La préversion de Gemini 3.1 Pro de Google est arrivée avec un message clair : elle se veut une base plus intelligente et plus capable pour la résolution de problèmes complexes, en particulier dans des flux de travail où une IA doit planifier, utiliser des outils, vérifier des résultats et itérer. Dans la couverture presse de la mi à la fin février 2026, l’affirmation récurrente est que Gemini 3.1 Pro « double plus que » les performances de raisonnement par rapport à Gemini 3 Pro sur le benchmark ARC-AGI-2.
Cette affirmation compte au-delà des effets d’annonce, car les « outils agentiques » vivent ou meurent selon le raisonnement : un agent doit décider de la prochaine action, appeler le bon outil, interpréter les sorties et éviter de s’enliser dans des appels d’outils inutiles. Gemini 3.1 Pro est présenté comme une mise à niveau qui cible précisément ces modes d’échec, tout en suscitant le débat chez des utilisateurs qui estiment que les améliorations s’accompagnent de compromis sur le ton et la créativité.
Ce que « doubler le raisonnement » signifie en pratique
Plusieurs médias ont rapporté des chiffres concrets mis en avant par Google : 77.1% sur ARC-AGI-2 pour Gemini 3.1 Pro, contre 31.1% pour Gemini 3 Pro. Ce n’est pas seulement un gain marginal ; c’est environ un bond de 2.5×, et cela sous-tend le discours répété de « plus que doubler » utilisé dans la couverture de l’annonce de Google.
Les évaluations de type ARC sont souvent citées comme des proxys du raisonnement général parce qu’elles sollicitent la découverte de motifs, l’abstraction et l’inférence en plusieurs étapes. Pour les systèmes agentiques, ces compétences se traduisent par une meilleure décomposition (« quels sont les sous-problèmes ? ») et une plus grande cohérence lorsqu’il s’agit de naviguer dans de longues chaînes d’actions.
La position adoptée par Google, d’après les rapports, présente Gemini 3.1 Pro comme un modèle par défaut plus robuste pour la résolution de problèmes complexes tout en reconnaissant que des flux de travail agentiques plus ambitieux sont en cours d’amélioration durant la préversion. Autrement dit : le moteur central devient plus intelligent, mais l’expérience agent de bout en bout (planification, exécution d’outils, boucles de vérification) est encore activement ajustée.
Gemini 3.1 Pro comme socle pour les outils agentiques
Les outils agentiques combinent généralement un modèle de langage avec des connecteurs vers des systèmes externes, des éditeurs de code, des terminaux, des navigateurs, des fichiers ou des applications d’entreprise propriétaires. Dans ce contexte, un « socle plus intelligent » concerne moins la fluidité du chat que la robustesse : moins d’impasses, moins d’états hallucinés et une meilleure auto-vérification lorsque les sorties d’outils contredisent le plan.
La couverture presse a résumé le déploiement de Gemini 3.1 Pro sur les principales plateformes : surfaces grand public comme l’application Gemini et NotebookLM, accès développeur via Gemini API et AI Studio, et canaux entreprise via Vertex AI et Gemini Enterprise. Il est également apparu dans des environnements explicitement conçus pour les flux agentiques, notamment Gemini CLI, Android Studio et l’environnement de développement agentique d Google, Antigravity.
Ce cadrage écosystémique est important parce que la performance agentique est émergente : elle résulte de la combinaison du raisonnement du modèle, des API d’outils, des garde-fous d’exécution et des boucles de rétroaction. Un modèle qui raisonne réellement mieux tend à produire des gains mesurables en efficacité d’outil, en particulier pour les schémas « plan → agir → vérifier → itérer » qui nécessitaient auparavant des promptings lourds ou une orchestration rigide.
« Pensée » ajustable et contrôle en entreprise
VentureBeat a qualifié Gemini 3.1 Pro de « Deep Think Mini », mettant en avant un système de réflexion à trois niveaux (faible/moyen/élevé) qui permet aux équipes de contrôler l’effort de raisonnement. Ce type de contrôle est particulièrement pertinent lors du déploiement d’outils agentiques à grande échelle, où coûts, latence et fiabilité entrent en concurrence.
Dans de nombreuses entreprises, toutes les requêtes ne méritent pas une délibération maximale. Un agent de support qui doit récupérer un texte de politique dans une base de connaissances peut se contenter d’un mode de raisonnement léger, tandis qu’un flux qui rapproche des enregistrements financiers contradictoires peut nécessiter un calcul plus profond et des étapes de vérification plus strictes.
L’attrait pratique est opérationnel : un point de terminaison unique avec une profondeur de raisonnement ajustable simplifie l’architecture. Au lieu d’orienter vers plusieurs modèles spécialisés, les équipes peuvent régler « combien réfléchir » par tâche, par niveau d’utilisateur ou par étape d’un pipeline agentique (par exemple, plus profond pour la planification, plus léger pour résumer des sorties d’outils).
Précision des outils et moins d’appels : pourquoi GitHub Copilot s’en soucie
L’angle agentique de Gemini 3.1 Pro a été souligné par sa présence dans le changelog de GitHub Copilot en tant que « modèle de codage agentique ». L’accent n’était pas seulement mis sur la capacité brute de codage, mais sur la « haute précision des outils » et le « moindre nombre d’appels d’outils par benchmark », notamment dans les boucles éditer-puis-tester.
