L’IA évolue vite. Plus vite qu’on peut l’imaginer. Et pas forcément dans la direction envisagée. Alors, comment se tenir à jour? cet article liste des sources officielles à suivre.
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Que signifient les numéros dans les changements de version ?
En informatique, les numéros derrière les versions, ont un sens. C’est la « nomenclature technique » et les numérotations obéissent à une logique industrielle.
- Changement de numéro majeur (ex : de 2.0 à 3.0) = Rupture d’architecture. On change le moteur sous le capot.
- Changement de numéro mineur (ex : de 3.4 à 3.5) = Optimisation et « Productisation ». L’architecture reste globalement la même, mais on optimise, réarrange, reparamètre, etc. Pour un LLM, c’est souvent une optimisation des poids du modèle pour réduire le coût de calcul, augmenter la vitesse. Ou ajuster les données d’entraînement pour exceller sur un cas d’usage précis (comme le code ou l’autonomie des agents). Ou aussi corriger des dérives, etc.
Sans changement de numéro majeur, il n’y a pas, jamais, de rupture franche. Le LLM reste en gros « le même ». Gemini 3.5 est forcément meilleur que Gemini 3. Mais Gemini 3 est massivement meilleur et structurellement différent de Gemini 2. Si on conserve ses habitudes d’utilisation de Gemini 2 pour Gemini 3, on a un risque de « régression ». Par exemple, donner systématiquement un rôle à Gemini 2 était une bonne pratique. Pour Gemini 3, c’est souvent inutile voir nocif.
Liens à suivre pour la veille IA Google
Les grandes annonces (le grand public et les développeurs)
Mises à jour de gemini : https://gemini.google/release-notes/
Mises à jour de Google Workspace : workspaceupdates.googleblog.com
- https://blog.google/innovation-and-ai/
- et en particulier https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/ (officiel Google AI News & updates)
- Ou directement https://blog.google/
- Notes de version de l’API de Gemini : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/changelog?hl=fr
- Mises à jour de l’API de Gemini : https://developers.googleblog.com/
- Informations sur Google Workspace : https://workspace.google.com/blog/?
- Pour trouver directement les updates de NoteBookLM : https://workspaceupdates.googleblog.com/search?q=NotebookLM&by-date=true
- L’incubateur des solutions : https://labs.google/
La recherche
- Laboratoire de recherche IA de google (recherche fondamentale) : Google DeepMind : https://deepmind.google/
- Recherche appliquée (« Translating discovery into real-world impact ») : research.google/blog/
l’IA en entreprise (cloud)
- Architecture IA en entreprise : https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning « Find news, updates, and best practices for AI and machine learning solutions on Google Cloud. »
Google I/O 2026 (19 et 20 mai 2026)
Gemini 3.5 flash
Nouveau modèle par défaut de Gemini et du mode IA de google search. Présenté comme bcp plus rapide que ses concurrents, et dépassant même Gemini 3.1 pro pour le codage et le raisonnement. En particulier présenté comme excellent sur la planification de long terme (« long horizon ») : par exemple raisonnement financier, ou gestion d’outils multi-étapes.
Disponible en API et également au coeur de Google Antigravity 2.0 (pour le « vibe coding » et le déploiement d’applications)
Gemini Omni : le « world model » multimodal
Le multimodalité, c’est de pouvoir travailler avec des formats différents, en natif (donc pas en appelant des modules différents pour chaque format).
- Gemini omni travaille à partir de toute combinaison de texte, audio, image et vidéo.
- Il intègre de plus des éléments de modélisation de la physique (monde réelle), tels que gravité, dynamique des fluides, etc… C’est ce qui permet une génération de vidéo bien plus réalistes.
- Disponible pour les abonnés et dans Youtube : édition et modification de scènes par simple commande vocale.
Les agents autonomes (Gemini Spark et deep research)
- Gemini Spark : l’agent en arrière-plan
- Agents d’information et deep research max : surveillance du web ou des bases de données internes en continu. Mise à jour de tableaux de bord sans intervention de l’utilisateur.
NotebookLM
NotebookLM est un mécanisme de « RAG »: on lui transmet des ressources, et il travaille dessus par du résumé, de l’interrogation ou la créatop, d’éléments (artefacts).
- Désormais accessibles directement depuis le chat : audio overviews, et cinematic vidéo overviews (veo 3), et infographies structurées.
- Création et révision de présentations, depuis le chat. Fichiers exportables en PPTX et PDF.
- Historique des conversations mieux mémorisé et sécurisé (long terme).
Google Collab enrichi par IA
Colab est un environnement de carnets Jupyter hébergé par Google. Pour combiner du code exécutable (python, R, SQL), du exte enrichi, des visualisations dynamiques et interactives.
- Le « learn mode » agit comme un tuteur pas à pas, expliquant le pourquoi et le comment des algorithmes.
- Il est désormais possible de programmer le comportement de l’IA directement dans le fichier du notebook.
Claude (Anthropic)
- L’état de la recherche : https://www.anthropic.com/research
- Les news : https://www.anthropic.com/news
Mistral
Le changelog (=ce qui a changé) https://docs.mistral.ai/resources/changelogs
- Une vue des derniers modèles (naviguer en bas de page pour trouver des dates): https://docs.mistral.ai/models/overview
- Les news de Mistral : https://mistral.ai/fr/news
- Avril 2026 : Mistral medium 3.5 (agents dans le vibe coding) https://mistral.ai/news/vibe-remote-agents-mistral-medium-3-5
ChatGPT (OpenAI)
- https://openai.com/news/company-announcements/
- Avril 2026 : GPT5.5
- Les news « recherche »: https://openai.com/fr-FR/research/index/
