Introduction

Le jour où l’IA a changé de visage

Le 30 novembre 2022, OpenAI rend public un prototype. Il s’appelle ChatGPT. En cinq jours, un million de personnes l’ont essayé. En deux mois, cent millions.

Pour saisir ce que ces chiffres signifient, il faut se souvenir qu’il avait fallu deux ans et demi à Instagram pour atteindre ce seuil et quatre ans pour Facebook. Aucun autre produit digital n’avait connu un pareil engouement à son lancement.

Ce qui s’est passé ce jour-là, c’est moins le lancement d’un outil que le basculement d’une technologie confidentielle vers le grand public. L’IA générative, c’est-à-dire l’IA capable de produire du texte, des images, du son ou du code à partir d’une simple instruction en langage naturel, existait dans les laboratoires depuis des années. ChatGPT en a simplement rendu l’accès immédiat, gratuit, et utilisable par n’importe qui.

La réaction du reste du secteur a été immédiate. Microsoft investit massivement dans OpenAI et intègre l’IA dans ses produits. Meta ouvre ses modèles en open source. Anthropic lance Claude. Et Google, dont les chercheurs avaient pourtant inventé les fondations mathématiques de toute cette vague, se retrouve à devoir répondre, vite, à un concurrent qu’il...

Google et l’IA : une position singulière

Pour comprendre ce que Google apporte de plus que les autres, il faut faire un pas en arrière. L’IA générative n’est pas apparue par hasard chez OpenAI. Elle repose sur des travaux menés pendant des années chez Google.

L’inventeur discret de la révolution

En 2017, des chercheurs de Google publient un article intitulé Attention Is All You Need. Il décrit une architecture mathématique appelée Transformer, qui est le socle technique sur lequel reposent aujourd’hui tous les grands modèles de langage, qu’ils viennent de Google, d’OpenAI, de Meta ou d’Anthropic.

Google n’a pas simplement suivi la révolution de l’IA générative. Il en a posé les fondations mathématiques. Et lorsque ChatGPT a révélé au grand public ce que ces modèles pouvaient faire, Google disposait déjà de l’infrastructure, des données et des équipes pour construire une réponse crédible.

Cette réponse s’appelle Gemini. Lancée en 2023 sous le nom de Bard, et renommée en 2024, la famille de modèles Gemini en est, à l’heure où nous écrivons ces lignes, à la génération 3.x, plus rapide, plus précise, plus polyvalente que ses premières versions. Et elle est distribuée d’une façon qu’aucun concurrent ne peut vraiment répliquer.

L’architecture Transformer, publiée par Google en 2017, est la base technique de la quasi-totalité des modèles d’IA générative actuels. Quand vous utilisez un outil d’IA aujourd’hui, quel qu’il soit, vous utilisez, d’une façon ou d’une autre, une idée née dans un laboratoire Google.

Ce que Google fait différemment

Trois caractéristiques distinguent l’IA de Google de celle de ses concurrents.

L’intégration native

OpenAI propose un très bon modèle accessible via une interface ou une API. Anthropic fait de même avec Claude. Google, lui, distribue son IA directement dans...

À qui s’adresse ce livre ?

Ce livre est écrit pour les professionnels qui veulent utiliser l’IA dans leur travail quotidien sans avoir à comprendre comment elle fonctionne techniquement.

L’objectif n’est pas de vous convaincre que l’IA va tout révolutionner, il est de vous montrer ce qu’elle peut faire concrètement, comment l’activer dans les outils que vous utilisez déjà, et comment en tirer une valeur réelle dans votre contexte professionnel.

Ce livre couvre les outils accessibles avec un compte Google personnel, gratuit ou payant :

l’application Gemini ;
les Gems (les assistants personnalisés) ;
Google Workspace dans sa version grand public (Gmail, Docs, Slides, Sheets) ;
NotebookLM ;
et Google AI Studio.

Ce périmètre exclut délibérément les comptes professionnels Google Workspace, c’est-à-dire les comptes d’entreprise gérés par un administrateur IT. Ces environnements obéissent à des règles de déploiement, des interfaces et des contraintes de confidentialité différentes, qui sortent du cadre de cet ouvrage.

Certaines fonctionnalités réservées aux abonnés payants sont mentionnées lorsqu’elles apportent une valeur substantielle. Elles sont systématiquement identifiées.

Comment lire ce livre ?

Ce livre peut se lire de deux façons différentes.

En séquence, pour une montée en compétences progressive

Si vous découvrez l’IA de Google pour la première fois, la lecture dans l’ordre est recommandée. Le chapitre L’IA chez Google pose le panorama général de l’écosystème, les outils, les niveaux d’accès, les distinctions essentielles entre les produits. Les chapitres suivants présentent chaque outil en profondeur, du plus généraliste (Gemini) au plus spécialisé (Google AI Studio).

Le chapitre Intégrer l’IA de Google dans vos activités quotidiennes et le chapitre Bonnes pratiques sont conçus pour être lus après avoir parcouru les chapitres outils. Ils synthétisent et organisent ce que vous aurez expérimenté.

À la carte, comme référence pratique

Chaque chapitre est conçu pour être autonome. Si vous connaissez déjà Gemini et que vous voulez explorer Gemini Notebook, ouvrez directement le chapitre Exploiter Gemini Notebook. Si vous avez un besoin précis comme créer un assistant personnalisé, analyser un corpus de documents ou encore expérimenter avec la génération d’images, allez directement à la section correspondante.

Mise en garde nécessaire

Ce livre est écrit sur une technologie qui évolue plus vite que n’importe quel autre domaine couvert par la littérature professionnelle. Ce constat implique que les noms des modèles, les quotas d’utilisation, les détails d’interface, les nouvelles fonctionnalités annoncées chaque semaine changent vite. Ainsi, une capture d’écran peut être périmée en quelques mois, un nom de modèle peut avoir changé, une fonctionnalité peut avoir été déplacée dans l’interface depuis l’écriture du livre.

En revanche, les logiques d’usage, les principes de prompt, les cas d’application métier, la façon d’interroger un document ou de configurer un assistant restent les mêmes. Ces acquis ne sont pas liés à une version particulière.

Ce livre est conçu dans cet esprit. Les manipulations sont décrites avec suffisamment de précision pour être reproductibles aujourd’hui, et, nous l’espérons, avec suffisamment de recul pour rester utiles lorsque l’interface aura évolué.