Google a récemment mis Deep Think à la disposition des abonnés à Google AI Ultra dans l’application Gemini. Il s’agit d’une variante du modèle qui a récemment remporté la médaille d’or à l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO) de cette année. Google affirme : « Cette version représente une avancée significative dans notre mission visant à créer une IA plus utile et plus performante, et renforce notre engagement à utiliser Gemini pour repousser les limites de la connaissance humaine. »
En juin, Google a annoncé une préversion améliorée de Gemini 2.5 Pro. Cette mise à jour du modèle s’appuie sur la version I/O Edition de 2.5 Pro du mois de mai, qui apportait des améliorations en matière de codage. Cette avance en matière de codage se poursuit avec la version 06-05 dans des benchmarks tels que AIDER Polyglot, tandis que l’on observe « des performances de premier ordre sur GPQA et Humanity’s Last Exam (HLE), des benchmarks très exigeants qui évaluent les capacités d’un modèle en mathématiques, en sciences, en connaissances et en raisonnement ».
Parmi les fonctionnalités présentées en avant-première par Google lors de l’I/O, Google a récemment mis Deep Think à la disposition des abonnés à Google AI Ultra dans l’application Gemini. Cette nouvelle version intègre les commentaires des premiers testeurs de confiance et les avancées de la recherche. Elle constitue une amélioration significative par rapport à ce qui avait été annoncé lors de l’I/O, comme le montrent les améliorations des benchmarks clés et les commentaires des testeurs de confiance.
Il s’agit d’une variante du modèle qui a récemment remporté la médaille d’or à l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO) de cette année. Alors que ce modèle prend des heures pour résoudre des problèmes mathématiques complexes, cette version annoncée par Google est plus rapide et plus facile à utiliser au quotidien, tout en atteignant des performances de niveau bronze sur le benchmark IMO 2025, selon des évaluations internes.
Google affirme : « Cette version représente une avancée significative dans notre mission visant à créer une IA plus utile et plus performante, et renforce notre engagement à utiliser Gemini pour repousser les limites de la connaissance humaine. » En plus de la disponibilité de Deep Think aux abonnés à Google AI Ultra, Google a également partagé la version officielle du modèle Gemini 2.5 Deep Think qui a obtenu la médaille d’or avec un petit groupe de mathématiciens et d’universitaires.
Comment fonctionne Deep Think : prolonger le « temps de réflexion » parallèle de Gemini
Tout comme les êtres humains abordent les problèmes complexes en prenant le temps d’explorer différents angles, d’évaluer les solutions possibles et d’affiner leur réponse finale, Deep Think repousse les limites des capacités de réflexion en utilisant des techniques de réflexion parallèle. Cette approche permet à Gemini de générer de nombreuses idées à la fois et de les examiner simultanément, voire de réviser ou de combiner différentes idées au fil du temps, avant d’arriver à la meilleure réponse.
De plus, en prolongeant le temps d’inférence ou « temps de réflexion », Gemini a plus de temps pour explorer différentes hypothèses et trouver des solutions créatives à des problèmes complexes.
Google déclare également avoir développé de nouvelles techniques d’apprentissage par renforcement qui encouragent le modèle à utiliser ces chemins de raisonnement prolongés, permettant ainsi à Deep Think de devenir un outil de résolution de problèmes plus performant et plus intuitif au fil du temps.
Comment Deep Think se positionne : des performances de pointe
Deep Think peut aider les gens à s’attaquer à des problèmes qui nécessitent de la créativité, une planification stratégique et des améliorations étape par étape, tels que :
Développement et conception itératifs : Deep Think serait performant dans des tâches qui nécessitent de construire quelque chose de complexe, pièce par pièce. Deep Think peut améliorer à la fois l’esthétique et la fonctionnalité des tâches de développement web.
Découvertes scientifiques et mathématiques : comme il est capable de raisonner sur des problèmes très complexes, Deep Think peut être un outil puissant pour les chercheurs. Il peut aider à formuler et à explorer des conjectures mathématiques ou à raisonner à partir de littérature scientifique complexe, ce qui peut accélérer le processus de découverte.Développement algorithmique et code : Deep Think excelle particulièrement dans les problèmes de codage difficiles où la formulation du problème et l’examen attentif des compromis et de la complexité temporelle sont primordiaux.
Les performances de Deep Think se reflètent également dans des benchmarks exigeants qui mesurent les capacités de codage, de science, de connaissance et de raisonnement. Par exemple, par rapport à d’autres modèles sans utilisation d’outils, Gemini 2.5 Deep Think atteint des performances de pointe dans LiveCodeBench V6, qui mesure les performances concurrentielles du code, et dans Humanity’s Last Exam, un benchmark exigeant qui mesure l’expertise dans différents domaines, notamment les sciences et les mathématiques.
Avec cette annonce, Google rappelle :
Nous continuons à intégrer la sécurité et la responsabilité dans Gemini tout au long du cycle de formation et de déploiement. Lors des tests, Gemini 2.5 Deep Think a démontré une sécurité du contenu et une objectivité du ton améliorées par rapport à Gemini 2.5 Pro, mais avait une tendance plus élevée à refuser les demandes bénignes.
