Gemini 3.1 Pro : l’IA agent autonome gagne en puissance et en précision

Google a franchi une nouvelle étape dans l’évolution de son intelligence artificielle avec la sortie de Gemini 3.1 Pro, une mise à jour majeure de la série Gemini 3. Cette version cible spécifiquement le marché des IA « agentic », c’est-à-dire des agents autonomes capables de raisonner, d’exécuter du code et d’interagir avec des systèmes complexes. Destinée aux développeurs, elle marque le passage d’un modèle de simple conversation à un moteur capable de « travailler » efficacement sur des tâches complexes.

Quand la mémoire devient un atout colossal pour les développeurs

Gemini 3.1 Pro impressionne par sa capacité à gérer un contexte d’entrée d’un million de tokens, ce qui permet d’ingérer l’intégralité d’un dépôt de code de taille moyenne tout en conservant la cohérence entre fichiers. Cette mémoire étendue s’accompagne d’une limite de sortie portée à 65 000 tokens, un bond significatif qui facilite la génération de documents longs ou d’applications multi-modules en une seule requête, sans interruption prématurée.

Raisonner mieux pour résoudre plus

La mise à jour améliore considérablement les performances en raisonnement. Sur le benchmark ARC-AGI-2, Gemini 3.1 Pro atteint 77,1 %, soit plus du double de la version précédente, démontrant une capacité accrue à résoudre des problèmes logiques inédits plutôt que de se contenter de reproduire des schémas appris. D’autres scores notables incluent 94,1 % au GPQA Diamond pour des tâches scientifiques de niveau universitaire et 58,9 % en programmation Python scientifique, soulignant la polyvalence du modèle.

Des outils sur mesure pour des agents plus fiables

Google a introduit un endpoint dédié, gemini-3.1-pro-preview-customtools, optimisé pour les développeurs qui combinent commandes bash et fonctions personnalisées. Cette version réduit les erreurs d’outil en priorisant les commandes locales comme la lecture de fichiers ou la recherche dans le code, renforçant la fiabilité des agents autonomes. L’intégration avec la plateforme Antigravity permet de moduler la profondeur du raisonnement selon la complexité des tâches, équilibrant ainsi performance et coûts.

Des évolutions API et une meilleure gestion des données

Les développeurs doivent noter un changement dans l’API : le champ total_reasoning_tokens devient total_thought_tokens, reflétant la nouvelle gestion des « signatures de pensée » pour maintenir le contexte dans les interactions multi-tours. Par ailleurs, la limite de taille des fichiers passe de 20 à 100 Mo, et il est désormais possible d’utiliser directement des URLs YouTube comme source média, évitant ainsi les étapes d’upload fastidieuses. Le support des buckets Cloud et des URLs pré-signées facilite aussi l’accès aux données privées.