Google chute de 5 % ! Selon des rapports : le lancement du modèle phare de Gemini est repoussé, ses capacités de programmation sont inférieures aux attentes et il est en retard par rapport à OpenAI

Google fait face à une pression interne croissante dans la course à l'IA. Le lancement de son modèle phare Gemini 3.5 Pro a déjà été repoussé de plusieurs mois par rapport au calendrier initial, tandis que les concurrents surpassent Google en matière de capacités de programmation, rendant la position de marché de l'entreprise de plus en plus passive.

Selon Bloomberg, citant des sources proches du dossier, le principal facteur de retard provient de la tentative de Google d'améliorer les capacités de programmation de son modèle, mais les progrès sont décevants. À la fin du mois dernier, Google a mis à jour ses données d'entraînement pour corriger cette faiblesse, mais le résultat n'a pas été à la hauteur des attentes.

OpenAI et Meta ont récemment publié de nouveaux modèles qui ont encore dépassé les produits actuels de Google en matière de génération de code par IA.

Cette situation provoque une insatisfaction généralisée au sein de Google. D'après dix employés actuels et anciens, de nombreux ingénieurs, chercheurs en IA et membres de la direction craignent que Google soit en train de perdre son avance sur le marché. Le sentiment de frustration de certains chercheurs s'est transformé en un flux de départs, des laboratoires de pointe comme Anthropic devenant leurs principales destinations.

Après la publication de cette nouvelle, le cours de Google a chuté en séance, perdant jusqu'à 5%, pour finalement clôturer en baisse de 4,43%.

Le retard de Google dans la publication des modèles d'IA est étroitement lié aux difficultés de coordination interne causées par son vaste portefeuille de produits. Selon des sources proches du dossier, la procédure de lancement de modèle chez Google implique de nombreux acteurs, et il est nécessaire d'intégrer les capacités de l'IA dans des lignes de produits comme Search, Maps, YouTube, ce qui engendre déjà une perte de temps.

Anciens employés comparent cette difficulté de coordination à "faire bouillir un océan". Lorsque les directions de différents départements ne s'accordent pas et que les tâches sont menées en parallèle par plusieurs équipes, il devient de plus en plus difficile de maintenir une stratégie produit unifiée ; aucun produit individuel ne peut alors recevoir suffisamment de ressources pour percer sur le marché.

Un porte-parole de Google a répondu en affirmant que la société "avance rapidement sur plusieurs séries de modèles tout en conservant une excellente valeur pour les clients," et a indiqué qu'elle teste actuellement 3.5 Pro, une version améliorée de Flash et d'autres modèles avec des partenaires, tout en ayant des échanges actifs avec le gouvernement américain sur le test des modèles et le cadre de régulation sectoriel plus large.

La génération de code par IA est désormais le champ de bataille principal de cette compétition de modèles, mais les initiatives de Google dans ce domaine sont entravées de l’intérieur. D'après d'anciens employés, Sergey Brin, cofondateur de Google, a voulu accélérer l'adoption de l'IA pour la programmation au sein de l'entreprise, mais cette volonté s'est heurtée à des luttes de factions internes.

Actuellement, Google Cloud, Google DeepMind et l'équipe Android développent chacun des outils d'IA pour la programmation destinés aux développeurs, certains groupes relevant des produits grand public participent également à l'effort, dispersant d'autant plus les ressources.

La résistance interne n'est pas à négliger. Certains ingénieurs défendent le principe selon lequel "le code doit être écrit par des humains", manifestant des réserves quant à l'utilisation de l'IA pour générer du code. Au début de la phase de promotion, par crainte que des codes propriétaires soient intégrés dans les données d'entraînement, Google avait limité l'utilisation de Gemini pour l’écriture ou l’analyse de code par ses employés ; bien que cette politique ait été assouplie, de nombreuses opportunités d'expérimentation interne ont été manquées.

Google déclare que lors de la récente conférence Cloud, l’entreprise a annoncé que 75% de son code interne est désormais généré par IA et qu'après vérification, il a été intégré avec succès en production, répondant aux standards de Google.

Pour réduire les problèmes de coordination interne, Koray Kavukcuoglu, architecte en chef IA de Google, collabore avec les équipes d’ingénierie principales afin de soutenir l'intégration des outils de programmation IA en interne ; DeepMind a également créé plus tôt cette année une nouvelle équipe dédiée exclusivement à la programmation IA, menée par le chercheur en ingénierie Sebastian Borgeaud.

Avant le lancement officiel de 3.5 Pro, le modèle actuel Gemini 3.5 Flash de Google a reçu des avis contrastés sur le marché. Rodrigo Davies, responsable produit chez Figma, indique que Figma a intégré 3.5 Flash dans son nouvel assistant IA "Figma agent", jugeant que ce modèle réalise un bon équilibre entre rapidité et qualité.

Cependant, Freddy Vega, fondateur et CEO de la plateforme d'éducation en ligne latino-américaine Platzi, a donné une tout autre appréciation. Selon lui, 3.5 Flash est mal positionné : son prix est supérieur à celui de la génération précédente 3.1 Flash, mais il est plus lent ; la différence avec les modèles phares concurrents reste importante et il performe mal sur le traitement des données structurées.

Il indique que son équipe, pour les tâches nécessitant à la fois rapidité et capacité de raisonnement, est passée du modèle de Google au modèle intermédiaire Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic.

Les chercheurs en IA considèrent en général que le principal avantage concurrentiel actuel de Gemini réside dans sa capacité à exploiter les données de Google Search, tandis qu’en ce qui concerne la construction du modèle le plus performant, Anthropic et OpenAI sont désormais en tête. Google affirme garder des avantages différenciants dans le traitement des entrées multimodales et les modèles du monde de l'IA, mais il reste à voir si ces avantages pourront se traduire en parts de marché.