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Gemini 2.0 : l’agentivité de l’IA au service des professionnels du contenu

par Arnaud | Mis à jour le 19/08/2026 | Publié le 16/12/2024 | Actualités ChatGPT, Actualités, IA & contenu, Rédaction IA

Gemini 2.0, la dernière avancée de Google DeepMind, redéfinit les standards de l’intelligence artificielle multimodale. Conçu pour les développeurs, ce modèle intègre nativement des capacités de recherche web, de génération d’images, d’exécution de code et d’interaction avec des outils tiers.

Grâce à son agentivité, sa capacité à traiter des contextes complexes et sa vitesse, il ouvre la voie à une nouvelle génération d’agents intelligents. Découvrez comment il révolutionne l’intégration et l’automatisation et servira peut-être prochainement la production de contenus avec l’IA plus ambitieux.

Passionné par le monde de l’IA générative ? Découvrez les dernières actualités de ChatGPT, Gemini et autres LLM qui bouleversent notre quotidien.

Retrouvez également notre dernière analyse de la stratégie de Google pour son IA Gemini en 2025. Autant dire que le retard sur ChatGPT ne va pas durer !

Un modèle conçu pour les développeurs et intégrateurs

Depuis le lancement de Gemini 1.0, Google DeepMind a poursuivi l’objectif d’une IA multimodale capable de traiter des contextes vastes. Avec Gemini 2.0, le progrès est saisissant. Ce modèle gère jusqu’à 1 million de tokens en entrée, répond deux fois plus rapidement que Gemini 1.5 Pro et prend simultanément en charge du texte, des images, des fichiers audio et vidéo.

Plus qu’un simple générateur, Gemini 2.0 exécute des actions avancées :

Appel d’outils comme Google Search ou fonctions tierces,
Création d’images avec watermarking via SynthID,
Production de synthèses audio multilingues,
Intégration et génération de vidéos.

Accessible via la Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI ou la Multimodal Live API, ce modèle permet de prototyper, tester et intégrer des applications IA dans des pipelines existants. Les développeurs peuvent également migrer facilement entre plateformes telles que Colab ou Vertex AI Workbench. Cette flexibilité repose sur les TPU Trillium, une nouvelle architecture made in Google qui assure une latence réduite, et permet un usage fluide et une scalabilité optimale, même sur des tâches complexes.

En savoir plus sur Gemini 2.0 à travers cet article ou la vidéo ci-dessous

Une agentivité native pour créer des expériences sophistiquées

L’atout majeur de Gemini 2.0 réside dans son agentivité. Contrairement aux modèles génératifs classiques, il planifie et exécute des actions tout en s’adaptant aux besoins. Cette fonctionnalité permet de créer des applications intelligentes capables de :

Interroger le web pour collecter des données à jour.
Structurer et analyser ces informations.
Générer un rendu multimédia cohérent.
Activer des outils tiers pour finaliser les tâches.

Gemini 2.0, un pas de plus vers un assistant IA universel

Cette agentivité simplifie la création d’expériences complexes, qu’il s’agisse de chatbots contextuels avancés, d’assistants interactifs ou d’agrégateurs de données multimodales. Les développeurs bénéficient ainsi d’un outil puissant pour orchestrer des flux d’actions sophistiqués.

De la recherche au prototype : un écosystème ouvert

Gemini 2.0 ne se limite pas à une simple mise à jour technologique. Google DeepMind a déjà lancé des prototypes qui explorent les capacités du modèle :

Project Astra : un assistant universel combinant Lens, Maps et des capacités conversationnelles prolongées.
Project Mariner : une IA capable de naviguer de manière autonome dans un navigateur, idéale pour tester des interfaces ou extraire des données.
Jules : un assistant pour GitHub qui comprend les problèmes, élabore des plans de correction, écrit du code et propose des « pull requests ».

Ces exemples illustrent une approche « plateforme », où Gemini 2.0 sert de base pour concevoir les futurs agents IA. Les cas d’utilisation vont de l’automatisation en entreprise à l’enrichissement des outils de recherche et développement.

Des applications sur mesure pour les utilisateurs finaux

Même s’il cible d’abord les développeurs, Gemini 2.0 influencera indirectement de nombreux secteurs. Les équipes techniques pourront créer des outils sur mesure pour des professionnels comme les :

Marketeurs : en créant des services intégrant recherche dynamique et contenus multimédias personnalisés.
Analystes métiers : à l’aide d’agents traitant des volumes massifs de documents, avec extraction et structuration d’insights.
Développeurs : à travers des assistants intégrés aux environnements de développement, pour accélérer la résolution de bugs.

L’infrastructure sur laquelle repose Gemini 2.0 facilite la création d’applications finales destinées aux créateurs de contenu ou aux analystes. Une fois personnalisés, ces outils transformeront la production éditoriale, l’analyse de données ou la vente, grâce à des expériences plus fluides et intuitives.

Sécurité et qualité : des garanties essentielles

Dans sa communication, Google DeepMind met bien sûr l’accent sur la sécurité et la fiabilité. Des processus rigoureux, comme le red teaming, l’utilisation de SynthID pour marquer les images générées et la collaboration avec des « trusted testers », assurent de réduire les risques de désinformation.

Sur le plan technique, les TPU Trillium offrent une stabilité et des performances accrues, ce qui garantit des conditions idéales pour l’entraînement et l’inférence de grande ampleur. Malgré ces avancées, la vérification humaine restera indispensable pour garantir la conformité légale et éthique des applications.

Conclusion

Gemini 2.0 n’est pas simplement une amélioration incrémentale. Ce modèle se distingue par sa multimodalité avancée, son agentivité et son intégration simplifiée dans un écosystème complet. Il répond aux besoins des développeurs et chefs de produit techniques en offrant une plateforme multifonctionnelle et modulable.

