Le 19 mai, lors de la conférence Google I/O 2026, Google a dévoilé la série Gemini 3.5, dont le premier modèle, le 3.5 Flash, est désormais disponible dans le monde entier. Selon Google, ce modèle surpasse Gemini 3.1 Pro en matière d’exécution de tâches par agents et de génération de code ; il établit de nouveaux records sur des benchmarks clés tels que Terminal-Bench 2.1 (76,2 %), GDPval-AA (1 656 Elo) ainsi que sur le test de compréhension multimodale CharXiv Reasoning (84,2 %). Sa vitesse de production de tokens atteint quatre fois celle des autres modèles de pointe, tandis que le coût d’exécution pour des tâches agentiques à longue durée reste inférieur à la moitié de celui de ses concurrents. Au classement Artificial Analysis, il se situe en haut à droite de la zone « Intelligence de pointe × Réactivité extrême ». Le modèle 3.5 Flash est déjà intégré à l’application Gemini, au mode IA de la recherche Google, à Google AI Studio, à Android Studio ainsi qu’à la plateforme Gemini Enterprise Agent Platform destinée aux entreprises. Un modèle phare plus puissant, Gemini 3.5 Pro, est déjà utilisé en interne chez Google et devrait être lancé en juin.
Parallèlement au lancement du 3.5 Flash, Google a présenté deux nouvelles infrastructures. La première est Google Antigravity, une plateforme de développement axée sur les agents qui permet de déployer simultanément plusieurs sous-agents afin de gérer des flux de travail complexes et prolongés. Lors de la démonstration, deux agents ont collaboré pendant six heures pour lire un article scientifique sur AlphaZero puis développer un jeu jouable. La seconde est Gemini Spark, un agent IA personnel basé sur le 3.5 Flash, capable d’accomplir des tâches numériques pour l’utilisateur 24 heures sur 24. Ce service est dès à présent accessible aux testeurs de confiance, et une version bêta sera proposée la semaine prochaine aux abonnés américains de Google AI Ultra. Sur le plan professionnel, Shopify utilise désormais des sous-agents parallèles pour prévoir la croissance de ses commerçants mondiaux ; la banque Macquarie se sert du modèle pour analyser des documents de plus de cent pages afin d’accélérer l’inscription de nouveaux clients ; Salesforce l’a intégré à son système Agentforce, tandis que Ramp l’emploie pour la reconnaissance OCR multimodale des factures. Google précise enfin que la série Gemini 3.5 a été développée dans le cadre du programme Frontier Safety Framework, et qu’un outil d’interprétabilité a été ajouté pour examiner les processus internes du modèle avant toute réponse.