Google a récemment enrichi sa version gratuite de Gemini avec des fonctionnalités avancées, permettant une expérience utilisateur inédite. Ce modèle d’intelligence artificielle multimodal, en constante amélioration, promet des réponses adhérant de près à la réalité et offre des outils de personnalisation sans frais, suscitant l’enthousiasme autour de ses futurs développements.
Google met en place de multiples nouvelles fonctionnalités et bien d’autres améliorations pour les utilisateurs gratuits de Gemini, sans plans d’abonnement, qui bénéficient de Deep Research avec 2.0 Flash Thinking, Gems, des applications et bien plus de personnalisation…
Sans aucun doute, Google a perdu en puissance avec son moteur de recherche ces derniers temps. La concurrence croissante, notamment de certaines solutions tirant parti de la montée de l’IA, a diminué le poids de ce qui était autrefois le produit phare du géant de Mountain View, qui a également redirigé de nombreuses ressources vers DeepMind pour avancer au maximum dans tout le développement et l’intégration de l’intelligence artificielle dans son écosystème de produits et de services.
La grande stratégie de Google pour rester à la pointe de l’IA est Gemini, un modèle multimodal capable de reconnaître simultanément du texte, des images, de l’audio et plus encore pour mieux comprendre les contextes et les informations fournies, dans le but d’offrir des réponses plus valables et proches de la réalité, comme si un humain s’en chargeait.
Gemini est toujours en phase de développement, et Google ne ment pas en affirmant que son modèle d’IA s’améliore chaque jour et continuera de le faire, nous présentant aujourd’hui une nouvelle version avec de multiples améliorations parmi lesquelles figurent Deep Research, Gems, plus d’applications et de personnalisation, et bien d’autres choses encore.
Ce qui est curieux, c’est qu’en tenant compte de toutes ces nouveautés, du moment présent et de tout le potentiel… Que diable Google va-t-il nous montrer lors de l’I/O 2025 pour tenter de nous surprendre ?
Deep Research est maintenant plus intelligent avec 2.0 Flash Thinking en phase expérimentale
L’idée derrière Deep Research est que Gemini devienne un véritable assistant personnel capable de rechercher et de synthétiser toutes sortes d’informations en quelques secondes et/ou minutes, nous aidant à découvrir beaucoup plus de détails qui se perdraient avec des recherches traditionnelles.
Le revers de la médaille est que cette fonctionnalité était réservée aux utilisateurs abonnés aux plans premium de Gemini, mais cela s’ouvre maintenant à tous, en ajoutant aussi 2.0 Flash Thinking Experimental avec de multiples fonctionnalités supplémentaires, dont le téléchargement de fichiers, une amélioration des capacités de raisonnement et une meilleure efficacité et rapidité dans les réponses.
Le nouveau Deep Research avec 2.0 Flash Thinking en phase expérimentale disposera de capacités avancées pour résoudre des problèmes plus complexes, analysant plus de données à une vitesse accrue et créant désormais des rapports de meilleure qualité avec des informations plus détaillées. Gemini pourra même afficher ce qu’il « pense » en naviguant sur le web, nous offrant une vue d’ensemble sur son raisonnement et la façon dont il résout ses tâches.
Cela apporte à l’utilisateur un peu plus de confiance avec les réponses, ce qui enthousiasmera les développeurs de Google, qui annoncent déjà l’ouverture du nouveau Deep Research pour tous et en plus de 45 langues. Pour l’instant, cependant, l’accès à la « Recherche Profonde » que nous pourrons activer dans la barre de commandes sera limité à un certain nombre d’utilisations mensuelles non encore confirmées.
Plus de personnalisation et les Gems disponibles pour tous
Gemini s’améliorera également pour collecter des données et profiler nos activités afin de mieux nous comprendre, dans le but que chaque interaction paraisse aussi personnalisée que possible. Maintenant, grâce aux fonctionnalités de 2.0 Flash Thinking Experimental, l’assistant pourra se connecter aux applications et services de Google pour nous offrir des réponses aussi adaptées que possible à nos besoins en tant qu’individus, plutôt que de généraliser les réponses.
Nous pourrons maintenant demander à Gemini de nous recommander un restaurant et l’IA fera référence à ce que nous aimons le plus, apprenant si nous fréquentons habituellement des établissements de cuisine italienne. Cela n’est qu’un exemple, car si nous recherchons normalement certaines destinations, lorsque nous demanderons quoi visiter, Gemini nous recommandera ce qu’un ami nous conseillerait, personnalisant ainsi au maximum les réponses.
Cette option doit être activée car elle est également expérimentale, et bien sûr, Google nous permet de garder toujours le contrôle de nos historiques.
Concernant les Gems qui nous permettent de personnaliser Gemini pour créer notre propre expert en IA sur des sujets précis, il est vrai que Google les met en place pour tous sans frais dans l’application de Gemini. Nous pourrons commencer avec Gems préfabriqués ou également créer nos propres, comme un traducteur, un planificateur de recettes et de repas, un instructeur d’études ou un entraîneur sportif.
Avec les Gems, nous pourrons également charger des fichiers pour disposer d’informations encore plus utiles, tandis que les créer sera aussi simple que d’aller dans le Gestionnaire, d’écrire des instructions et de donner un nom pour discuter avec ces mini-agents spécialisés de l’IA de Google.
Les applications connectées offrent désormais plus de contexte et de potentiel
Cela fait sans aucun doute partie intégrante de l’expérience Gemini et de ses avantages compétitifs, car cette IA peut accéder à nos informations et à nos profils dans tout l’écosystème et dans toutes les applications de Google, lui permettant ainsi de se connecter à n’importe quel service tel que le calendrier, les notes, les tâches ou les galeries photos pour obtenir plus de détails et fournir ainsi des réponses complexes plus optimales.
Gemini pourra donner des indications sur tout sujet nécessitant des informations du web et de plusieurs applications, en raisonnant par étapes sur la base du modèle 2.0 Flash Thinking Experimental, divisant la demande en différentes étapes et évaluant les progrès de son propre raisonnement au fur et à mesure que l’IA avance dans sa réponse.
Le potentiel est incroyable car nous pourrons lier des demandes de la manière la plus simple et humaine à laquelle nous pouvons nous attendre lors de l’interaction avec une machine, demandant même à Gemini des choses aussi complètes que « chercher une recette de biscuits sur YouTube, ajouter les ingrédients nécessaires à notre liste de courses et trouver le supermarché le plus proche ouvert ».
Nous pourrons même utiliser très bientôt des informations provenant de nos photographies, du moins de celles stockées dans les galeries de Google Photos, demandant de l’aide à l’assistant en fonction des images, comme se souvenir d’une date, élaborer des itinéraires de voyage en fonction des lieux identifiés et bien plus encore.