Google lance une intelligence artificielle capable de réfléchir presque comme un humain, mais réserve cette nouveauté à une minorité d’abonnés prêts à payer cher. Derrière l’innovation, un modèle économique verrouillé interroge autant qu’il impressionne.
Google ne court plus après l’IA la plus rapide, mais après celle qui réfléchit le mieux. Avec Deep Think, l’entreprise présente un modèle capable d’explorer plusieurs pistes à la fois, comme une équipe de spécialistes réunis autour d’un même problème. Sur le papier, la promesse paraît remarquable et pourrait changer beaucoup de choses en pratique. Pourtant, le produit reste cher, lent et sélectif, suffisamment pour susciter une vraie interrogation sur son utilité réelle.
La pensée parallèle ou l’art de multiplier les hypothèses
La nouveauté principale de Deep Think tient dans cette capacité à produire plusieurs hypothèses simultanément. Cette approche permet d’envisager plusieurs solutions, puis d’en sélectionner une seule après mûre réflexion. Google parle d’architecture multi-agents, un terme technique que l’on peut imaginer comme une série d’experts travaillant en équipe au sein du modèle.
Cette mécanique a déjà démontré ses capacités lors des Olympiades internationales de mathématiques, où une version expérimentale de Deep Think a résolu cinq problèmes complexes sur six. Un résultat impressionnant mais pas encore totalement décisif, car personne ne sait vraiment comment cette architecture fonctionne précisément. Google entretient volontairement ce mystère, ce qui n’aide pas vraiment à juger le niveau d’innovation réel derrière cette promesse.
Difficile, dès lors, de distinguer ce qui relève d’une véritable révolution technique de ce qui pourrait être simplement une optimisation sophistiquée de méthodes déjà connues. Pour le moment, la pensée parallèle reste une idée fascinante mais imprécise.
Une intelligence brillante mais qui sait se faire attendre
L’autre originalité assumée par Google est la lenteur. Deep Think prend volontairement plus de temps pour réfléchir, une caractéristique censée garantir des résultats plus fins et plus pertinents. Cette lenteur est revendiquée comme un avantage mais, concrètement, cela soulève des problèmes pratiques majeurs pour des utilisateurs habitués à des réponses rapides.
Un développeur occupé à résoudre un bug urgent pourrait vite perdre patience face à une réponse qui tarde à arriver. Google n’a pas communiqué précisément sur les temps d’attente réels, laissant planer une incertitude préoccupante quant à l’efficacité quotidienne de l’outil.
Autre détail gênant, Deep Think refuse parfois des demandes pourtant simples ou courantes. Cette tendance à rejeter certaines requêtes fragilise sa fiabilité pour des professionnels qui attendent une stabilité absolue de leurs outils. Cette prudence excessive pourrait rapidement passer d’un gage de sérieux à un réel défaut, notamment pour une utilisation régulière.
Chaque raisonnement a désormais un coût précis
L’innovation technique n’est pas la seule nouveauté de Deep Think. Le modèle économique choisi par Google introduit une logique inhabituelle où chaque utilisation est comptée et facturée en conséquence. Pour environ 250 dollars mensuels, les abonnés n’obtiennent que quelques requêtes quotidiennes, sans précision exacte sur ce nombre.
Il ne s’agit plus d’un accès à volonté, mais d’une sorte de privilège tarifé à chaque interaction. Google positionne ainsi l’intelligence artificielle comme une ressource rare et précieuse, une intelligence sur mesure réservée à ceux capables d’en payer le prix.
Cette approche segmentée, bien que potentiellement justifiable économiquement, ouvre une brèche inquiétante. L’intelligence artificielle ne serait plus universelle mais dépendante des moyens financiers des utilisateurs, créant une forme de hiérarchie intellectuelle nouvelle et préoccupante.
Comparatif : Gemini 2.5 Pro face à Deep Think
| Critère | Gemini 2.5 Pro | Gemini 2.5 Deep Think |
|---|---|---|
| Prix mensuel | Inclus dans l’abonnement Ultra | 249,99 $ en supplément |
| Nombre de requêtes | Illimité ou très élevé | Quelques prompts par jour |
| Vitesse de réponse | Instantanée ou rapide | Modérée à lente |
| Approche du raisonnement | Linéaire et optimisée | Multi-agents, exploratoire |
| Cas d’usage principal | Codage, rédaction, productivité | Conjectures, R&D, problématiques complexes |
| Taux de refus | Très faible | Assez fréquent, parfois imprévisible |
| Accessibilité | Large public professionnel | Élites spécialisées |
Une IA réservée à quelques niches très précises
Si les performances théoriques de Deep Think séduisent, sa réelle utilité pratique reste encore à démontrer largement. Peu d’entreprises semblent avoir un intérêt évident à utiliser une IA aussi lente, coûteuse et parfois capricieuse.
On peut imaginer certains secteurs précis, comme la recherche pharmaceutique fondamentale, les cabinets d’avocats spécialisés ou encore des équipes d’ingénieurs confrontées à des défis théoriques. Pour ces rares cas, la puissance et la subtilité de Deep Think pourraient effectivement changer la donne.
Mais pour la majorité des usages professionnels actuels, les modèles standards, voire ceux proposés gratuitement par d’autres entreprises, suffisent largement. La promesse séduisante de Google n’est donc pas encore complètement convaincante pour une large adoption.
Une stratégie assumée d’exclusivité technologique
En limitant volontairement l’accès à Deep Think, Google ne choisit pas seulement une stratégie commerciale mais aussi une logique d’exclusivité. Pendant que d’autres acteurs misent sur l’ouverture et l’accessibilité, Google segmente nettement le marché avec une intelligence artificielle présentée comme un produit de luxe technologique.
Comme l’a remarqué TechCrunch dans un récent article, l’entreprise californienne n’ouvre plus seulement un accès à l’intelligence artificielle, elle décide clairement qui pourra s’offrir ses meilleures capacités. La fracture ainsi créée n’est pas seulement économique, elle devient intellectuelle.
Reste à savoir ce que deviendra cette intelligence artificielle si sa distribution est ainsi restreinte. La stratégie choisie par Google impressionne mais pose aussi une question délicate, celle de savoir si l’accès à l’intelligence pourrait désormais devenir un luxe réservé à quelques privilégiés.
Cette réflexion n’est pas seulement théorique, elle pourrait bien devenir rapidement incontournable dans un monde où chaque idée se monétise précisément au prix que Google a fixé.