Bien que son impact sera d’abord visible dans des projets techniques, ses possibilités transformeront à terme la production éditoriale, marketing et analytique. L’avenir nous le dira, mais Gemini 2.0 inaugure peut-être bien une nouvelle ère pour les contenus numériques : plus rapides, plus cohérents, et d’une richesse créative sans précédent.

ChatGPT Canvas : quels (réels) avantages pour la rédaction ?

par Arnaud | Mis à jour le 19/08/2026 | Publié le 06/10/2024 | Actualités, Actualités ChatGPT, ChatGPT, comment ça fonctionne ?, IA & contenu

L’IA générative continue de bouleverser le monde du marketing de contenu et de la rédaction web, et cette semaine, une innovation majeure pointe à l’horizon : la nouvelle interface « Canvas » d’OpenAI. Plus qu’un simple outil de chat, ChatGPT Canvas redéfinit la manière de travailler avec l’IA la plus célèbre du marché en offrant une collaboration visuelle sur les projets d’écriture et de codage.

C’est en tout cas ce qu’annonce OpenAI dans le billet de blog qui accompagne la sortie de cette nouvelle « feature ».

Destinée aux utilisateurs de ChatGPT Plus et Team, Canvas promet donc d’aller bien au-delà de ce que le modèle classique GPT-4o peut accomplir dans une simple conversation.

Alors, cette nouvelle interface va-t-elle s’imposer comme une référence pour rédiger plus précisément, ou bien pour mieux collaborer sur vos projets de rédaction ? Découvrons ensemble ses capacités et comment elle se compare à un « chat classique » dans cet article !

Comment accéder à l’interface de ChatGPT Canvas ?

ChatGPT Canvas est actuellement encore en version bêta, et son déploiement à l’échelle mondiale est en cours (il est disponible en France). Cette nouvelle fonctionnalité ChatGPT est pour l’instant réservé aux utilisateurs payants des formules :

ChatGPT Plus
ChatGPT Team
ChatGPT Edu et Entreprise (déploiement pendant la semaine du 07/10/2024)

Pour les utilisateurs non payants, il est prévu que l’interface Canvas soit rendue accessible à tous une fois la phase bêta terminée, bien qu’aucune date précise de disponibilité générale n’ait encore été annoncée.

Alors, comment y accéder ?

Eh bien, sur le papier, il existe 2 méthodes.

La première est de faire comme pour tous les modèles disponibles dans l’interface web de ChatGPT. Vous vous rendez sur chat.openai.com, puis vous choisissez « GPT-4o with canvas » dans le menu déroulant en haut à gauche du chat.

Pour la deuxième méthode, vous n’avez rien à faire. Canvas peut se lancer automatiquement lorsqu’il détecte que le contexte de la tâche de l’utilisateur est pertinent pour son utilisation. Cela signifie que si ChatGPT identifie une demande nécessitant une approche plus collaborative, comme la rédaction d’un article, l’interface de Canvas s’ouvre automatiquement.

Focus sur ses performances

À ce sujet, OpenAI se targue d’ailleurs d’obtenir un taux de déclenchement correct automatique de 83%. Un taux inférieur à celui du déclenchement automatique pertinent pour les taches de codage, qui lui atteint 94%.

En d’autres termes, ChatGPT détecte environ 8 fois sur 10 quand votre projet d’écriture nécessite l’ouverture de Canvas.

Enfin, dans son billet de blog qui accompagne le lancement de Canvas, OpenAI partage un autre graphique, qui se concentre sur les performances du modèle sur les tâches de réécriture complète ou de « modifications ciblées ».

Le schéma ci-dessus compare les performances de GPT-4o avec et sans l’interface Canvas pour deux types de tâches : la réécriture complète et les modifications ciblées.

On y observe que GPT-4o avec Canvas (barres orange) dépasse le modèle standard GPT-4o (barres roses) dans les réécritures complètes. Cette dernière mouture serait donc davantage capable de reconstruire entièrement un texte ou du code.

En revanche, pour les modifications ciblées, où le modèle ajuste uniquement certaines sections sans toucher à l’ensemble, GPT-4o classique (conditionné avec de beaux prompts de rédaction) semble légèrement plus performant. Suite à ce constat, OpenAI a priorisé l’amélioration de Canvas pour ces modifications ciblées, réussissant à surpasser le modèle de base de 18% en termes de précision globale (« For writing and coding tasks, we prioritized improving canvas targeted edits. GPT-4o with canvas performs better than a baseline prompted GPT-4o by 18%. »).

ChatGPT Canvas : comment fonctionne-t-il ? Que peut-on en tirer ?

Une innovation bienvenue pour les créateurs de contenu !

En tant qu’expert de la rédaction web et de l’IA, je dois dire que je suis très intrigué par cette nouveauté.

Et ce, pour 3 raisons :

D’un point de vue création de contenu, je trouve que le soufflet de l’IA générative commence à retomber. Les professionnels de la rédaction se rendent bien compte qu’il n’est pas possible de générer facilement des publications de qualité avec ChatGPT ou les autres modèles.
Par extension, il faut souvent passer du temps en « prompt engineering » pour obtenir un résultat décent : compiler des documents de référence sur lesquels faire travailler l’IA pour améliorer le fond, fournir des exemples de contenus bien rédigés pour améliorer la forme, bien définir l’output attendu… Tout ce temps passé en amont de la rédaction est du temps que l’on ne passe pas à rédiger !
La seule véritable avancée réside dans les Custom GPTs, qui permettent d’automatiser les tâches répétitives liées à la rédaction. Fiche produit, analyse de texte, rédaction selon un template prédéfini… Ces tâches chronophages sont partiellement déléguées et soulagent le cerveau du rédacteur. Et le temps passé en prompt engineering est cette fois rentabilisé par la répétition de la tâche. Par contre, il est très difficile de parvenir à créer un contenu étoffé et unique (tel qu’un article de blog) via ces chatbots personnalisés.

