Famille de modèles d'IA de Google (DeepMind) : l'application Gemini, l'intégration Workspace et l'API. Multimodal natif, contexte 1M.
Famille de modèles de Google DeepMind, accessible via l'application Gemini (web/mobile, vocal), l'intégration native Google Workspace, et l'API / Vertex AI. Multimodalité native (texte, image, vidéo, audio, PDF en entrée) et fenêtre de contexte de 1M tokens. Pertinent pour les organisations déjà sur Workspace. À examiner au regard de la souveraineté UE (cloud américain ; pas de déploiement sur site ; free tier réutilisant les données).
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Points clés
Fenêtre de contexte 1M tokens
Multimodal natif (texte/image/vidéo/audio/PDF)
Intégration native Google Workspace
ii
Avantages
Multimodalité d'entrée intégrée dès la conception
Context caching + Batch pour réduire les coûts
Du gratuit à l'entreprise, et Vertex multi-modèles
Le segment Gemini du keynote Google I/O 2026 : la génération Gemini 3.5, l'application en mode agentique et les démos scéniques de Google — la présentation de référence de la solution.
Au 27 juillet 2026, le dernier modèle sorti est Gemini 3.6 Flash (21 juillet, stable) — le nouveau modèle de travail courant, qui réduit d'environ 17 % les tokens de sortie par rapport à 3.5 Flash. Le raisonnement le plus avancé reste Gemini 3.1 Deep Think (bâti sur Gemini 3.1 Pro, statut Preview). Le très attendu Gemini 3.5 Pro n'est toujours pas disponible, sans calendrier officiel après plusieurs reports. Les modèles principaux acceptent en entrée texte, image, vidéo, audio et PDF, avec une fenêtre de contexte d'un million de tokens.
Comment Gemini est-il facturé ?
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Deux univers coexistent. Les abonnements grand public (Google AI Free gratuit, Plus à 4,99 €, Pro à 21,99 €, Ultra de 99,99 € à 219,99 € par mois) et entreprise (Google Workspace, de 6,80 € à un devis Enterprise par utilisateur). Et l'API, facturée à l'usage au million de tokens (entrée/sortie séparées), avec un palier gratuit via Google AI Studio, du context caching et un mode Batch (≈ −50 %).
Gemini répond-il aux exigences de souveraineté française ?
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Gemini repose sur l'infrastructure Google Cloud (fournisseur américain) et ses modèles ne sont pas déployables entièrement sur site. Le palier gratuit de l'API réutilise par ailleurs les contenus pour améliorer les produits Google — à proscrire pour des données sensibles. Pour des exigences strictes de souveraineté ou un hébergement local, des modèles européens (Mistral) ou des modèles ouverts auto-hébergés sont à examiner.
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