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Google DeepMind a annoncé le lancement de Gemini 2.5 Deep Think, décrivant ce modèle comme son système de raisonnement AI le plus avancé à ce jour. Ce modèle innovant est capable de répondre à des questions en explorant et en considérant plusieurs idées simultanément, puis en utilisant ces résultats pour choisir la meilleure réponse. À partir de ce vendredi, les abonnés du plan Ultra de Google, au tarif de 250 dollars par mois, auront accès à Gemini 2.5 Deep Think via l’application Gemini.
Dévoilé pour la première fois lors de Google I/O en mai 2025, Gemini 2.5 Deep Think est le premier modèle multi-agents mis à disposition du public par Google. Ce type de système génère plusieurs agents d’IA pour aborder une question en parallèle. Bien que cette approche exige des ressources informatiques considérables par rapport à un agent unique, elle tend généralement à fournir de meilleures réponses. D’ailleurs, une variation de Gemini 2.5 Deep Think a permis à Google de remporter une médaille d’or lors de l’International Math Olympiad (IMO) de cette année.
Google s’intéresse à la façon dont ses systèmes multi-agents peuvent transformer la recherche académique et la résolution de problèmes complexes.
En parallèle du lancement de son nouveau modèle, Google rend également accessible le modèle utilisé lors de l’IMO à un groupe sélectionné de mathématiciens et d’universitaires. Ce dernier modèle, précise Google, requiert plusieurs heures pour effectuer ses raisonnements, contrairement à la plupart des modèles d’IA destinés au grand public qui ne prennent que quelques secondes ou minutes. Google espère que ce modèle apportera des améliorations aux efforts de recherche et envisage de recueillir des retours pour affiner son système multi-agents dans des cas d’utilisation académique.
Sur le plan des performances, Gemini 2.5 Deep Think a obtenu des résultats impressionnants. Le modèle a atteint un score de 34,8 % sur Humanity’s Last Exam (HLE), un test difficile évaluant la capacité de l’IA à répondre à des milliers de questions provenant de divers domaines. En comparaison, Grok 4 d’xAI a obtenu 25,4 % et o3 d’OpenAI 20,3 %. De plus, Gemini a surpassé ses homologues sur des tâches de codage compétitif, se rapprochant toujours plus de l’excellence dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Malgré ces avancées, les systèmes multi-agents, qui promettent des résultats exceptionnels, nécessitent également des ressources considérablement plus élevées, ce qui pousse les entreprises technologiques à les proposer exclusivement dans le cadre de leurs offres d’abonnement les plus coûteuses. Avec l’intention de partager Gemini 2.5 Deep Think avec un groupe de testeurs via l’API Gemini dans les semaines à venir, Google cherche à mieux comprendre comment ses systèmes multi-agents peuvent répondre aux besoins des développeurs et des entreprises.
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