Et c’est ce que semble être la promesse de Canvas, qui se positionne comme un vrai assistant de rédaction.

Sans plus attendre, essayons de comprendre son fonctionnement, et en quoi il est plus performant que GPT-4o.

Concrètement, quelles sont les capacités de Canvas ?

Lorsque activé, le module Canvas de ChatGPT se déploie sous la forme d’un chat classique accompagné d’un panneau de contrôle sur la gauche. Ce panneau de contrôle vous permet d’itérer sur le contenu créé dans le chat, et de solliciter l’IA pour travailler sur des aspects particuliers de votre texte.

Canvas est donc conçu pour enrichir l’expérience de rédaction grâce à une interaction sophistiquée entre l’homme et l’IA, qui tente de s’approcher d’un raisonnement humain avancé pour mieux répondre aux besoins des utilisateurs.

Ainsi, Canvas se positionne comme un Rédacteur en chef augmenté, capable de relire, commenter et réécrire tout ou partie de votre contenu. Vous le sollicitez dans le panneau de gauche, et il s’exécute en temps réel sur le texte présent dans le chat de droite.

Ainsi, vous pouvez par exemple lui demander :

D’analyser un paragraphe ou une phrase spécifique après l’avoir surligné(e)
De fournir des recommandations sur le fond ou la forme
De challenger certaines informations de votre texte, et d’effectuer une recherche en ligne pour ce faire (en tapant « / » dans le champ de texte)
De continuer à éditer la sortie du modèle, pour pousser encore plus loin la personnalisation

Canvas est donc parfaitement adapté pour vous, que vous soyez rédacteur ou marketeur, vous permettant de façonner vos textes avec précision. Pour découvrir comment tirer le meilleur parti de ces fonctionnalités, je vous invite à regarder la vidéo ci-dessous qui détaille l’interface de ChatGPT Canvas et ses nombreuses fonctionnalités.

Les différentes possibilités d’édition sur ChatGPT Canvas

En conclusion, Canvas offre une approche plus interactive pour travailler sur des tâches complexes qui nécessitent des modifications et des révisions, en allant au-delà de la simple conversation en ligne.

À l’usage, il s’avère très agréable, car il permet de retravailler des sections précises d’un texte, ou bien encore d’obtenir des recommandations sous forme de commentaires. On itère ainsi de manière très naturelle et collaborative sur le contenu à retravailler, sans tomber dans une discussion trop longue, où il est de plus en plus difficile d’organiser les informations échangées.

J’ai hâte de voir comment les utilisateurs les plus aguerris vont s’approprier les performances de cette nouvelle interface. J’imagine déjà que croisé à l’utilité des Custom GPT’s, ou des Gemini Gems, Canvas permettra de réaliser des tâches répétitives complexes avec des résultats de plus en plus proches des capacités humaines.

ChatGPT o1 : meilleur que GPT 4o pour la création de contenu ?

par Arnaud | Mis à jour le 19/08/2026 | Publié le 17/09/2024 | Actualités, Actualités ChatGPT, ChatGPT, comment ça fonctionne ?, IA & contenu

Le secteur de l’IA continue sa révolution, et à chaque semaine sa nouveauté. Depuis quelques mois, OpenAI a introduit une nouvelle lignée de modèles dotée de capacités de réflexion améliorées. Et le premier de cordée de cette nouvelle famille s’appelle ChatGPT o1.

[Edit du 06/03/2025 : les améliorations de ChatGPT ont continué de pleuvoir entre fin 2024 et début 2025, avec très récemment, le lancement du nouveau modèle de raisonnement o3, mais aussi le lancement de Canvas, l’interface dédiée aux taches d’écriture, ou encore des « Tasks » dans ChatGPT, qui permettent d’automatiser des opérations récurrentes].

Anciennement disponible sous 2 formes, o1-preview et o1-mini, le nouveau modèle de raisonnement avancé d’Open AI est désormais déployé sous le nom unique de ChatGPT o1. Ce modèle, qui « réfléchit plus fort », se destine à des tâches complexes.

Cette évolution est-elle vraiment utile pour les créateurs de contenu ? Dans ce cadre, que vaut réellement ChatGPT o1 par rapport à ChatGPT 4o ?

Réponse dans cet article !

Comment accéder à ChatGPT o1 ?

ChatGPT o1 est accessible aux utilisateurs ChatGPT Plus, Pro, Team, Enterprise et Edu. Si vous êtes un de ces utilisateurs, il vous suffit d’accéder à chat.openai.com et de sélectionner le modèle directement via le menu déroulant :

accéder à ChatGPT o1 dans l'interface ChatGPT

Actuellement (mars 2025), ChatGPT o1 dispose d’une limite d’utilisation :

Les utilisateurs de ChatGPT Plus, Enterprise, ou Team disposent d’une limite de 50 messages par semaine
Les utilisateurs du compte Pro de ChatGPT (à 200 $/mois, rappelons-le), ont quant à eux un accès quasi illimité

ChatGPT o1 : quelles nouveautés par rapport à ChatGPT 4o ?

ChatGPT-o1 (anciennement GPT o1 Preview et GPT o1 Mini) utilise un processus de réflexion avancé avant de répondre aux demandes des utilisateurs. Ce type de modèle est une nouvelle lignée introduite par OpenAI, en complément des modèles dits « GPT » classiques, comme GPT 4o.