À mesure que les capacités de résolution de problèmes de Gemini progressent, nous examinons de plus près les risques liés à une complexité accrue, notamment nos évaluations de sécurité de pointe et la mise en uvre de mesures d’atténuation prévues pour les niveaux de capacité critiques.
Si vous êtes abonné à Google AI Ultra, vous pouvez utiliser Deep Think dans l’application Gemini dès avec un ensemble fixe de invites par jour en activant « Deep Think » dans la barre d’invites lorsque vous sélectionnez 2.5 Pro dans le menu déroulant des modèles. Deep Think fonctionne automatiquement avec des outils tels que l’exécution de code et la recherche Google, et peut produire des réponses beaucoup plus longues. Google travaillerait également à la mise à disposition de Deep Think avec et sans outils à un groupe de testeurs de confiance via l’API Gemini dans les semaines à venir, afin de mieux comprendre son utilité pour les développeurs et les entreprises.
Cette annonce intervient dans un contexte où le paysage des brevets d’intelligence artificielle (IA) change, Google ayant détrôné IBM pour devenir l’acteur dominant des brevets liés à l’IA générative et étant en tête dans le domaine émergent de l’IA agentique, selon des données exclusives d’IFI Claims partagées avec Axios. l’essor des demandes de brevets liés à l’IA aux États-Unis a été remarquable, augmentant de plus de 50 % au cours des derniers mois. Cette tendance indique que les entreprises cherchent activement à protéger leurs innovations en matière d’IA, comme l’a noté la porte-parole d’IFI Claims, Lily Iacurci, dans une déclaration à Axios.
Dans le classement américain des brevets liés aux agents d’IA, Google et Nvidia occupent les premières places, suivis par IBM, Intel et Microsoft. Au niveau mondial, Google et Nvidia occupent une position similaire en matière de brevets agentiques, mais avec une différence notable : trois universités chinoises se sont hissées parmi les 10 premières. Pour les brevets d’IA générative au niveau mondial, Google conserve sa position de leader, mais les entités chinoises ont établi une présence significative, avec six des 10 premières places mondiales détenues par des entreprises ou des universités chinoises. Microsoft s’est assuré la troisième place, tandis que Nvidia et IBM ont également conservé leur place dans ce groupe d’élite.
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Google a récemment mis Deep Think à la disposition des abonnés à Google AI Ultra dans l’application Gemini. Il s’agit d’une variante du modèle qui a récemment remporté la médaille d’or à l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO) de cette année. Google affirme : « Cette version représente une avancée significative dans notre mission visant à créer une IA plus utile et plus performante, et renforce notre engagement à utiliser Gemini pour repousser les limites de la connaissance humaine. »
En juin, Google a annoncé une préversion améliorée de Gemini 2.5 Pro. Cette mise à jour du modèle s’appuie sur la version I/O Edition de 2.5 Pro du mois de mai, qui apportait des améliorations en matière de codage. Cette avance en matière de codage se poursuit avec la version 06-05 dans des benchmarks tels que AIDER Polyglot, tandis que l’on observe « des performances de premier ordre sur GPQA et Humanity’s Last Exam (HLE), des benchmarks très exigeants qui évaluent les capacités d’un modèle en mathématiques, en sciences, en connaissances et en raisonnement ».
Parmi les fonctionnalités présentées en avant-première par Google lors de l’I/O, Google a récemment mis Deep Think à la disposition des abonnés à Google AI Ultra dans l’application Gemini. Cette nouvelle version intègre les commentaires des premiers testeurs de confiance et les avancées de la recherche. Elle constitue une amélioration significative par rapport à ce qui avait été annoncé lors de l’I/O, comme le montrent les améliorations des benchmarks clés et les commentaires des testeurs de confiance.
Il s’agit d’une variante du modèle qui a récemment remporté la médaille d’or à l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO) de cette année. Alors que ce modèle prend des heures pour résoudre des problèmes mathématiques complexes, cette version annoncée par Google est plus rapide et plus facile à utiliser au quotidien, tout en atteignant des performances de niveau bronze sur le benchmark IMO 2025, selon des évaluations internes.
Google affirme : « Cette version représente une avancée significative dans notre mission visant à créer une IA plus utile et plus performante, et renforce notre engagement à utiliser Gemini pour repousser les limites de la connaissance humaine. » En plus de la disponibilité de Deep Think aux abonnés à Google AI Ultra, Google a également partagé la version officielle du modèle Gemini 2.5 Deep Think qui a obtenu la médaille d’or avec un petit groupe de mathématiciens et d’universitaires.
Comment fonctionne Deep Think : prolonger le « temps de réflexion » parallèle de Gemini
Tout comme les êtres humains abordent les problèmes complexes en prenant le temps d’explorer différents angles, d’évaluer les solutions possibles et d’affiner leur réponse finale, Deep Think repousse les limites des capacités de réflexion en utilisant des techniques de réflexion parallèle. Cette approche permet à Gemini de générer de nombreuses idées à la fois et de les examiner simultanément, voire de réviser ou de combiner différentes idées au fil du temps, avant d’arriver à la meilleure réponse.
