Google se rapproche du lancement de Gemini 4, sa prochaine génération de modèles d’intelligence artificielle. Koray Kavukcuoglu, désormais à la tête de Google DeepMind, a confirmé que le modèle était entré dans ses premières phases de post-entraînement et que l’entreprise souhaitait publier une première version « beaucoup plus tôt » que la fin de l’année.
Cette accélération intervient à un moment stratégique. Alors qu’OpenAI et Anthropic ont renouvelé leurs modèles de pointe ces dernières semaines, Google a surtout multiplié les déclinaisons Flash et les intégrations de Gemini dans ses produits. Gemini 4 doit désormais montrer que cette stratégie de diffusion à grande échelle peut s’accompagner d’un nouveau bond sur le front des modèles les plus avancés.
Gemini 4 est entré dans sa phase de post-entraînement
Lors de l’AI Agenda Live Summit organisé par The Information, Koray Kavukcuoglu a donné l’un des signaux les plus précis jusqu’ici concernant l’avancement de Gemini 4. Le modèle se trouve actuellement au début de son post-entraînement, une étape pendant laquelle un modèle de base déjà entraîné est affiné pour améliorer notamment son comportement, sa fiabilité et ses performances sur différents types de tâches.
Google ne semble pas vouloir attendre que cette phase soit totalement terminée avant de commencer à mettre Gemini 4 entre les mains des utilisateurs. Kavukcuoglu explique que les premiers résultats sont suffisamment encourageants pour pousser l’entreprise à publier rapidement une première version issue du post-entraînement, avant de poursuivre ensuite les itérations.
Cette méthode pourrait permettre à Google de retrouver un rythme de lancement plus soutenu. Plutôt que d’attendre une version considérée comme définitive, DeepMind pourrait progressivement améliorer Gemini 4 après une première mise à disposition, une approche désormais courante dans une industrie où les générations de modèles évoluent parfois en quelques mois.
Aucune date précise n’est encore annoncée. L’expression « beaucoup plus tôt » que la fin de l’année laisse cependant entendre que Google ne souhaite pas repousser Gemini 4 jusqu’aux dernières semaines de 2026.
Google a privilégié les modèles Flash plutôt que Gemini 3.5 Pro
Le calendrier de Gemini est devenu plus difficile à lire au cours des derniers mois. Google avait lancé Gemini 3 en novembre 2025, en mettant particulièrement l’accent sur le raisonnement, la compréhension multimodale et les capacités agentiques.
Lors de la Google I/O 2026, le groupe avait ensuite présenté Gemini 3.5 Flash, disponible immédiatement, tout en annonçant que Gemini 3.5 Pro arriverait le mois suivant. Cette version Pro n’a finalement pas connu le déploiement initialement prévu.
Kavukcuoglu explique aujourd’hui que Google a volontairement pris du recul sur cette trajectoire afin de concentrer davantage ses efforts sur les modèles Flash, plus rapides et moins coûteux. Ce choix n’a pas empêché Google d’enrichir son catalogue : Gemini 3,5 Flash a notamment renforcé les fonctions agentiques et le codage, tandis que Gemini Omni a étendu les ambitions multimodales du groupe.
La stratégie montre que Google ne raisonne plus uniquement en termes de succession linéaire de modèles Pro. Une grande partie de la bataille commerciale se joue également sur la vitesse, le coût d’inférence et la possibilité d’intégrer l’IA à des services utilisés à très grande échelle.
Mais cette approche laisse aussi un espace très visible au sommet de la gamme. Gemini 4 doit précisément venir le combler en proposant une nouvelle génération capable de représenter les ambitions maximales de DeepMind.
GPT-6 et Claude accentuent la pression sur Google
Google ne développe évidemment pas Gemini 4 dans le vide. OpenAI a présenté GPT-6 Astra début septembre 2026, avec des améliorations annoncées dans le codage, la recherche, l’utilisation d’ordinateurs et les tâches complexes en plusieurs étapes.
Anthropic a également renouvelé rapidement son catalogue. Claude Fable 5.1 et Mythos 5.1 ont été dévoilés début septembre, avant l’arrivée de Claude Opus 5.5 quelques semaines plus tard. Anthropic présente notamment Fable et Mythos 5.1 comme ses modèles les plus avancés pour le codage et le travail intellectuel, même si Mythos conserve un accès beaucoup plus contrôlé.