Ces modèles aux capacités de raisonnement avancées ont été formés pour adopter une approche de réflexion similaire à celle d’un humain. Cela est rendu possible grâce à l’usage d’un apprentissage par renforcement optimisé pour les scénarios de « chain of thought » (CoT), une technique d’entraînement qui diffère de celles de leurs prédecesseurs.

Ainsi, pour chaque demande que vous envoyez au modèle, une phase de « réflexion en cours » se déclenche. Pouvant durer plusieurs secondes, elle structure les différentes tâches que le modèle doit suivre pour atteindre l’objectif demandé.

Résultat : les tâches complexes sont complétées avec une marge d’erreur moindre par rapport aux modèles précédents, aussi récents soient-ils (exemples : GPT 4, GPT 4o).

Ainsi, ChatGPT o1 Preview a par exemple obtenu un score de 83 % sur un examen de qualification pour l’Olympiade internationale de mathématiques (IMO), contre 13 % pour GPT-4o (source : OpenAI). Par extension, ces nouvelles intelligences artificielles disposent d’une excellente aptitude à résoudre des problèmes de programmation.

Bon à savoir, ChatGPT-o1 autorise l’analyse de documents externes (PDF ou fichier Excel par exemple), depuis votre ordinateur, votre OneDrive Microsoft ou votre Google Drive. Il peut également analyser des images grâce à sa fonctionnalité « Vision », et être prompté vocalement.

⚠️ Attention : ChatGPT o1 n’a toutefois pas accès aux fonctionnalités suivantes :

Mémoire
Instructions personnalisées
Création et téléchargement de fichiers
Navigation sur le web
Découverte et utilisation de GPTs
Génération d’images

Vous devrez toujours passer par GPT-4o pour en bénéficier.

❓Avant de passer aux avantages de ChatGPT o1 par rapport à la version 4o, vous vous demandez peut-être quelle est la meilleure IA en 2025 pour rédiger ? Si c’est le cas, j’ai créé un comparatif qui vous aidera à savoir quelle IA choisir en 2025 pour vos taches de rédaction. GPT 4o et GPT o1 y sont notamment comparées, avec d’autres célèbres modèles tels que Claude 3.5 Sonnet ou DeepSeek-R1

ChatGPT o1 : il raisonne en profondeur

ChatGPT o1 d’Open AI appartient à une nouvelle série de modèles d’IA qui prédisposent de meilleures performances que leurs prédécesseurs grâce à des capacités de réflexion augmentées.

Concrètement, cela se traduit par une phase d’interprétation plus longue et approfondie du prompt utilisateur. Cette étape de raisonnement supplémentaire permet d’obtenir une compréhension plus fine de votre besoin par rapport aux modèles les plus récents, pourtant déjà très performants.

👍Bonus de ces nouvelles capacités intellectuelles :, ladite phase de réflexion vous est fournie en détail ! Vous pouvez donc contrôler le cheminement de pensée de l’IA, et ainsi vous assurer qu’elle a bien interprété votre demande.

Cette étape de réflexion est accessible en haut de l’output du modèle, par un accordéon dépliable :

phase de réflexion accessible en haut de l'output

Ici, j’ai proposé à ChatGPT o1 de résoudre un problème mathématique simple. Simple mais pas simpliste, le problème en question nécessitait toutefois plusieurs étapes de réflexion. Plus que le résultat, c’est davantage la décomposition de la réflexion qui nous intéresse donc ici.

On constate que pour le même problème, GPT o1 procède à une analyse plus minutieuse des éléments du prompt :

phase de réflexion de chatgpt 01 preview

Tandis que GPT o1 mini, qui propose un « raisonnement plus rapide », réfléchit effectivement en moins de temps et moins d’étapes :

Important à noter si vous entamez un échange long avec ChatGPT o1

Le modèle prend en considération les informations que vous aurez échangé jusqu’alors dans la conversation (comme le fait n’importe quel modèle de langage, grâce à sa fenêtre contextuelle), mais il ne prend pas en compte ses différentes phases de raisonnement.

Dit autrement, si vous avez plusieurs itérations avec lui, vous ne pourrez pas faire de référence à des éléments issus de sa phase de réflexion. Seuls les inputs (vos prompts) et les outputs (sa réponse) sont conservés.

Voici un exemple de conversation en plusieurs étapes entre un utilisateur et ChatGPT o1. Les inputs et outputs sont conservés après chaque étape, la phase de raisonnement, non.

schéma du fonctionnement de ChatGPT o1, modèle au raisonnement avancé.

Fonctionnement du modèle o1, les tokens de raisonnement ne sont pas conservés dans la conversation. Source : OpenAI.

Quelles différences entre GPT o1-preview et o1-mini ?

On l’a vu dans le premier chapitre de cet article, la nouvelle série de modèles « o1 » est beaucoup plus performante sur des taches de mathématique et de codage. Mais ses aptitudes ne s’arrêtent pas là. Même entre o1 mini et o1 preview, on perçoit de sensibles différences.

⚠️ IMPORTANT : cet article a été mis à jour en mars 2025, et la distinction o1-mini VS. o1-preview n’existe plus dans l’interface de chat de ChatGPT. Seul ChatGPT o1 est désormais accessible (qui correspond à la version « preview » entièrement déployée). Cependant, le modèle o1-mini est toujours utilisable dans le « Playground » et à travers l’API d’OpenAI, donc le comparatif ci-dessous trouve encore son utilité 🙂

Voici un résumé qui vous permet de comprendre plus finement les talents de ces nouveaux modèles, ainsi que les usages vers lesquels ils se destinent :

Coût :
- o1-preview : Modèle plus coûteux en raison de sa large capacité.
- o1-mini : 80 % moins cher que o1-preview, offrant une alternative plus économique.
Vitesse :
- o1-mini : 3 à 5 fois plus rapide que o1-preview sur les tâches de raisonnement.

