Alors, peut-on vraiment utiliser Gemini 3.5 Pro ?
Non, et je veux être clair là-dessus avant que vous ne passiez dix minutes de plus à chercher un lien de téléchargement.
J'ai vérifié les trois endroits où Google l'annoncerait, et tous les trois concordent. La page des modèles Gemini de DeepMind liste toujours Gemini 3.1 Pro comme modèle phare Pro actuel, avec une étiquette explicite « 3.5 Pro coming soon » juste à côté. La liste des modèles de l'API Gemini ne contient aucune entrée gemini-3.5-pro, seulement 3.5 Flash et une preview de 3.1 Pro. Et la page de tarifs de l'API affiche les prix de 3.5 Flash et 3.1 Pro, mais pas de 3.5 Pro.
Ce sont trois sources primaires indépendantes qui disent la même chose. C'est toute la raison pour laquelle la plupart des articles « avis Gemini 3.5 Pro » qui se classent bien aujourd'hui sont creux : ils évaluent un modèle que personne en dehors de Google n'a fait tourner.
Ce que Google a réellement confirmé
Voici la partie qui est officielle, directement de la part de Google.
La série 3.5 a été annoncée le 19 mai 2026 au Google I/O, dans un billet signé par Koray Kavukcuoglu, CTO de Google DeepMind. Deux choses comptent dans ce billet. D'abord, la série a été lancée avec 3.5 Flash uniquement. Ensuite, la phrase exacte sur le modèle phare : Google a dit travailler « dur sur 3.5 Pro », qu'il était « déjà utilisé en interne », et qu'ils allaient « le déployer le mois prochain ».
« Le mois prochain » à partir d'un billet du 19 mai signifie juin. Nous sommes maintenant fin juillet. Le déploiement a discrètement dépassé sa propre échéance de plus d'un mois.
Google a aussi présenté toute la ligne 3.5 comme des modèles « combinant intelligence de pointe et action », une façon élégante de dire qu'ils sont ajustés pour les flux de travail agentiques et la programmation, pas seulement pour le chat. Ce positionnement compte, parce que la programmation agentique est exactement le domaine où, selon la presse, le modèle phare rencontre des difficultés.
Les seuls benchmarks 3.5 qui existent : Gemini 3.5 Flash
Comme il n'y a aucun chiffre pour 3.5 Pro, la meilleure référence réelle de ce que peut faire la génération 3.5 est 3.5 Flash, qui, lui, est bien sorti. Google affirme que 3.5 Flash surpasse déjà Gemini 3.1 Pro sur plusieurs tests agentiques et de programmation, ce qui indique que la version Pro est censée se placer au-dessus d'un Flash déjà solide.
Les chiffres publiés de 3.5 Flash lors de l'annonce :
| Benchmark | Gemini 3.5 Flash | Ce qu'il mesure |
|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 76,2 % | Tâches agentiques en terminal |
| MCP Atlas | 83,6 % | Appel d'outils / protocole d'agents |
| CharXiv Reasoning | 84,2 % | Compréhension multimodale |
| GDPval-AA | 1656 Elo | Tâches économiques réelles |
Google affirme aussi que 3.5 Flash tourne environ 4 fois plus vite que les autres modèles de pointe en vitesse de sortie, le plaçant dans la zone haute intelligence / haute vitesse de l'index Artificial Analysis.
Le constat honnête : 3.5 Flash est véritablement rapide et solide sur les tâches agentiques, et c'est le plancher que 3.5 Pro est censé dépasser. Mais un score de niveau Flash n'est pas un avis de niveau Pro, et prétendre le contraire est le piège.
Pourquoi Gemini 3.5 Pro accuse un tel retard
C'est la partie la plus intéressante de l'histoire, et celle que les sites de rumeurs sautent.
Des articles repris par la communauté, citant Bloomberg, disent que Google a « des mois de retard sur son calendrier de livraison de Gemini 3.5 Pro, son modèle d'IA phare le plus puissant, parce que l'entreprise a pris du temps pour tenter d'améliorer ses capacités, en particulier en programmation. » Un commentateur de Hacker News a résumé la réaction ainsi :
">Alphabet Inc.'s Google is months behind schedule on delivering Gemini 3.5 Pro... Seems like deepmind needs to get more internal usage"
L'humeur de ceux qui ont suivi la série de succès de Google en 2025 est plus proche de l'incrédulité. Google était le leader de pointe il n'y a pas si longtemps, puis le rythme s'est effondré :
"Near the end of 2025, Google was on top - best LLM (Gemini 3 Pro), best video model (Veo 3.1), and best image model (Nano Banana). They seemed unstoppable. And then, they stopped. Why?"
