Google ne veut pas se laisser distancer par Anthropic et OpenAI sur le terrain des modèles IA spécialisés dans la cybersécurité. Avec Gemini 3.5 Flash Cyber, le géant du web se jette à son tour dans la chasse aux failles de sécurité – un modèle sous contrôle, comme chez les rivaux.

Google a levé le voile sur de nouveaux modèles IA pour tenter de se repositionner dans la course à toute allure que se mènent les labos IA. Dans le couloir de la cybersécurité, où Mythos 5 et GPT-5.5-Cyber font la course en tête, Google vient de lancer Gemini 3.5 Flash Cyber, conçu pour détecter, vérifier et corriger des failles de sécurité dans le code logiciel.

À l’image du projet Glasswing d’Anthropic et du programme Trusted Access for Cyber chez OpenAI, le nouveau modèle de Google est distribué de façon restreinte : seuls des gouvernements et des partenaires jugés fiables y auront accès. Une prudence qui s’explique par la nature même du modèle, capable d’épauler les défenseurs, mais aussi d’armer les attaquants.

Gemini 3.5 Flash Cyber sera intégré à CodeMender, un agent de sécurité qui fait travailler plusieurs instances du modèle avant de produire un rapport commun. En termes de capacités, les performances de ce modèle seraient proches de ses rivaux, selon le bench CyberGym (même si GPT-5.5-Cyber fait légèrement mieux).

Des modèles à tout faire

Pour le grand public et les développeurs, Google propose deux autres modèles. Gemini 3.6 Flash est le « passe-partout » du lot, il remplace (et selon les benchmarks, surclasse) Gemini 3.5 Flash pour les tâches courantes : programmation, analyse de documents, recherche d’informations, génération de rapports et utilisation d’interfaces. L’index Artificial Analysis indique une consommation de jetons 17 % inférieure en moyenne par rapport à son prédécesseur pour arriver au même résultat. Il aurait besoin de moins d’étapes de raisonnement et ferait appel moins souvent à des outils externes.

En termes de coût, Gemini 3.6 Flash revient à 1,5 dollar par million de jetons en entrée, et 7,5 dollars en sortie. Artificial Analysis indique qu’en moyenne sur une tâche, le modèle revient moitié moins cher que GPT-5.6 Sol (max) et Kimi K3. En revanche, il est plus onéreux que les tout récents Grok 4.5 (high) de SpaceXAI et Muse Spark 1.1 (xhigh) de Meta, deux modèles qui se battent sur le terrain du rapport qualité/prix.

Google insiste sur le fait que son modèle peut réaliser une tâche complète en réalisant moins d’actions intermédiaires et en consommant moins de tokens. L’argument peut porter dans les entreprises où on commence à se rendre compte qu’utiliser de l’IA générative à gogo coûte de plus en plus cher.

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Gemini 3.5 Flash Lite vise ailleurs : ce nouveau modèle est censé accomplir des tâches simples exécutées en très grand nombre. Google cite notamment la recherche automatisée, le traitement de documents ou les systèmes constitués de petits agents. C’est le modèle le moins cher du lot : 0,30 dollar en entrée, 2,50 dollars en sortie.

Sur certains tests, 3.5 Flash Lite se montrerait plus puissant que Gemini 3 Flash, assure le moteur de recherche. Doté de plusieurs niveaux de réflexion, le modèle produirait jusqu’à 350 jetons par seconde, ce qui ne renseigne pas sur le temps que prend une requête complète.

Google donne pour finir quelques nouvelles de Gemini 3.5 Pro, qui n’est toujours pas lancé publiquement mais le modèle est testé par des partenaires de l’entreprise. Il devrait devenir, en toute logique, le modèle haut de gamme. Gemini 4 est de son côté toujours en train de suer à l’entraînement.