Capacités en Raisonnement STEM (Sciences, Technologie, Ingénierie, Mathématiques) :
- o1-preview : Large connaissance du monde et de solides compétences en raisonnement STEM
- o1-mini : Optimisé pour le raisonnement en STEM
Connaissances Générales (Non-STEM) :
- o1-preview : Connaissances plus larges sur des sujets non-STEM grâce à un pré-entraînement sur de vastes ensembles de données textuelles.
- o1-mini : Moins performant sur des tâches nécessitant des connaissances générales, comme les dates, biographies et trivia, se rapprochant de modèles LLM de plus petite taille.
Sécurité :
- o1-preview vs GPT-4o : o1-preview présente une forte amélioration avec un score de 0.83 sur le StrongREJECT jailbreak eval, contre 0.22 pour GPT-4o. Nettement plus robuste face aux tentatives de contournement.
Accès et Disponibilité :
- o1-preview : Disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, Team, Enterprise, et Edu avec des limites de messages.
- o1-mini : Accessible aux mêmes utilisateurs, avec des limites de taux plus élevées et une latence plus faible, et à un coût réduit pour les utilisateurs de l’API de niveau 5.

Légende des couleurs

🟢 : Avantage pour o1-mini
🔴 : Avantage pour o1-preview
🟠 : Similaire ou peu de différence

Quel usage de ChatGPT o1 pour la création de contenu ?

Cette nouvelle série d’IA proposée par OpenAI ne semble pas étudiée pour performer particulièrement dans la génération de textes automatisés.

Ainsi, si vous utilisez l’IA et ChatGPT pour vous aider dans vos taches de rédaction marketing (articles de blog, posts réseaux sociaux, pages de vente, emailings…), conservez vos habitudes.

GPT 4o reste plébiscité pour les tâches qui relèvent du langage naturel.

Pas besoin de migrer vers ce « GPT o1 », il n’a pas été conçu pour cela. Les tests menés par OpenAI attestent surtout d’excellents résultats à des examens académiques de haut niveau dans le domaine des sciences et des mathématiques.

Cela va même plus loin : ChatGPT o1 peut s’avérer trop « coûteux » et « lents » pour des applications de la vie de tous les jours.

Pour autant, OpenAI a tout de même intégré une dimension humaine dans ses analyses de performance. Des évaluateurs humains ont comparé o1-mini et o1-preview à GPT-4o sur des questions ouvertes et complexes dans différents domaines.

Les résultats concordent : les modèles « o1 » sont largement préférés à gpt-4o dans les catégories nécessitant beaucoup de raisonnement, mais GPT 4o reste plébiscité pour les tâches qui relèvent du langage naturel.

Pour aller plus loin : créer (tout de même) du contenu avec GPT o1

Parce que la curiosité n’est pas toujours un vilain défaut, poussons l’analyse un cran plus loin en comparant tout de même les résultats de GPT 4o et GPT o1 pour un seul et unique prompt lié à la création de contenu.

Pour ce faire, imaginons que je veuille créer 3 posts Instagram différents à partir d’un article déjà écrit. En substance, je veux « repurposer » le contenu de mon article en 3 publications instagram inspirantes, et à destination des créateurs d’entreprise.

Je vais demander aux 3 modèles en compétitions de s’éxécuter en partant de ce prompt :

Résultats de GPT 4o :

Résultats de GPT o1-preview :

posts instagram générés par GPT o1-preview

Résultats de GPT o1-mini :

Personnellement, je dirais « CQFD » après ce rapide comparatif : les propositions de GPT 4o sont à mes yeux les plus exploitables.

En conclusion : quand choisir ChatGPT o1 ?

Moins coûteux, plus rapide et polyvalent, GPT 4o a encore de belles heures devant lui pour accomplir toutes vos taches de création de contenu.

D’un point de vue rédactionnel, je pense que les nouveaux modèles GPT o1 pourraient tirer leur épingle du jeu si vous avez besoin de créer des textes avec des consignes extrêmement précises, qui nécessitent une phase de compréhension en amont.

Par exemple, les GPT o1 seront plus performants que ChatGPT 4o si vous essayez de rédiger un paragraphe cohérent qui fait exactement 80 mots de long, et inclus le mot « bicyclette » au 4e, 12e et 36e emplacements du texte.

En d’autres termes, si vous demandez au modèle quelque chose de spécifique qui semble difficile à réaliser en une seule tentative, sans expérimenter, utilisez ChatGPT-o1.

En revanche, pour des demandes plus ouvertes ou exploratoires, tournez-vous vers les autres modèles.

Google lance les Gemini Gems, concurrents des Custom GPTs

par Arnaud | Mis à jour le 19/08/2026 | Publié le 31/08/2024 | Actualités, Actualités ChatGPT, ChatGPT, comment ça fonctionne ?, IA & contenu

Lancés le 28 août dernier, les Gems de Google viennent marcher sur les plates-bandes d’OpenAI et ses Custom GPT’s. La compétition s’annonce féroce entre les 2 mastodontes de l’IA générative. Plus complets et mieux intégrés dans ChatGPT, les chatbots personnalisés d’OpenAI gardent encore une longueur d’avance. Mais les « Gemini Gems » disposent d’un potentiel incroyable. Alors, qu’est-ce qui les différencie vraiment, et qui raflera la mise à la fin ? Réponse dans cet article.

💡L’IA vous intéresse ? Découvrez notre page d’actualités sur ChatGPT et les autres modèles du marché de l’intelligence artificielle générative, mise à jour quotidiennement.

Custom Gems de Google Gemini, c’est quoi ?

