Sergey Brin n’occupe plus de fonction exécutive officielle chez Google, mais son influence sur Gemini semble aujourd’hui bien plus forte que son organigramme ne le laisse entendre. Selon Business Insider, le cofondateur de Google intervient de plus en plus directement dans les choix techniques et stratégiques autour du modèle phare du groupe, au moment où DeepMind traverse une importante réorganisation.
Cette montée en puissance informelle intervient dans un contexte délicat pour Google : la compétition sur les modèles de pointe s’intensifie, plusieurs chercheurs reconnus ont quitté l’entreprise, et la prochaine génération de Gemini doit convaincre après des mois de pression croissante face aux laboratoires américains et chinois.
Une petite kitchenette devenue centre de décision informel
Le détail le plus révélateur est presque symbolique. Sergey Brin travaillerait depuis une ancienne petite kitchenette de bureau reconverti dans Gradient Canopy, l’un des bâtiments du siège de Google à Mountain View. Le lieu, organisé autour d’un ensemble de bureaux en U, accueille également Koray Kavukcuoglu, désormais senior vice-président de Google DeepMind, ainsi qu’une équipe chargée d’améliorer les capacités de Gemini en programmation.
Sundar Pichai s’y rendrait lui aussi plusieurs fois par semaine.
Selon plusieurs employés actuels et anciens cités par Business Insider, Brin chercherait à faire fonctionner Gemini davantage comme une startup que comme une division intégrée à l’une des plus grandes entreprises technologiques du monde. L’objectif serait de réduire les frictions internes et de contourner une partie des lenteurs décisionnelles inhérentes à Google.
Cette organisation parallèle ne possède pas nécessairement de statut officiel, mais elle semble concentrer plusieurs personnes capables de prendre ou d’accélérer des décisions importantes.
Chez Google, l’accès aux puces devient aussi une question de pouvoir
L’influence de Brin serait particulièrement visible lorsqu’il s’agit d’accéder aux ressources de calcul. Même au sein de Google DeepMind, obtenir suffisamment de TPU pour mener certains entraînements ou expérimentations peut nécessiter une procédure formelle, avec plusieurs niveaux de validation. Des équipes auraient également pris l’habitude d’échanger du travail ou des services internes afin d’obtenir du temps de calcul auprès d’autres groupes.
Dans ce contexte, pouvoir solliciter directement Sergey Brin change la donne.
Plusieurs sources décrivent son intervention comme un moyen de débloquer rapidement des ressources lorsque les circuits traditionnels deviennent trop lents. Dans une industrie où quelques jours de calcul peuvent faire la différence entre une expérience prometteuse et un retard de plusieurs semaines, ce type d’accès constitue un levier considérable.
Cela montre aussi à quel point la compétition autour de l’IA transforme la gouvernance des grandes entreprises technologiques. Le pouvoir ne se mesure plus uniquement au nombre d’équipes supervisées, mais aussi à la capacité de mobiliser rapidement des GPU, des TPU et des budgets d’entraînement.
Brin intervient directement sur l’architecture et la feuille de route de Gemini
Selon Business Insider, Sergey Brin ne se contente pas d’un rôle de conseiller. Il se serait impliqué dans les choix de taille des modèles, les calendriers de lancement et les réflexions autour d’une éventuelle intelligence artificielle générale (AGI). Son intérêt resterait avant tout technique, ce qui correspond à son parcours d’ingénieur et à son retour plus actif chez Google depuis l’accélération de la course à l’IA générative.
En 2025, il aurait notamment interrompu un projet interne baptisé Frozen, dirigé par Jeff Dean. L’idée consistait à intégrer une partie de l’architecture de Gemini directement dans le silicium afin d’optimiser davantage le rapport entre matériel et modèle.
Le projet aurait ensuite été relancé sous le nom de Frozen v2, avant de voir certaines de ses ressources réduites cette année.
Brin aurait aussi soutenu des expérimentations plus controversées autour de l’entraînement des capacités de programmation de Gemini, notamment l’idée de collecter davantage de données sur la manière dont certains employés codent. Il se montrerait également très intéressé par la notion de recursive self-improvement, c’est-à-dire la capacité d’un système d’IA à contribuer à l’amélioration de ses propres performances.
Ces sujets restent hautement expérimentaux et ne préjugent pas de leur faisabilité réelle, mais ils montrent dans quelle direction Brin souhaite pousser les équipes.
La réorganisation de DeepMind pourrait renforcer encore son poids
Cette influence informelle intervient alors que la structure de Google DeepMind vient précisément d’être remaniée. En août, Demis Hassabis a quitté son titre de CEO de Google DeepMind pour devenir chief scientist d’Alphabet, tandis que Koray Kavukcuoglu a pris davantage de responsabilités opérationnelles à la tête de la division. Jeff Dean, figure historique de Google et ancien chief scientist, a quitté l’entreprise après vingt-sept ans pour lancer son propre projet.
