Gemini 3 de Google : un modèle d'IA de pointe entravé par des défauts d'implémentation
Une évaluation interne de l'ingénierie révèle des capacités de pointe contrebalancées par des échecs d'appel d'outils et des filtres de sécurité restrictifs
Une évaluation interne menée par l'équipe d'ingénierie de ctol.digital positionne le modèle Gemini 3 de Google comme potentiellement supérieur à GPT-5.1 sur les bancs d'essai, tout en documentant de graves problèmes d'utilisabilité qui limitent son déploiement pratique.
L'évaluation, réalisée suite à la sortie de Gemini 3 à la mi-novembre 2025, conclut que le modèle représente « un pas de plus vers l'AGI » et se qualifie comme un système de premier niveau. Cependant, le même rapport identifie des problèmes fondamentaux qui le rendent « totalement inutilisable » pour certains flux de travail en production.
Dominance sur les bancs d'essai
Gemini 3 obtient de nouveaux résultats de pointe sur les bancs d'essai LMArena et ARC-AGI, égalant ou surpassant GPT-5.1 et Claude Sonnet 4.5 dans les tâches de mathématiques, de logique, de compréhension multimodale et de codage. Le modèle démontre ce que les évaluateurs décrivent comme une « connaissance du monde » supérieure, avec des taux d'hallucination inférieurs à ceux de ses concurrents.
Les capacités multimodales du système – notamment en matière de compréhension vidéo, d'interface utilisateur (UI) et d'écrans – représentent des avancées majeures. Sa fenêtre contextuelle d'un million de tokens offre une meilleure efficacité des tokens que Gemini 2.5 Pro tout en maintenant une intelligence supérieure, le rendant plus rentable pour les applications à long contexte malgré un prix par token plus élevé que celui de GPT-5.
Les évaluateurs soulignent de véritables capacités de raisonnement spatial et une résolution de problèmes « semblable à l'intuition humaine » qui nécessite moins de tokens que les modèles concurrents. Sur Vending-Bench 2, Gemini 3 a simulé avec succès l'exploitation d'une entreprise pendant une année complète via des flux de travail agentiques.
Défaillances critiques d'implémentation
L'évaluation documente des échecs répétés d'appel d'outils qui génèrent des erreurs UNEXPECTED TOOL CALL et violent les contraintes d'API. Le modèle manque de mécanismes de récupération d'erreur et de replanification gracieux, le rendant « peu fiable pour l'exécution d'outils via API » — une exigence fondamentale pour les systèmes de production.
Les filtres de sécurité ont été considérablement renforcés, rendant le modèle « beaucoup plus strict » que ses prédécesseurs et limitant les cas d'utilisation. Les évaluateurs rapportent que les filtres rendent certaines requêtes légitimes « complètement inutilisables ».
Les problèmes de performance incluent des erreurs stylistiques — formulations maladroites et analogies inappropriées — qui se produisent plus fréquemment que les hallucinations factuelles. Le modèle est moins performant que GPT-5 en matière de précision de calcul, perdant souvent de la précision décimale ou produisant des résultats mathématiques incorrects. L'extraction de données clés à partir de longs textes ne réussit que dans 70 % des cas.
La vitesse représente un autre compromis. Les utilisateurs doivent choisir entre des réponses rapides (Gemini Flash) ou un raisonnement approfondi (Gemini Pro), le mode Pro étant perçu comme plus lent que Gemini 2.5 Pro pour les interactions de chat standard.
Faiblesses de l'écosystème
L'évaluation critique les outils de développement de Google — y compris l'application Gemini, AI Studio et la CLI — les considérant comme inférieurs aux offres d'OpenAI et d'Anthropic. Parmi les fonctionnalités manquantes figurent la gestion au niveau du projet et les clients de bureau.
Les évaluateurs notent un goulot d'étranglement en matière d'« intégration dans le monde réel » : la principale contrainte pour les applications d'IA réside dans la maturité de l'infrastructure et de l'écosystème, et non dans la capacité brute du modèle. Une dépendance excessive à l'égard de l'infrastructure de Google soulève des préoccupations concernant le verrouillage propriétaire.
Conseils et accès pour les développeurs
Google recommande de maintenir la température par défaut à 1,0 pour Gemini 3, avertissant que des valeurs inférieures dégradent les performances sur les tâches de raisonnement complexes — un écart par rapport à la pratique courante. L'entreprise conseille de placer les questions après de grands blocs de données avec des références explicites.
Le modèle est disponible via plusieurs interfaces : l'application Gemini pour les consommateurs, l'API Gemini et AI Studio pour les développeurs, et Vertex AI pour les entreprises. Le mode de raisonnement amélioré « Deep Think » reste soumis à des examens de sécurité et aux abonnements Google AI Ultra.
Implications pour le marché
L'évaluation finale de l'équipe ctol.digital — « Google a réalisé un coup majeur avec la sortie de Gemini 3 » — s'accompagne de mises en garde concernant la nécessité d'une « période de stabilisation » avant que les véritables capacités du modèle n'émergent de manière cohérente.
L'évaluation souligne un fossé croissant dans le développement de l'IA : la performance sur les bancs d'essai diverge de plus en plus de l'utilité pratique. Bien que Gemini 3 atteigne une supériorité technique sur les tests standardisés, sa préparation à la production reste compromise par des problèmes d'implémentation qui affectent les flux de travail de développement quotidiens.