Ce détail est crucial pour le codage agentique. Les appels d’outils, l’exécution de tests, la recherche de code, l’application de corrections, sont les endroits où le temps et les coûts s’accumulent, et où les erreurs peuvent se propager. Un modèle qui nécessite moins d’appels pour converger vers une correction correcte est souvent plus utile qu’un modèle qui écrit un code plus élégant mais qui oscille entre les actions.
GitHub a indiqué un déploiement progressif et une disponibilité sur VS Code, Visual Studio, github.com et mobile. Cette distribution sert aussi de terrain d’essai réel : si un modèle réduit les appels d’outils pour des milliers de développeurs, le bénéfice se traduit rapidement en latence, taux de réussite et confiance des utilisateurs.
La démo du planificateur urbain : workflows multimodaux agentiques
Pour rendre l’« agentic » tangible, la presse a cité une démo de type planificateur urbain utilisée pour illustrer le raisonnement multimodal et les workflows de type outil. L’exemple décrivait la gestion du terrain, la cartographie des infrastructures et la simulation du trafic, des tâches qui impliquent naturellement plusieurs sources de données et une planification itérative.
La planification urbaine est une bonne vitrine parce qu’elle oblige un agent à intégrer des contraintes : géographie, routes existantes, trafic prévu, et éventuellement des règles environnementales ou de zonage. Un agent capable doit non seulement générer des recommandations mais aussi les justifier, les mettre à jour lorsque les simulations divergent, et garder la trace de ce qui a déjà été essayé.
En termes d’outils agentiques, cela ressemble à un pipeline en plusieurs étapes : ingérer cartes et contraintes (entrée multimodale), choisir des actions (lancer une simulation, ajuster un itinéraire), interpréter les résultats et boucler jusqu’à obtenir un plan satisfaisant. Un raisonnement amélioré devrait réduire les itérations inutiles et produire des décisions plus cohérentes et auditables.
Antigravity et l’écosystème plus large des outils agentiques
La capacité agentique n’est pas seulement une propriété du modèle ; elle dépend de l’environnement. Antigravity, décrit comme un outil de codage « orienté agent », est centré sur l’orchestration multi-agent et l’accès direct à un éditeur, un terminal et un navigateur, plus des « Artifacts » comme des plans, des captures d’écran et des enregistrements pour vérifier le travail.
Ces choix de conception correspondent étroitement à ce que les organisations attendent des outils agentiques : traçabilité et vérification. Les Artifacts transforment le raisonnement invisible d’un agent en sorties inspectables, ce qui aide les réviseurs à confirmer que l’agent a réellement exécuté les tests qu’il prétend avoir effectués, ou qu’un changement d’interface proposé correspond à une capture d’écran.
Le déploiement de Gemini 3.1 Pro dans des surfaces centrées sur les agents (telles qu’Antigravity et Gemini CLI) signale que Google cherche à associer un raisonnement de base amélioré à des environnements qui rendent l’utilisation des outils plus sûre et plus mesurable. Un meilleur raisonnement combiné à une meilleure instrumentation fait souvent la différence entre une démo spectaculaire et un flux de travail fiable.
Réactions d’utilisateurs mitigées : raisonnement en hausse, « nuance » en baisse ?
Toute la rétroaction n’a pas été uniformément positive. La presse tech a noté une division : de nombreux utilisateurs ont salué un bond en raisonnement logique et dans les benchmarks de codage, tandis que d’autres ont dénoncé une réduction de la « profondeur émotionnelle, de l’empathie, de la flexibilité créative et de la nuance ».
Cette tension est courante lorsque les modèles sont optimisés pour une meilleure performance de tâche. Renforcer la justesse pas à pas, l’adhérence aux outils et la prise de décision concise peut parfois produire des sorties qui paraissent plus rigides ou moins expressives, surtout dans la rédaction ouverte ou les conversations interpersonnelles.
Pour les outils agentiques, le compromis peut être acceptable voire souhaitable : la fiabilité compte souvent plus que la chaleur. Pourtant, les équipes produit qui déploient Gemini 3.1 Pro devraient tester les deux dimensions, le succès des tâches et l’expérience utilisateur, car des agents qui semblent abrupts peuvent freiner l’adoption même lorsqu’ils sont techniquement corrects.
La ligne de Gemini 3.1 Pro est simple : les performances de raisonnement sur ARC-AGI-2 seraient passées à 77.1%, contre 31.1% pour Gemini 3 Pro, soutenant le récit de « plus que doubler » répété tout au long de la couverture de février 2026. Le message plus large de Google est tout aussi clair : il s’agit d’un socle plus capable pour la résolution de problèmes complexes, la préversion poursuivant l’amélioration des workflows agentiques plus ambitieux.
L’histoire la plus intéressante est la manière dont cette amélioration du raisonnement est opérationnalisée : paliers de réflexion ajustables pour le contrôle en déploiement, revendications de précision d’outil dans des contextes de codage agentique comme GitHub Copilot, et un écosystème croissant d’environnements « agent-first » tels qu’Antigravity. Si les gains se traduisent par moins d’appels d’outils, une meilleure vérification et un comportement multi-étapes plus stable, Gemini 3.1 Pro pourrait marquer un pas significatif en avant pour les outils agentiques pratiques, et pas seulement pour les graphiques de benchmarks.
