Nombreux sont ceux qui ont dû abandonner leur projet parce qu’ils ne savent pas coder. Mais aujourd’hui, ce n’est plus une excuse. Google a lancé Gemini 2.5 Pro, un modèle de raisonnement qui dispose d’une meilleure capacité en codage et en réflexion.
D’après le directeur technique de Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, Gemini 2.5 Pro se distingue par sa capacité de réflexion approfondie avant de formuler ses réponses.
Les résultats qu’il génère sont en effet plus précis et plus fiables. Mais que peut réellement faire le modèle ? Que valent ses performances sur les benchmarks ? À qui le modèle est-il destiné et comment y accéder ? Tour d’horizon sur ce nouveau modèle de Google !
Le nouveau champion de la programmation et du codage ?
Avant toute chose, je rappelle que Gemini 2.5 Pro repose sur une architecture optimisée et un post-traitement renforcé.
Il peut donc facilement surpasser les autres modèles en matière de logique, de raisonnement et de compréhension scientifique.
D’ailleurs, Google a comme objectif d’intégrer d’autres capacités de manière progressive dans toute la gamme Gemini.
Cela afin de déployer des agents IA plus performants et plus adaptatifs en fonction des besoins de ses utilisateurs.
Pour le modèle Gemini 2.5 Pro Experimental par exemple, il se positionne en première place sur le benchmark LMArena.
Il se place également en tête de liste dans les domaines plus pointus comme la résolution des problèmes mathématiques et la programmation. Notamment sut AIME et sur GPQA.
En ce qui concerne le très exigeant test Humanity’s Last Exam, conçu par des experts pour évaluer les limites du raisonnement humain, Gemini 2.5 obtient un score record de 18,8 %. Et cela sans avoir recours à des outils externes.
I just realized you can give Gemini instructions for how to think. Most reasoning models ignore those, but Gemini 2.5 actually does as told. pic.twitter.com/emoErUiogu
— latent moss (@latentmoss) May 13, 2025
D’où vient cette performance ?
La vraie innovation de Gemini 2.5 Pro réside dans sa capacité à raisonner de manière structurée. Cela grâce à une architecture qui suit un processus de traitement en trois étapes.
Contrairement aux modèles traditionnels qui génèrent une réponse de manière immédiate, Gemini 2.5 Pro adopte une démarche qui s’inspire du processus de réflexion humaine.
Premièrement, lorsqu’il est confronté à une requête complexe, Gemini 2.5 commence par explorer le sujet en identifiant les concepts essentiels. Mais aussi leurs relations logiques en activant les connaissances les plus pertinentes selon le contexte. C’est cette phase d’investigation pose les bases d’une compréhension approfondie du problème.
Vient ensuite la phase d’analyse dans laquelle le système segmente la question en sous-éléments, développe une stratégie d’examen et mobilise différentes formes de raisonnement, comme l’induction, la déduction ou l’analogie.
Cette étape peut d’ailleurs inclure plusieurs cycles internes de vérification pour affiner la cohérence des pistes explorées.
En dernier lieu, Gemini 2.5 Pro va procéder à une synthèse de l’ensemble des éléments traités. Il évalue alors la solidité logique de ses raisonnements, les confronte à ses bases de connaissances, puis construit une réponse finale fondée sur une évaluation critique.
Ce qui différencie Gemini 2.5 Pro des autres modèles
C’est vers la fin du mois de mars 2025 que Google a lancé Gemini 2.5 Pro. Et aujourd’hui, le modèle se présente comme l’outil de référence pour le développement des systèmes d’intelligence artificielle.
Le modèle se distingue en effet par sa capacité à effectuer une réflexion ou de raisonnement interne avant de produire une réponse.
C’est d’ailleurs grâce à cette aptitude que les équipes de Google DeepMind ont qualifiée de Gemini 2.5 de « thinking model ».
Et comme je l’ai indiqué au début de cet article, l’architecture de Gemini 2.5 Pro s’articule autour de trois innovations essentielles. Notamment :
- L’Architecture MoE (Mixture-of-Experts) : le système mobilise intelligemment différents modules spécialisés selon les exigences spécifiques de chaque tâche. Ce qui permet d’optimiser l’équilibre entre précision des résultats et ressources computationnelles.
- Le traitement multimodal : contrairement aux approches classiques qui convertissent toutes les données en représentations textuelles, Gemini 2.5 utilise des processeurs dédiés pour chaque type de contenu. À savoir les textes, les images, les vidéos et les fichiers audio.
- Le système d’attention multiniveau : grâce à son mécanisme d’attention qui opère à différentes échelles, la technologie que Google a déployée permet une analyse simultanée des éléments microscopiques (comme la syntaxe d’un code informatique) et des structures macroscopiques (comme l’architecture globale d’une application).