Officiellement, aucun de ces changements n’a donné de nouveau titre à Sergey Brin. Mais, l’absence de fonction formelle peut justement constituer une force. Brin peut intervenir sur certains projets sans être directement exposé aux contraintes administratives classiques d’un dirigeant opérationnel.
Dans les faits, son rôle ressemble de plus en plus à celui d’un fondateur revenu au cœur du produit qui déterminera probablement l’avenir stratégique de Google. La situation rappelle une dynamique observée dans d’autres grandes entreprises technologiques : lorsque survient une rupture majeure, les fondateurs reprennent souvent une place plus directe dans les décisions, même sans modification spectaculaire de leur statut.
Gemini 4 arrive sous forte pression
La question centrale reste désormais celle des performances. Le rapport estime que Google a perdu du terrain sur la frontière technologique, alors que le groupe prépare Gemini 4. L’entreprise a aussi vu partir plusieurs chercheurs importants ces derniers mois, parmi lesquels John Jumper et Noam Shazeer, tout en recrutant de nouveau certaines figures comme Barret Zoph.
Google affirme parallèlement que ses dernières générations de Gemini progressent sensiblement, notamment en programmation. C’est précisément sur ce terrain que la pression est la plus intense. Le code est devenu l’un des principaux champs de bataille de l’IA générative, avec des modèles désormais capables de travailler de manière plus autonome sur des dépôts, des terminaux et des tâches logicielles complexes.
Pour Gemini, la prochaine génération devra donc démontrer autre chose qu’une amélioration incrémentale. La capacité de Google à accélérer ses cycles, à allouer rapidement du calcul et à réduire sa bureaucratie pourrait devenir aussi importante que l’architecture du modèle elle-même.
DeepMind continue pourtant de pousser la recherche fondamentale
Cette concentration sur Gemini ne signifie pas que Google abandonne la recherche scientifique. DeepMind vient également de publier AlphaGenome Atlas, une base de données d’environ un pétaoctet regroupant des prédictions pré-calculées pour les neuf milliards de modifications possibles d’une seule lettre dans le génome humain. L’objectif est d’aider les chercheurs à identifier plus rapidement les variantes génétiques susceptibles d’influencer une maladie ou un trait biologique.
Dans un travail mené avec le consortium GREGoR, le système a notamment contribué à identifier une variante du gène DNM1, associé à une forme rare et sévère d’épilepsie. La base est proposée gratuitement aux chercheurs, tandis que les usages commerciaux pourront être soumis à une licence. Cette approche illustre la stratégie plus large de DeepMind : maintenir une recherche fondamentale très ambitieuse tout en cherchant progressivement à en extraire des applications économiques.
Gemini représente la bataille immédiate sur les assistants et les agents. AlphaGenome et les travaux scientifiques incarnent une vision plus longue, où l’IA devient un outil de découverte.
Les anciens de DeepMind exportent aussi ses méthodes
L’influence de DeepMind dépasse désormais largement Google. Plusieurs anciens chercheurs commencent à créer leurs propres entreprises dans des secteurs très spécialisés. Federico Felici et Jonas Buchli ont par exemple fondé Fusionality, une startup suisse spécialisée dans les systèmes de contrôle pour les réacteurs à fusion. Les deux chercheurs s’étaient rencontrés en travaillant sur l’utilisation de l’IA pour contrôler un tokamak expérimental à l’EPFL. Leur nouvelle société ne cherche pas à confier l’intégralité d’un réacteur à une intelligence artificielle. Elle veut plutôt utiliser ces méthodes pour optimiser certaines parties des systèmes de contrôle, en particulier dans la fusion par confinement magnétique.
Cette diffusion montre que DeepMind fonctionne aussi comme une école de pensée technologique. Les méthodes développées pour le reinforcement learning, le contrôle et les modèles avancés se retrouvent désormais appliquées à la biologie, à l’énergie et à d’autres domaines scientifiques.
Le retour du fondateur face à la machine Google
Le cas Sergey Brin raconte finalement quelque chose de plus large que le fonctionnement interne de Gemini. Google possède probablement l’une des infrastructures d’IA les plus puissantes au monde, des chercheurs de premier plan et une chaîne matérielle complète avec ses TPU. Mais sa taille reste aussi une contrainte : chaque ressource, chaque projet et chaque lancement traverse une organisation immense.
Le retour informel de Brin semble répondre précisément à ce problème. Il ne s’agit pas forcément de remplacer la structure existante, mais d’introduire une forme de court-circuit décisionnel capable de rapprocher recherche, produit et infrastructure.
Si Gemini 4 marque réellement un nouveau départ pour Google, son succès ne dépendra peut-être pas uniquement de la qualité du modèle. Il dira aussi si l’entreprise est capable de redevenir aussi rapide que les laboratoires qu’elle affronte — et si Sergey Brin peut encore jouer le rôle de catalyseur que seule une poignée de fondateurs peuvent se permettre d’assumer.
