Google a présenté mercredi Gemini 3.8 Flash, un modèle qui atteint 59 sur un indice d’intelligence indépendant tout en coûtant une fraction du prix des systèmes d’IA de pointe concurrents, assorti d’une variante cybersécurité soumise à de stricts contrôles d’accès.
Points clés :
- Gemini 3.8 Flash obtient un score de 59 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, soit trois points de plus que la version lancée trois semaines plus tôt.
- Les tarifs de jetons restent fixés à 0,75 $ et 3,75 $ par million jusqu’au 31 décembre, même si le coût par tâche ressort environ 40 % plus élevé que pour le modèle précédent.
- Une déclinaison cybersécurité distincte n’est accessible qu’à des gouvernements, opérateurs d’infrastructures et mainteneurs de logiciels préalablement agréés, via un nouveau programme Fairwind.
Résultats de benchmark pour Gemini 3.8 Flash
Le groupe a dévoilé les deux versions le 2 septembre, troisième itération Flash en six semaines, toutes deux reposant sur un même socle technique largement entraîné sur des cas d’usage cybersécurité.
L’un des modèles se concentre sur le code et les tâches d’agents, l’autre traque les vulnérabilités logicielles dans de vastes bases de code, avec des règles d’accès beaucoup plus strictes.
Configuré en mode de raisonnement avancé, le modèle atteint un score de 59 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index, trois points au‑dessus de 3.7 Flash et au niveau de GPT-5.6 Sol et Grok 4.6. Il affiche également 54,9 % sur HLE-Verified, un test de raisonnement multi‑étapes couvrant sciences, sciences humaines et métiers réglementés. Google met en avant l’ingénierie logicielle sur temps long comme principal saut qualitatif.
L’entreprise maintient jusqu’au 31 décembre son tarif de lancement à 0,75 $ par million de jetons en entrée et 3,75 $ par million de jetons en sortie. Ces deux montants seront ensuite doublés au 1er janvier.
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Pourquoi Gemini coûte plus cher par tâche
Des jetons moins chers ne signifient pas des tâches moins coûteuses. Le coût ressort à 0,58 $ par tâche de benchmark, soit environ 40 % de plus que pour son prédécesseur, car la sortie moyenne a gonflé d’environ 30 % pour atteindre 48 000 jetons, et les boucles d’agent nécessitent davantage d’itérations. Le fleuron de Anthropic facture près de six fois plus par tâche, ce qui permet au système de Google de rester positionné sur la frontière de coût.
Tulsee Doshi, directrice produit senior, et Raluca Ada Popa, responsable sécurité de Gemini chez Google DeepMind, expliquent que le modèle « travaille davantage », en ajoutant des étapes de raisonnement et en appelant des outils de façon répétée. Les équipes souhaitant conserver l’ancien profil de coût peuvent rester sur 3.7 Flash, tandis que les abonnés Pro et Ultra accèdent au nouveau modèle dans l’application Gemini, en mode IA et dans Google Sheets.
Un programme Fairwind pour filtrer l’accès au modèle cyber
La déclinaison orientée sécurité est cantonnée dans un nouveau programme Fairwind, réservé à des gouvernements, opérateurs d’infrastructures critiques et mainteneurs de logiciels jugés de confiance.
Sur un test interne couvrant 20 langages de programmation, elle a repéré des failles avec un taux de succès supérieur à 70 %. Google affirme par ailleurs que son équipe sécurité de Chrome a produit 2,6 fois plus de correctifs valides que de grands concurrents commerciaux. Une équipe de recherche cloud a identifié une vulnérabilité critique en moins de deux heures, un travail qui prend habituellement plusieurs mois.
Ce tempo soutenu intervient après une période délicate pour la division IA, qui a laissé passer un objectif de lancement de Gemini 3.5 Pro fixé en juin.
Demis Hassabis a quitté la direction générale de DeepMind début août pour en devenir président, tandis que Koray Kavukcuoglu a pris les rênes avec un titre plus modeste de vice‑président senior.
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