Il serait néanmoins réducteur de résumer cette compétition à un classement unique. Les performances varient considérablement selon les benchmarks, les outils disponibles, le niveau de raisonnement utilisé, le prix et les tâches évaluées. Gemini 4 devra donc être jugé sur plusieurs dimensions plutôt que sur un seul score censé déterminer quel laboratoire possède le « meilleur » modèle.
La pression concurrentielle reste néanmoins évidente. Chaque nouvelle génération améliore désormais non seulement le raisonnement, mais également le codage, l’utilisation d’outils, la navigation dans des environnements logiciels et l’exécution de tâches de longue durée. Google doit donc progresser sur plusieurs fronts simultanément.
C’est probablement pour cette raison que le calendrier de Gemini 4 compte autant. Dans une industrie où OpenAI, Anthropic, Meta et plusieurs laboratoires chinois raccourcissent constamment leurs cycles, quelques mois peuvent suffire à modifier la perception du rapport de force technologique.
Le changement à la tête de DeepMind intervient à un moment clé
Gemini 4 sera également le premier lancement majeur à intervenir après une importante réorganisation de la direction de Google DeepMind. En août, Demis Hassabis a quitté ses responsabilités opérationnelles quotidiennes pour devenir président de Google DeepMind et Chief Scientist d’Alphabet, tout en restant impliqué dans les orientations scientifiques et les modèles.
Koray Kavukcuoglu a repris la direction opérationnelle de DeepMind en tant que Senior Vice President, en plus de son rôle de Chief AI Architect chez Google. Lors de cette transition, Hassabis évoquait déjà les progrès réalisés sur Gemini 4 et assurait rester étroitement lié aux équipes chargées des modèles.
Ce changement ne signifie donc pas une rupture complète avec la stratégie précédente. Il ressemble davantage à une redistribution des responsabilités : Hassabis se concentre davantage sur l’AGI, la science et les orientations à long terme, tandis que Kavukcuoglu prend en charge l’exécution quotidienne d’une organisation devenue centrale pour pratiquement toutes les activités de Google.
Cette distinction pourrait devenir importante. DeepMind ne développe plus simplement des modèles expérimentaux : ses technologies alimentent progressivement Search, Workspace, Android, Cloud, les outils de développement et une multitude de services grand public. La capacité à transformer rapidement la recherche en produits devient presque aussi stratégique que les performances brutes des modèles.
Gemini 4 devra surtout transformer l’avance infrastructurelle de Google en produit
Google possède une particularité que peu de concurrents peuvent reproduire entièrement : l’entreprise contrôle une grande partie de la chaîne qui va de l’infrastructure de calcul jusqu’aux produits distribués à des milliards d’utilisateurs. Gemini peut ainsi être intégré directement dans Search, Workspace, Android ou les services Cloud sans dépendre uniquement d’une application conversationnelle indépendante.
Gemini 4 pourrait tirer davantage parti de cette architecture. Un modèle plus performant ne servirait pas seulement à améliorer un chatbot, mais potentiellement à renforcer les agents, le codage, la recherche, les interfaces génératives et les fonctionnalités multimodales réparties dans tout l’écosystème Google.
Le défi consiste précisément à convertir cette puissance de distribution en avantage technologique perceptible. Les modèles Flash ont permis à Google d’optimiser le coût et la vitesse pendant que Gemini 4 poursuivait son développement. La prochaine génération devra maintenant démontrer que cette période a également permis à DeepMind de progresser sur les tâches les plus complexes.
Les déclarations de Koray Kavukcuoglu indiquent en tout cas que Google ne compte pas attendre 2027 pour apporter une réponse. Gemini 4 approche, et DeepMind semble vouloir privilégier un premier lancement rapide suivi d’itérations régulières.
La véritable question n’est donc plus de savoir si Google possède les produits, l’infrastructure ou la puissance de calcul nécessaires pour rester au centre de la bataille de l’IA. Avec Gemini 4, il devra montrer qu’il peut aussi retrouver le rythme d’innovation imposé par une industrie où la frontière technologique se déplace désormais presque chaque mois.