Gemini 2.5 Pro, our best coding model, is now available to all users!
— Addy Osmani (@addyosmani) March 30, 2025
You can find it for free in the Gemini app as well as in Google AI Studio. Gemini Advanced users also now have access to it in Canvas mode. @cursor_ai, @windsurf_ai and @cline also added 2.5 Pro support this… pic.twitter.com/us945kDYF6
Que vaut Gemini 2.5 face à GPT-4.5, Claude 3.7 Sonnet et Grok 3 ?
En comparant Gemini 2.5 avec les autres modèles de pointe comme Claude 3.7 Sonnet, GPT-4.5 et Grok 3, celui de Google se démarque par son approche équilibrée et sa capacité d’analyse approfondie.
Si Claude présente des résultats supérieurs en programmation, avec un score de 70,3 % sur l’évaluation SWE-bench contre 63,8 % pour Gemini, il demeure restreint à un contexte de 200K tokens et n’obtient que 49,5 % sur le benchmark mathématique AIME 2025, bien en deçà des 86,7 % affichés par Gemini.
Quant à GPT-4.5 : la dernière innovation d’OpenAI, elle surpasse celle de Google en précision factuelle avec 62,5 % sur SimpleQA contre 52,9 % pour Gemini 2.5.
Par contre, le modèle GPT-4.5 d’OpenAI accuse un retard considérable sur les évaluations scientifiques et n’atteint que 71,4 % sur GPQA alors que Gemini culmine à 84,0 %.
C’est Grok 3 qui rivalise avec Gemini, du moins sur certaines mesures avec un score de 80,2 % sur GPQA.
Mais le modèle de xAI souffre encore d’une fenêtre de contexte nettement plus réduite et de capacités multimodales moins développées par rapport à Gemini.
Le plus grand avantage de Gemini 2.5 Pro réside de ce fait dans son habileté à maintenir un niveau une performance élevée sur plusieurs types de tâches, alors que ses concurrents tendent à se spécialiser dans des niches particulières.
Gemini 2.5 sera-t-il donc le modèle de référence pour les développeurs ?
Comme indiqué dans les paragraphes précédents, Gemini 2.5 brille particulièrement en matière de codage.
Ce qu’il peut faire ? Le modèle peut avant tout générer du code agentique. Il peut également transformer et corriger un code existant tout en créant des interfaces plus complexes.
Et quand on a vérifié son score sur SWE-Bench Verified, Gemini 2.5 a atteint un taux de 63,8 %. Il est même capable de générer un jeu vidéo fonctionnel à partir d’une simple instruction textuelle.
Un autre atout notable de Gemini 2.5 : sa capacité à traiter de vastes ensembles de données issus de sources multiples.
Ce qui veut dire qu’il s’agit d’un modèle multimodal capable de traiter à la fois les textes, les fichiers audio, les images, les vidéos et les codes.
Et avec une fenêtre contextuelle d’un million de jetons dès aujourd’hui, jusqu’à deux millions très prochainement, Gemini 2.5 offre une profondeur d’analyse inédite pour résoudre des problèmes complexes.
Gemini 2.5 Pro just got even better at code ✨
— Ali Eslami (@arkitus) May 6, 2025
#1 on LMArena with 1448 Elo, #1 on WebDev Arena with 1420 Elo. Also SOTA for video, with 84.8% on VideoMME. @TimBettridge vibe-coded a 3D tour of the Art Institute of Chicago's collection with it, right in @GeminiApp Canvas 🎨 pic.twitter.com/0vLMoeQJ0w
Comment accéder à Gemini 2.5 ?
Pour accéder à ce nouveau modèle de codage de Google, vous pouvez déjà, en tant que développeur, vous connecter à Google AI Studio.
Sinon, le modèle est aussi disponible en version mobile et desktop pour les utilisateurs de Gemini Advanced.
Pour Vertex AI, Googe prévoit de lancer Gemini 2.5 d’ici quelques semaines. La tarification sera par ailleurs annoncée sou peu.
Par contre, si vous avez besoin d’intégrer le modèle dans vos systèmes informatiques, l’API Gemini est disponible et est compatible avec Gemini 2.5 Pro.
Vous aurez ainsi la possibilité d’incorporer ses fonctionnalités dans vos applications ou vos chaînes de traitement.
L’API vous permettra d’ailleurs d’invoquer directement Gemini 2.5 avec ses capacités d’utilisation d’outils. Mais aussi de recevoir des données formatées selon vos besoins tout en automatisant le traitement de documents volumineux.
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