en vigueur depuis août 2025, classe certains déploiements agentiques comme des systèmes à haut risque nécessitant des évaluations de conformité — mais les mécanismes d'application restent embryonnaires, et l'audit d'un flux de travail autonome en plusieurs étapes est considérablement plus difficile que l'examen d'un résultat unique d'IA. Les équipes juridiques des entreprises commencent à signaler ce vide.
Google Gemini 3 Ultra · Gemma 4 · agentic AI
Le prochain seuil à surveiller est Google I/O, prévu le 20 mai 2026, où l'entreprise devrait confirmer si Gemini 3.1 Ultra sera intégré dans les produits grand public incluant Search, Workspace et l'application Gemini. Ce déploiement, s'il est annoncé, placerait la fenêtre de contexte de 2 millions de tokens devant des centaines de millions d'utilisateurs et établirait la définition pratique de ce à quoi ressemble l'IA grand public à l'approche de 2027.
En quoi Google Gemini 3.1 Ultra diffère-t-il des modèles précédents ?
Gemini 3.1 Ultra dispose d'une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens — le double de la capacité d'un million de tokens de Gemini 2.0 Ultra, et environ huit fois le niveau standard de 256 000 tokens d'OpenAI GPT-5. Il traite également le texte, les images, l'audio et la vidéo simultanément dans une architecture multimodale native unique, plutôt que de gérer les modalités comme des flux séparés.
Qu'est-ce que Gemma 4 et à qui s'adresse-t-il ?
Gemma 4 est le modèle à poids ouverts de Google, conçu pour les organisations qui ne peuvent pas acheminer leurs données vers une API cloud tierce en raison d'exigences de conformité ou de latence. Il s'est classé premier parmi les modèles open source sur le classement LMSYS Chatbot Arena le 10 avril 2026, avec un score Elo de 1 412 — 28 points devant le Llama 4 Scout de Meta.
Qu'est-ce que l'IA agentique et pourquoi est-elle importante pour les entreprises ?
L'IA agentique désigne des systèmes qui planifient et exécutent de manière autonome des tâches en plusieurs étapes — naviguer sur des navigateurs, exécuter du code, récupérer des données en temps réel — sans nécessiter l'approbation humaine à chaque étape. Bloomberg Intelligence a estimé les dépenses mondiales en logiciels d'IA pour les entreprises à 297 milliards de dollars en 2026, en hausse de 41 % par rapport à 2025, les flux de travail agentiques étant identifiés comme la principale catégorie de croissance tant par Google que par Microsoft.
Existe-t-il des risques liés au déploiement de systèmes d'IA agentiques ?
Oui. La loi européenne sur l'IA, pleinement en vigueur depuis août 2025, classe certains déploiements agentiques comme des systèmes à haut risque nécessitant des évaluations de conformité. Les équipes juridiques des entreprises soulignent le vide en matière de gouvernance : lorsqu'un flux de travail autonome classe mal un document juridique ou exécute une transaction défaillante, les cadres réglementaires actuels n'attribuent pas clairement la responsabilité. L'audit de flux de travail autonomes en plusieurs étapes est considérablement plus complexe que l'examen d'un résultat unique d'IA.
