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**En bref**
– Gemini 3.0 de Google comprend tout… sauf pourquoi tu lui demandes 3 fois la même chose.
– 94.7% au MMLU : parfait pour tricher au bac, moins pour la philo.
– 15 trillions de tokens avalés = Google préfère nourrir ses IA que les SDF de San Francisco.
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Tu veux une IA qui raisonne comme un humain ? Trop tard, Google a déjà pondu **Gemini 3.0** : un monstre de 2 millions de tokens qui cartonne aux QCM… mais qui comprend toujours pas pourquoi tu lui demandes de « faire un meme drôle ». Spoiler : comme ses prédécesseurs, elle va surtout exceller à te faire perdre ton temps. On décrypte le dernier coup de comm’ de Mountain View, où le « progrès » rime avec « greenwashing » et « benchmarks bidonnés ».
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## Gemini 3.0 : Le roi des exams, le cancre de la vie réelle
Le benchmark **MMLU** (Massive Multitask Language Understanding) est le nouveau joujou de Google pour prouver que Gemini 3.0 est « proche de la cognition humaine ». Résultat ? **94.7%**, soit mieux que GPT-4 Turbo (92.3%).
Mais attends, c’est quoi le MMLU ? Un test où l’IA doit cocher les bonnes cases sur des questions du genre : « La capitale de la France est : A) Paris B) Mars C) Ton cul ». Impressionnant ? Pas vraiment. C’est comme si tu passais ton bac en trichant avec des réponses toutes faites.
Et le code alors ? Là aussi, Google se vante : **89.2% de réussite sur HumanEval**. Traduction : 1 bug sur 10. Parfait pour générer des scripts que ton CTO devra debugger un vendredi soir.
Quant à la « cognition humaine » promise par Sundar Pichai… Traduction : « On a enfin une IA qui sait mentir aussi bien qu’un commercial Google. »
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## 15 trillions de tokens : Le prix (écologique) du « progrès »
Gemini 3.0 a été entraînée sur **15 trillions de tokens**. Ça te parle pas ? Pense à **30 000 années de vidéos YouTube** ingurgitées. Ou encore, toute la production écrite de l’humanité… plus 10 000 ans de tweets d’Elon Musk.
Et le CO2 dans tout ça ? Selon une étude de 2019 [Strubell et al.], un seul entraînement de ce genre émet autant de carbone que **5 voitures sur toute leur durée de vie**. Multiplie par 15 trillions, et tu as l’équivalent de faire Paris-New York en jet privé… 50 000 fois.
Mais Google s’en fout. Dans leur rapport RSE, ils parlent de « neutralité carbone »… en omettant soigneusement de mentionner leurs data centers qui boivent des lacs entiers.
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## Et toi dans tout ça ? RIEN. (Ou presque.)
Pour le grand public, Gemini 3.0 va te pondre des réponses plus longues… et encore plus hallucinées. Exemple : « Comment cuire des pâtes ? » → « Ajoutez 3.7g de sel par litre d’eau bouillante à 98.6°C, comme le préconisait Marie-Antoinette. »
Pour les devs, c’est pire. Un outil qui génère du code *presque* fonctionnel. Le rêve… jusqu’à ce que tu doives tout réécrire parce que l’IA a inventé une lib qui n’existe pas.
Pour les artistes ? Gemini 3.0 « comprend » les images. Super, maintenant elle va te pondre des « œuvres originales » qui ressemblent à 90% du contenu de MidJourney.
Le vrai gagnant ? Google. Pendant que tu t’extasies sur les benchmarks, eux, ils vendent tes données à des boîtes que tu connais même pas.
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## Conclusion (Cash & sans espoir)
Gemini 3.0 est une prouesse technique, un chef-d’œuvre de marketing, et une catastrophe écologique. Comme d’hab, Google nous vend du rêve (« une IA presque humaine ») pour mieux nous fourguer de la réalité (« un outil qui plante et qui pollue »). Alors oui, elle bat des records aux exams… mais si tu lui demandes de « résumer ta vie en 3 mots », elle te sortira probablement « [ERREUR] : Contexte trop long ».
Bref, bienvenue en 2025, où l’IA est plus forte que toi… mais toujours aussi con.
**[Source](https://www.googleio2025.com/gemini3)**
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