Quand on regarde de plus près ce dont les gens se plaignent vraiment à propos des modèles Gemini déjà sortis, trois thèmes reviennent sans cesse, et ils correspondent exactement à ce que Google n'arriverait toujours pas à corriger dans le modèle phare : la fiabilité face aux hallucinations, la programmation agentique, et la cohérence sur de longues sessions.
Sur les hallucinations :
"But use Gemini? You get burned by the hallucinations Gemini casually spews out on a daily basis. You develop a habit of fact checking every single answer."
Et sur la programmation agentique, là où l'écart avec Claude Code et Codex est le plus large :
"My sense is that the Gemini models are very capable but the Gemini CLI experience is subpar compared to Claude Code and Codex... it can get confused, fall into doom loops, and generally lose the plot."
Interprété avec bienveillance, ce retard traduit le refus de Google de sortir un modèle phare qui échoue précisément sur les points auxquels les acheteurs de modèles de pointe tiennent le plus. C'est une décision défendable. Ce n'est simplement pas l'histoire qu'un titre du type « voici votre avis 3.5 Pro » veut raconter.
Ce que les rumeurs se trompent
Si vous avez lu un peu partout, vous avez sans doute déjà vu des affirmations sûres d'elles-mêmes sur 3.5 Pro : une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens, une variante « Deep Think », une date de lancement précise le 17 juillet, des pourcentages de benchmarks exacts. Je veux les signaler clairement.
Aucune de ces informations ne vient de Google. Elles proviennent de blogs agrégateurs et de rumeurs, et je ne vais pas les blanchir en faits ici. Deux détails valent la peine d'être corrigés : il existe bien un mode de raisonnement Deep Think, mais celui qui est sorti est Gemini 3.1 Deep Think, pas une variante 3.5 Pro annoncée par Google. Et cette date du « 17 juillet » est arrivée et repartie sans aucun lancement. Considérez toute spécification ferme de 3.5 Pro que vous voyez comme non vérifiée tant qu'elle n'apparaît pas sur une propriété de Google.
Que faut-il utiliser dès maintenant à la place
Voici la réponse pratique, parce que vous êtes probablement venu avec une vraie tâche à accomplir, pas avec une question de culture générale.
Le meilleur modèle de niveau Pro que vous puissiez réellement utiliser aujourd'hui est Gemini 3.1 Pro, et ce n'est en rien un lot de consolation. Sur les propres benchmarks publiés par Google, il domine GPQA Diamond à 94,3 %, Humanity's Last Exam à 44,4 %, ARC-AGI-2 à 77,1 %, et affiche 2887 Elo sur LiveCodeBench Pro. Il cède la première place de SWE-Bench Verified de justesse (80,6 % contre 80,8 % pour Opus 4.6), donc en programmation réelle, il est juste au cœur du peloton de tête.
Le modèle mental que j'utiliserais :
- Besoin du raisonnement et de la programmation les plus solides que Google puisse offrir aujourd'hui ? Gemini 3.1 Pro.
- Besoin d'un débit agentique bon marché et rapide ? Gemini 3.5 Flash, qui est généralement disponible et dispose d'un niveau gratuit.
- Vous attendez spécifiquement « le modèle phare le plus puissant » ? C'est 3.5 Pro, et il n'est pas encore sorti. Ne bloquez pas de vrai travail en l'attendant.
La communauté des développeurs se pose la même question d'achat, et arrive majoritairement à « ça ne vaut pas encore le coup de changer tout mon flux de travail » :
"Can we switch from Claude Code to Google yet? Benchmarks are saying: just try. But real world could be different."
L'autre son de cloche mérite aussi d'être signalé : pour le travail quotidien hors programmation, beaucoup préfèrent déjà la précision factuelle de Gemini par rapport aux alternatives, ce qui fait de 3.1 Pro un choix légitime au quotidien, pas un simple pis-aller.