De plus, en prolongeant le temps d’inférence ou « temps de réflexion », Gemini a plus de temps pour explorer différentes hypothèses et trouver des solutions créatives à des problèmes complexes.
Google déclare également avoir développé de nouvelles techniques d’apprentissage par renforcement qui encouragent le modèle à utiliser ces chemins de raisonnement prolongés, permettant ainsi à Deep Think de devenir un outil de résolution de problèmes plus performant et plus intuitif au fil du temps.
Comment Deep Think se positionne : des performances de pointe
Deep Think peut aider les gens à s’attaquer à des problèmes qui nécessitent de la créativité, une planification stratégique et des améliorations étape par étape, tels que :
Développement et conception itératifs : Deep Think serait performant dans des tâches qui nécessitent de construire quelque chose de complexe, pièce par pièce. Deep Think peut améliorer à la fois l’esthétique et la fonctionnalité des tâches de développement web.
Découvertes scientifiques et mathématiques : comme il est capable de raisonner sur des problèmes très complexes, Deep Think peut être un outil puissant pour les chercheurs. Il peut aider à formuler et à explorer des conjectures mathématiques ou à raisonner à partir de littérature scientifique complexe, ce qui peut accélérer le processus de découverte.Développement algorithmique et code : Deep Think excelle particulièrement dans les problèmes de codage difficiles où la formulation du problème et l’examen attentif des compromis et de la complexité temporelle sont primordiaux.
Les performances de Deep Think se reflètent également dans des benchmarks exigeants qui mesurent les capacités de codage, de science, de connaissance et de raisonnement. Par exemple, par rapport à d’autres modèles sans utilisation d’outils, Gemini 2.5 Deep Think atteint des performances de pointe dans LiveCodeBench V6, qui mesure les performances concurrentielles du code, et dans Humanity’s Last Exam, un benchmark exigeant qui mesure l’expertise dans différents domaines, notamment les sciences et les mathématiques.
Avec cette annonce, Google rappelle :
Nous continuons à intégrer la sécurité et la responsabilité dans Gemini tout au long du cycle de formation et de déploiement. Lors des tests, Gemini 2.5 Deep Think a démontré une sécurité du contenu et une objectivité du ton améliorées par rapport à Gemini 2.5 Pro, mais avait une tendance plus élevée à refuser les demandes bénignes.
À mesure que les capacités de résolution de problèmes de Gemini progressent, nous examinons de plus près les risques liés à une complexité accrue, notamment nos évaluations de sécurité de pointe et la mise en uvre de mesures d’atténuation prévues pour les niveaux de capacité critiques.
Si vous êtes abonné à Google AI Ultra, vous pouvez utiliser Deep Think dans l’application Gemini dès avec un ensemble fixe de invites par jour en activant « Deep Think » dans la barre d’invites lorsque vous sélectionnez 2.5 Pro dans le menu déroulant des modèles. Deep Think fonctionne automatiquement avec des outils tels que l’exécution de code et la recherche Google, et peut produire des réponses beaucoup plus longues. Google travaillerait également à la mise à disposition de Deep Think avec et sans outils à un groupe de testeurs de confiance via l’API Gemini dans les semaines à venir, afin de mieux comprendre son utilité pour les développeurs et les entreprises.
Cette annonce intervient dans un contexte où le paysage des brevets d’intelligence artificielle (IA) change, Google ayant détrôné IBM pour devenir l’acteur dominant des brevets liés à l’IA générative et étant en tête dans le domaine émergent de l’IA agentique, selon des données exclusives d’IFI Claims partagées avec Axios. l’essor des demandes de brevets liés à l’IA aux États-Unis a été remarquable, augmentant de plus de 50 % au cours des derniers mois. Cette tendance indique que les entreprises cherchent activement à protéger leurs innovations en matière d’IA, comme l’a noté la porte-parole d’IFI Claims, Lily Iacurci, dans une déclaration à Axios.
Dans le classement américain des brevets liés aux agents d’IA, Google et Nvidia occupent les premières places, suivis par IBM, Intel et Microsoft. Au niveau mondial, Google et Nvidia occupent une position similaire en matière de brevets agentiques, mais avec une différence notable : trois universités chinoises se sont hissées parmi les 10 premières. Pour les brevets d’IA générative au niveau mondial, Google conserve sa position de leader, mais les entités chinoises ont établi une présence significative, avec six des 10 premières places mondiales détenues par des entreprises ou des universités chinoises. Microsoft s’est assuré la troisième place, tandis que Nvidia et IBM ont également conservé leur place dans ce groupe d’élite.
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Google annonce la disponibilité de Gemini 2.5 Flash-Lite, son modèle d’IA le plus rapide et le moins cher de la famille de modèles 2.5, avec un prix plus bas et une fenêtre contextuelle de 1 million de tokens
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