Les Custom Gems (que l’on appellera peut-être « Gemmes Personnalisées » en français un jour ?) sont la dernière nouveauté du modèle d’IA générative de Google, Gemini. Accessibles depuis l’interface grand public avec un compte payant, ils se présentent comme une innovation majeure au sein de l’écosystème Gemini.

Lancement des Gemini Gems, le 28 août 2024

À l’image des Custom GPTs de ChatGPT, les Custom Gems permettent aux utilisateurs de créer leurs propres assistants IA sur mesure, spécialisés dans des domaines ou des tâches spécifiques.

Gems de Gemini : chatbots personnalisés pour toute sorte de tâche

En quoi consistent-ils ? Il s’agit de véritables experts virtuels que vous façonnez selon vos besoins. En rédigeant des instructions détaillées, vous définissez leur domaine d’expertise, leur comportement et même leur personnalité. Que vous ayez besoin d’un coach pour décortiquer des sujets complexes, d’un partenaire pour vos projets de codage ou d’un conseiller en orientation professionnelle, les Custom Gems sont là pour vous épauler.

Qu’est-ce qui les distingue de l’interface Gemini traditionnelle ? Alors que Gemini offre déjà une assistance IA polyvalente, les Custom Gems vont plus loin en permettant une personnalisation poussée. Ils peuvent mémoriser des instructions complexes pour vous aider à gagner du temps sur des tâches répétitives ou difficiles, et s’adapter à vos préférences et à votre style de travail.

Quelles sont les possibilités offertes ? Les Custom Gems ouvrent un champ des possibles quasi illimité. Vous pourrez créer un Gem spécialisé dans l’analyse financière pour vous aider à prendre des décisions éclairées, un autre dédié à la rédaction créative pour stimuler votre imagination, ou encore un Gem expert en langues étrangères pour vous accompagner dans vos voyages. Les seules limites sont celles de votre imagination !

Gemini Gems : où ça se trouve, comment y accède-t-on ?

Pour accéder à la fonctionnalité Custom Gems et commencer à créer votre propre Gem, vous devez vous rendre sur le site de Gemini à l’adresse gemini.google.com. Une fois connecté, dirigez-vous vers l’option « Gestionnaire de Gem » située en bas à gauche de l’interface utilisateur, puis sélectionnez « Nouveau Gem ». Ce processus vous amène à une interface où vous pouvez nommer votre Gem et lui écrire des instructions spécifiques qui guideront son comportement et sa spécialisation.

La création d’un Gem est à la fois intuitive et personnalisable : après avoir saisi les instructions, vous pouvez prévisualiser le comportement du Gem pour vous assurer qu’il répond à vos attentes avant de le sauvegarder définitivement dans votre compte.

L’utilisation des Custom Gems est actuellement disponible pour les abonnés de Gemini Advanced et Gemini Business / Enterprise. Ceux-ci peuvent donc tirer profit de cette innovation dans plus de 150 pays et dans la majorité des langues supportées par la plateforme.

Gemini Gems et Customs GPT : quelles similitudes, quelles différences ?

Si vous suivez l’actualité de l’IA, vous aurez rapidement cerné qu’avec ses Custom Gems, Google ne fait pas dans l’originalité : il reprend le concept de chatbots personnalisés d’OpenAI, et le transforme (légèrement à sa sauce).

Très récents, les Gems présentent un beau potentiel d’évolution, notamment grâce à l’intégration des différents produits Google (Google Doc et Gmail en tête). Mais pour l’instant, les Gems et leur panneau de configuration se veulent encore un peu limités.

Alors, que choisir ? Gems de Gemini, ou GPT’s d’OpenAI ? Faisons le point sur ce qui les différencie actuellement.

Points communs :

Personnalisation pour des tâches spécifiques : que ce soit pour planifier un podcast, rédiger des e-mails ou toute autre tâche, ces deux fonctionnalités permettent de créer des modèles d’IA dédiés.
Instructions personnalisées : l’utilisateur peut fournir des instructions détaillées pour guider le comportement du modèle et s’assurer qu’il répond précisément à ses attentes.
Modèles préexistants : pour faciliter la prise en main, des modèles ou exemples prédéfinis sont proposés, que l’utilisateur peut ensuite personnaliser.
Test en temps réel : les Gems et les GPTs personnalisés peuvent être testés en direct pour vérifier le fonctionnement des instructions et apporter des ajustements si nécessaire.
Interface de gestion : des interfaces dédiées, le Gestionnaire de Gems pour Google Gemini et « Mes GPT » pour ChatGPT, permettent de gérer et de créer ces modèles personnalisés de manière intuitive.
Accès à l’information : bien que limité pour Gemini en France, les deux fonctionnalités peuvent, en théorie, accéder à des informations en ligne pour enrichir leurs réponses.
Apprentissage à partir d’exemples : pour affiner le comportement du modèle, il est possible de lui fournir des exemples de bonnes réponses dans les instructions.

Différences :

Accès aux données de Google : c’est un atout majeur des Gemini Gems, qui peuvent exploiter les données de l’utilisateur au sein de l’écosystème Google (Gmail, Drive, YouTube, etc.). Par exemple, il est ainsi possible de configurer un Gem pour traiter et répondre automatiquement à ses e-mails.
Génération de prompts : Gemini Gems propose un générateur de prompts pour aider les utilisateurs à formuler des instructions claires et détaillées (pas encore déployée en France), une fonctionnalité absente de ChatGPT.
Configuration du modèle : le back-office de ChatGPT offre deux méthodes de configuration : via l’interface de chat ou directement via les instructions. Pour les Gems, seule la méthode des instructions est disponible.
Conservation du contexte : Dans ChatGPT, il est possible de passer d’un Custom GPT à un autre dans une conversation, en mentionnant le GPT à l’aide du symbole « @ », tout en conservant le contexte de la conversation.
Communauté et modèles préexistants : la communauté ChatGPT a déjà créé des milliers de GPTs, capables d’accomplir de nombreuses tâches différentes. Ainsi, les chatbots personnalisés de ChatGPT vous accompagnent déjà pour vos tâches de rédaction web, faire des recherches performantes en ligne, analyser des vidéos, générer des images ou des présentations… En comparaison, Gemini ne propose que quelques Gems par défaut.
Accès à l’information en ligne : actuellement, Gemini Advanced, et donc les Gems, ne sont pas en mesure d’aller chercher de l’information en ligne en France, ce qui limite leurs capacités par rapport aux Custom GPTs.