Tarifs : ce que coûte réellement un modèle Gemini Pro aujourd'hui
Comme il n'y a pas de prix pour 3.5 Pro, voici le coût réel du modèle phare que vous pouvez utiliser, Gemini 3.1 Pro Preview, sur l'API. Pro est le seul palier avec une tarification selon la longueur de contexte au seuil des 200k tokens.
| Palier | Entrée ≤200k | Entrée >200k | Sortie ≤200k | Sortie >200k |
|---|---|---|---|---|
| Standard | 2,00 $ | 4,00 $ | 12,00 $ | 18,00 $ |
| Batch | 1,00 $ | 2,00 $ | 6,00 $ | 9,00 $ |
| Priority | 3,60 $ | 7,20 $ | 21,60 $ | 32,40 $ |
Tous les chiffres sont par million de tokens, d'après les tarifs de l'API Google. Il n'y a pas de niveau gratuit pour Pro ; 3.5 Flash en a un.
Côté grand public, Google a renommé ses forfaits après l'I/O 2026. Les forfaits Google AI actuels démarrent à 4,99 $/mois pour Google AI Plus, 19,99 $/mois pour Google AI Pro, et de 99,99 $/mois à 199,99 $/mois pour les deux paliers Google AI Ultra, où se trouvent les limites Gemini les plus élevées et le mode Deep Think. Quand 3.5 Pro sortira, il s'intégrera presque certainement à ces mêmes offres, au-dessus de 3.5 Flash.
Mon verdict
Noter un modèle qui n'existe pas revient à deviner, je vais donc plutôt noter la situation.
Gemini 3.5 Pro est le modèle le plus hypé que vous ne pouvez pas acheter. Le retard est un signe véritablement positif pour la qualité : Google retient un modèle phare plutôt que d'en sortir un qui hallucine et part en boucle de panique sur la programmation agentique, ce qui correspond exactement aux reproches qui poursuivent la gamme actuelle. À sa sortie, vu la solidité déjà affichée par 3.5 Flash et 3.1 Pro, il a une vraie chance de reprendre le leadership de pointe que Google a laissé filer.
Mais « ça sera probablement excellent » n'est pas un avis, et ce n'est certainement pas une raison de tout arrêter. Si vous avez besoin d'un modèle Gemini aujourd'hui, 3.1 Pro est excellent et 3.5 Flash est le choix économique. Si vous avez besoin de Gemini pour une tâche précise comme le support client, le modèle n'a de toute façon jamais été le goulot d'étranglement.
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Si la raison pour laquelle vous comparez des modèles Gemini est de mettre l'un d'eux devant vos clients, voici ce que je voudrais vous épargner d'apprendre à vos dépens : choisir un modèle représente peut-être 5 % du travail. Les 95 % restants consistent à le connecter à votre helpdesk, à lui enseigner vos anciens tickets et macros, et à s'assurer qu'il reste silencieux quand il n'est pas confiant.
eesel AI s'occupe de cette partie. Il se connecte à votre helpdesk existant en quelques minutes, tourne au-dessus des modèles de pointe en coulisses pour que vous ne pariiez jamais sur une seule date de sortie qui n'existe pas encore, et il simule sur vos tickets historiques avant de répondre, afin que vous voyiez le vrai taux de résolution avant qu'un seul client ne soit affecté. Vous n'attendez pas Gemini 3.5 Pro pour obtenir un agent de support IA fonctionnel, vous en avez un dès maintenant.
Questions fréquentes
Gemini 3.5 Pro est-il déjà sorti ?
Quel est actuellement le meilleur modèle Gemini Pro que je puisse utiliser ?
Combien coûtera Gemini 3.5 Pro ?
Pourquoi Gemini 3.5 Pro est-il en retard ?
Dois-je attendre Gemini 3.5 Pro pour automatiser le support client ?
Article by
Kurnia Kharisma Agung Samiadjie
Kurnia is a software engineer and writer at eesel AI with two years of SEO experience, writing about AI tools, helpdesk software, and customer support. He pairs a developer's understanding of how these products are built with search-driven research into what actually ranks and resonates with the people searching for them.
