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Google a largement dépassé sa propre date de lancement fixée à juin pour Gemini 3.5 Pro, son modèle d’intelligence artificielle phare très attendu, laissant les développeurs et les investisseurs dans l’expectative.
Selon un article de Bloomberg, ce retard s’explique par une mobilisation interne effrénée visant à corriger les performances insuffisantes du modèle en matière de programmation logicielle.
Le modèle devait être lancé en juin après avoir été présenté aux côtés de Gemini 3.5 Flash lors de Google I/O en mai. À la mi-juillet, Google n’avait toujours pas annoncé de nouvelle date de sortie.
Ce retard survient alors que la concurrence dans les outils de programmation dopés à l’IA s’intensifie, avec notamment OpenAI, Anthropic, Meta et le chinois Z.ai qui lancent de nouveaux modèles destinés au développement logiciel.
Google affirme que les tests se poursuivent
Google a confirmé que Gemini 3.5 Pro était toujours en phase de test, sans toutefois fournir de calendrier pour sa mise à disposition du public.
« Nous lançons rapidement un large éventail de modèles tout en les maintenant extrêmement rentables pour nos clients », a déclaré un porte-parole de Google dans un communiqué selon Bloomberg.
Le porte-parole a ajouté : « Nous testons actuellement 3.5 Pro, une version améliorée de Flash et d’autres modèles avec des partenaires, et nous collaborons activement avec le gouvernement américain sur les tests de modèles et des cadres plus larges. »
Lors d’un point presse précédant Google I/O, le PDG Sundar Pichai a déclaré : « Nous sommes également enthousiastes à propos de 3.5 Pro. Nous l’utilisons en interne. Il affiche de grandes améliorations. Nous continuons à le tester et à le perfectionner, et il sera déployé pour tout le monde le mois prochain. »
Cette fenêtre de lancement est désormais dépassée.
Les performances en programmation retardent le lancement
Bloomberg a rapporté que Google avait consacré davantage de temps au renforcement des capacités de Gemini 3.5 Pro en matière de programmation, un critère de plus en plus important dans le secteur de l’IA. Une source a indiqué à la publication que Google avait actualisé les données d’entraînement du modèle fin juin, mais que les résultats n’avaient pas été à la hauteur des attentes.
L’article décrit également une frustration croissante chez certains ingénieurs et chercheurs de Google, qui craignent que l’entreprise ne perde du terrain tandis que ses concurrents continuent de lancer des modèles de programmation plus performants.
La taille de Google pourrait également ralentir le développement. Selon Bloomberg, plusieurs équipes de Google DeepMind, Google Cloud, Android et des produits grand public contribuent au développement de l’IA, ce qui crée des difficultés de coordination supplémentaires par rapport à des entreprises d’IA plus petites.
La course à l’IA continue de s’accélérer
Ce retard survient alors que les principaux développeurs d’IA continuent de lancer de nouveaux modèles axés sur la programmation.
Meta a récemment dévoilé Muse Spark 1.1, tandis qu’OpenAI a lancé GPT-5.6 Sol, en mettant l’accent sur une programmation agentique plus efficace. Anthropic a également étoffé sa gamme après avoir présenté Claude Mythos Preview, puis en lançant Fable 5.
Google affirme que l’IA joue déjà un rôle majeur au sein de l’entreprise. Selon cette dernière, 75 % du code de Google est désormais généré par l’IA et approuvé par des ingénieurs avant sa mise en production.
Ce que cela signifie
Manquer une date de lancement n’a rien d’inhabituel dans le développement logiciel, mais le marché de l’IA évolue bien plus rapidement que les cycles traditionnels de développement produit.
Chaque mois où Gemini 3.5 Pro reste indisponible donne à ses concurrents davantage de temps pour améliorer leurs propres modèles et faire progresser les attentes des clients. Les développeurs qui évaluent les plateformes d’IA pourraient de plus en plus comparer la prochaine version de Google aux nouveaux modèles concurrents plutôt qu’aux modèles qu’elle visait initialement.
Pour Google, retarder le lancement pourrait finalement s’avérer payant si le produit final offre de meilleures performances en programmation. Toutefois, attendre plus longtemps accroît également la pression pour lancer un modèle qui justifie clairement ce temps de développement supplémentaire, plutôt que de se contenter d’égaler ce que les concurrents proposent déjà.
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