Différences entre les GPTs et les Gems : tableau récapitulatif (sep. 2024)

Conclusion

Pour conclure, je dirais que les Customs GPT disposent encore d’une longueur d’avance.

Pour autant, je préfère la manière de rédiger de Gemini, plus naturelle. Mais un problème important touche encore Google Gemini Advanced, et peut avoir un impact sur l’usage des Gems.

Le problème est le suivant : dans une même conversation, Gemini a du mal à analyser des fichiers tiers de manière séquentielle. En d’autres termes, il est difficile de contraindre le modèle à analyser un seul et même document au sein du chat, si plusieurs documents y ont été partagés.

Pire, Gemini a tendance à se connecter au Google Workspace de l’utilisateur, si l’extension a été activée, et à analyser des contenus qui sont hébergés sur son Drive… Et ce, en dépit d’un prompt qui cadre son champ de recherche (Ex : « Recherche uniquement dans le PDF que je te transmets ici… »).

Exemple ci-dessous : après avoir formulé un prompt, qui contenait un fichier en PDF à analyser, Gemini a mal interprété ma demande, et est allé chercher de l’information de manière aléatoire sur mon Drive (en sélectionnant notamment des fichiers datant de plus de 10 ans !).

À cause de ce problème de stabilité, je préfère toujours utiliser les Customs GPT’s (d’autant qu’ils peuvent effectuer une recherche en ligne, eux !).

Pour autant, quand les Gems de Google seront arrivés à maturité, je pense qu’ils vont facilement les supplanter. L’interconnexion avec la suite de produits Google sera à terme bien trop puissante pour qu’OpenAI puisse y faire quelque chose. Affaire à suivre…

Google Leaks : les secrets de l’algorithme Google dévoilés

par Arnaud | Mis à jour le 19/08/2026 | Publié le 03/06/2024 | Actualités, SEO & visibilité IA

Les Google Leaks, ces récentes fuites de documents internes de Google, ont levé un voile sur les véritables pratiques du géant de la technologie en matière de référencement naturel. Plus de 2500 pages de documentation confidentielle ont été révélées, dévoilant des contradictions frappantes entre les déclarations publiques de Google et les méthodes utilisées en coulisse pour classer les sites web.

Google Leaks en un coup d’œil : 12 points à retenir en SEO pour la création de contenus

Parmi les 14 000 critères de classement que contiennent les documents du « leak », voici un résumé en 12 points de ceux qu’il faut retenir.

Existence probable de l’autorité de domaine

Google utiliserait une métrique semblable à l’« Autorité de Domaine », indiqué dans les documents par les termes « siteAuthority » et « authorityPromotion ».
Cela contredit les affirmations précédentes de Google niant l’utilisation d’une mesure d’autorité de domaine.

Importance des clics

Les clics jouent un rôle significatif dans le classement des résultats de recherche.
Google utilise des données de clic pour évaluer la pertinence et la qualité des pages.
Des systèmes comme NavBoost ajustent le classement basé sur la qualité des interactions des utilisateurs (les clics des utilisateurs sont perçus comme des votes).

Probabilité de l’existence d’une ‘Sandbox’

Les documents indiquent l’utilisation de la métrique « hostAge », ce qui suggère un délai avant qu’un nouveau site puisse se classer favorablement, ce qu’on appelle communément ‘sandbox’.

Utilisation des données de Chrome pour le classement des pages

Malgré les dénégations antérieures, il semble que Google utilise des données provenant du navigateur Chrome pour le classement des sites dans la SERP.

Diversité des algorithmes de classement

Google n’utilise pas un seul algorithme de classement mais plusieurs microservices spécialisés pour différentes fonctions comme le crawl, l’indexation, le rendu, et plus.

Importance du texte d’ancrage

Google utilise le texte d’ancre des liens pour mesurer la pertinence et la qualité des liens, et ajuste le classement en fonction de la pertinence du texte d’ancre avec le contenu du site cible.

Google pourrait vous déclasser

Des « démotions » (que l’on peut traduire par “rétrogradations ») sont mentionnées dans les documents, indiquant que certains facteurs pourraient significativement abaisser le classement d’un site.
Les démotions concernent des problèmes tels que les discordances entre le texte d’ancre d’un backlink et le contenu du site lié, une mauvaise navigation ou expérience utilisateur, et les domaines à correspondance exacte (exact match domain – EMD) pouvant être considérés comme « spammy ».

Importance du contenu : longueur et fraîcheur

Google mesure l’originalité du contenu en utilisant un système de tokens (mots) et privilégie les informations placées en haut de la page.
Google utilise plusieurs métriques pour évaluer la fraîcheur du contenu et favorise les contenus mis à jour régulièrement.
L’originalité du contenu court est également prises en compte par le « OriginalContentScore ».

Importance des backlinks persiste

Les documents fuités ne montrent aucune indication que l’importance des liens entrants a diminué.
Les backlinks jouent un rôle clé dans de nombreux facteurs et modifications de classement mentionnés.

