Google Gemini est-il toujours pertinent dans la course à l'IA ?
Gemini de Google : En perte de vitesse dans la course à l'armement de l'IA
L'IA Gemini de Google, autrefois saluée comme un modèle de langage de pointe, suscite un scepticisme croissant quant à sa compétitivité. Malgré des mises à jour continues et la récente sortie de Gemini 2.0 Flash, les résultats des tests de performance, les frustrations de la communauté et la lenteur des cycles de publication suggèrent que Google a du mal à suivre le rythme d'OpenAI et de DeepSeek. Alors que les concurrents progressent avec des modèles plus rapides, plus puissants et ouverts, la pertinence de Gemini est désormais remise en question.
Performances inférieures : Gemini à la traîne derrière OpenAI et DeepSeek
Un récent tweet publié hier par Logan Kilpatrick, chef de produit chez Google AI Studio, a présenté une comparaison des performances entre différents modèles Gemini. Les graphiques ont révélé que si leurs derniers modèles Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 01-21 ont amélioré leurs performances dans les tâches de raisonnement, ils restent à la traîne par rapport à o1-1217 d'OpenAI et DeepSeek R1 dans les principaux tests de performance de l'IA.
Comparaisons des tests de performance : Gemini vs. concurrents
| Test de performance | OpenAI o1-1217 | DeepSeek R1 | Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 01-21 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024 (Mathématiques, Réussite@1) | 79,2 % | 79,8 % | ~74 % |
| GPQA-Diamond (Science, Réussite@1) | 75,7 % | 71,5 % | ~74 % |
- OpenAI conserve l'avantage en matière de capacités de raisonnement et de résolution de problèmes.
- DeepSeek R1 surpasse tous ses concurrents en mathématiques et reste un concurrent de taille en sciences.
- Les modèles Gemini 2.0 Flash Thinking accusent un retard de 5 à 6 % dans les principaux tests de performance de raisonnement.
Cet écart de performance soulève des doutes quant à la capacité de Google à rivaliser au plus haut niveau du développement de l'IA.
Frustrations de la communauté : Retards, bugs et problèmes d'API
Malgré les affirmations de Google concernant des progrès rapides, la communauté de l'IA reste sceptique. Les communautés techniques ont souligné des préoccupations majeures :
1. Sorties retardées et progression lente
- Les utilisateurs sont frustrés par le déploiement lent des modèles les plus performants de Gemini (par exemple, "Pro Thinking" et "Flash Thinking").
- Critiques concernant les échéances de publication vagues : certains utilisateurs supposent avec ironie que des améliorations significatives n'arriveront pas avant 2026 ou 2027.
2. Problèmes techniques et fiabilité de l'API
- Les fréquentes erreurs 503 ont entraîné des plaintes concernant l'instabilité des performances de l'API.
- L'accès limité aux nouvelles fonctionnalités de Gemini crée une confusion quant à leur disponibilité.
3. Le battage médiatique vs la réalité : Attentes non satisfaites
- Google présente Gemini comme étant "à la pointe du raisonnement", mais les résultats des tests de performance montrent qu'il est toujours derrière OpenAI et DeepSeek.
- Certains utilisateurs perçoivent les tweets promotionnels de Google comme étant exagérés, étant donné qu'il n'a pas encore dépassé les leaders du secteur.
Ces frustrations persistantes signalent un problème plus profond : le cycle de publication lent et fragmenté de Google nuit à l'adoption et érode la confiance dans les capacités de Gemini.
Pourquoi Gemini perd la course à l'IA
1️⃣ OpenAI et DeepSeek avancent plus vite
- OpenAI sort o3 aujourd'hui, ce qui devrait creuser l'écart de performance.
- DeepSeek R1 est open source et est rapidement adopté dans l'IA d'entreprise.
- La lenteur de Google signifie que d'ici à ce que Gemini 2.0 Flash soit largement disponible, il sera déjà dépassé.
2️⃣ Gemini n'est pas assez compétitif
- Les tests de performance montrent que Gemini est toujours derrière OpenAI et DeepSeek.
- Même si Google affirme que Gemini 2.0 Flash est deux fois plus rapide, la vitesse seule ne suffit pas à combler l'écart en matière de raisonnement.
3️⃣ Un modèle fermé limite l'adoption
- La nature open source de DeepSeek R1 permet aux entreprises d'affiner et d'intégrer le modèle dans leurs flux de travail.
- Google garde Gemini entièrement fermé, ce qui limite l'adoption par les entreprises et les améliorations axées sur la communauté.
4️⃣ L'IA d'entreprise s'oriente vers les modèles ouverts
- DeepSeek R1 devient rapidement l'"alternative à GPT-4o, voire o1" pour les entreprises.
- Le manque d'ouverture de Gemini et l'accès restreint aux fonctionnalités clés en font un choix peu attrayant pour une adoption commerciale.
5️⃣ Un suralignement rend Gemini trop restrictif
- De nombreux utilisateurs se plaignent que Gemini est trop censuré, ce qui le rend moins utile dans les applications du monde réel.
- Les développeurs préfèrent les modèles plus flexibles comme GPT d'OpenAI et DeepSeek R1.
6️⃣ La gratuité n'est pas une stratégie à long terme
- Le seul véritable avantage de Gemini est qu'il est actuellement gratuit sur Google AI Studio.
- Cependant, Google ne peut pas maintenir un modèle gratuit indéfiniment, et une fois qu'il commencera à facturer, les utilisateurs n'auront aucune raison de choisir Gemini plutôt que des alternatives plus performantes.
🚨 Verdict final : Google Gemini est-il toujours pertinent ?
À l'heure actuelle, Google Gemini n'est PAS un concurrent sérieux dans la course aux modèles de langage de grande taille. Les faits parlent d'eux-mêmes :
✅ OpenAI est en tête en termes de performances et d'adoption généralisée. ✅ DeepSeek R1 domine le secteur de l'IA d'entreprise grâce à son approche open source. ❌ Google est lent, peu performant, fermé et trop restrictif.
À moins que Google n'accélère les sorties de Gemini et n'améliore considérablement ses performances, il risque de devenir obsolète dans la compétition de l'IA.
Pour l'instant, la seule chose qui maintient Gemini à flot est le nom de la marque Google, et non ses capacités réelles.