Impact du trafic sur la valeur des liens

Les liens provenant de pages qui génèrent du trafic web sont classés comme de haute qualité et influencent positivement le classement, tandis que ceux de pages sans trafic sont considérés de basse qualité.

Vitesse de création de backlinks

Google suit la vitesse et le volume de nouveaux backlinks pour distinguer entre une croissance de liens authentique et des tentatives de manipulation des classements.

Suivi des modifications sur votre site

Google stocke différentes versions des pages web au fil du temps, semblable à la Wayback Machine, et utilise ces données pour comprendre les modifications et leur contexte.

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Une fuite de 2500 pages de documents confidentiels

Il y a quelques jours, un événement apparemment banal a secoué le monde du SEO : une mauvaise gestion interne chez Google a rendu publics plus de 2500 pages de documentation secrète de l’API Google Search.

Cette fuite, surnommée « Google Leaks », a révélé des pratiques de référencement jusqu’alors cachées, et a attiré rapidement l’attention de figures éminentes du secteur telles que Rand Fishkin et Mike King. Ces experts ont minutieusement analysé et divulgué leurs découvertes sur leurs comptes sociaux.

Google search is one of the most secretive, closely-guarded black boxes in the world. Well, maybe not anymore.

In the last quarter century, no leak of this magnitude or detail has ever been reported from Google’s search division. If you're in #SEO, you should probably see this. pic.twitter.com/JxEs55IV21
— Rand Fishkin (follow @randderuiter on Threads) (@randfish) May 28, 2024

La première réaction de Google fut un silence obstiné, ignorant les demandes d’explications de médias influents comme The Verge. Ce n’est qu’après une avalanche de spéculations que Davis Thompson, porte-parole de Google, a reconnu l’authenticité des documents. Toutefois, il a tenté de minimiser leur portée en prétendant que les informations pouvaient être obsolètes ou mal interprétées. Cette tentative de diminuer l’importance des fuites n’a évidemment fait qu’intensifier l’intérêt du public et des professionnels, puisque cela mettait en évidence le décalage entre les déclarations publiques de Google et ses méthodes réelles.

Google Leaks : ce que Google se gardait de nous dire

L’une des révélations les plus frappantes de ces documents concerne l’utilisation extensive des données de clics et des comportements post-clic pour classer les pages. Contrairement à ce que Google avait déclaré, ces données liées aux clics des utilisateurs jouent un rôle certain dans le système de classement Navboost, qui distingue les bons clics des mauvais et enregistre la date du dernier bon clic.

Ce mécanisme influence directement la visibilité et la pertinence du contenu. Cela démontre une approche beaucoup plus réactive à l’interaction utilisateur que ce que le géant américain nous laissait jusqu’à présent penser.

Les fuites révèlent également l’existence d’une fonctionnalité appelée « site Authority ». Malgré les dénégations antérieures de Google, l’autorité du site est donc effectivement un facteur pris en compte dans l’algorithme. De plus, l’utilisation d’un attribut « Hostage » pour limiter le classement des nouveaux sites jusqu’à ce qu’ils soient jugés fiables confirme l’existence d’une forme de sandboxing, qui affecte les nouveaux venus sur le web.

Un autre point majeur concerne la personnalisation des résultats de recherche basée sur le comportement régional et démographique. Le système Navboost ajuste les résultats en fonction des actions des utilisateurs dans des zones géographiques ou au sein de groupes démographiques spécifiques. Cette personnalisation va bien au-delà de l’historique individuel de recherche et recherche davantage de tendances comportementales de ces groupes.

Enfin, l’importance des auteurs et de l’E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) est mise en lumière. Google enregistre explicitement l’identité des auteurs et les entités associées, renforçant ainsi l’importance de ces critères dans l’évaluation du contenu. Cela valide la nécessité croissante pour les créateurs de contenu de montrer pattes blanches à Google, en démontrant de manière formelle sur leur site leur(s) expertise(s).

A travers ces Google Leaks, on voit que le géant américain s’active en coulisse, et en fait bien plus en termes de profilage et d’analyses de données comportementales que ce qu’il nous laisse entendre. Sans remettre pour autant le monde du SEO en cause, cela nous donne davantage de clés pour adapter nos stratégies de référencement.

les données de clics des utilisateurs comptent dans l'algorithme Google

Les règles du jeu ont (légèrement) changé

C’est notamment vrai concernant la révélation que Google utilise intensément les données de clics pour influencer les classements. Désormais, les professionnels du SEO doivent se concentrer sur l’optimisation de l’engagement utilisateur pour encourager des interactions positives, à travers des expériences utilisateur intuitives qui non seulement retiennent l’attention, mais encouragent également les clics « positifs » et les interactions prolongées.

La confirmation de l’importance de l’attribut « site Authority » par Google souligne par ailleurs que construire l’autorité d’un site est plus crucial que jamais. Pour cela, il est essentiel de publier régulièrement du contenu de haute qualité, de collaborer avec des sites reconnus et respectés, et de s’efforcer d’obtenir des backlinks de qualité. Investir dans la consolidation de la réputation en ligne à travers des avis positifs et des témoignages authentiques se révèle également important. En bref, vous devez construire votre marque.

En matière de contenu, Google valorise l’E-E-A-T, ce qui demande une attention méticuleuse à la qualité du contenu publié. Chaque article ou vidéo doit démontrer une expertise indéniable, refléter une autorité dans le domaine concerné et fournir des informations fiables et vérifiables. Cela implique également de mettre en avant les qualifications des auteurs et de citer des sources crédibles.

L’ajustement des contenus pour répondre aux mécanismes de personnalisation de Google, comme ceux du système Navboost, peut nécessiter une analyse fine des données démographiques des utilisateurs pour adapter les messages de manière plus ciblée, ce qui peut notamment avoir un impact en termes de content marketing.

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