Gemini 3 Deep Think : évaluer les tâches de raisonnement
Gemini3 Team · 7 août 2026 · 4 min read
Une tâche difficile peut bénéficier d'un raisonnement plus poussé. Toutefois, le nom d'un mode ne prouve ni sa configuration ni la justesse de sa réponse. Identifiez d'abord le produit, le modèle et la manière dont vous vérifierez le résultat.
Ce guide ne suppose pas que l'expérience Deep Think de Google existe dans MidassAI Chat, ni qu'un mode portant un nom similaire équivaut au paramètre thinking_level d'une API.
Séparer produit, réglage et outil
La documentation Gemini sur la réflexion décrit des commandes propres aux modèles et aux API. Elle ne démontre pas qu'une interface tierce propose les mêmes fonctions. Une étiquette dans un menu ne permet pas non plus de connaître la configuration sous-jacente.
Notez le modèle visible, le mode documenté et la date. Sans ces informations, votre comparaison concerne l'interface dans son ensemble. De même, commenter du code ne signifie pas l'exécuter, et proposer une recherche ne signifie pas l'avoir effectuée.
Préparer une tâche vérifiable
Choisissez un cas avec des critères observables : fonction accompagnée d'un test en échec, comparaison de sources ou planning soumis à une contrainte de ressources. Écrivez les critères avant le premier prompt.
Précisez les preuves nécessaires, les hypothèses interdites, le format attendu et les informations manquantes. Une réponse convaincante n'est pas une validation. Pour une décision professionnelle, utilisez le modèle pour organiser les éléments à examiner, sans lui attribuer une certification juridique ou financière.
Reproduire une revue de code
Fournissez le plus petit extrait pertinent, l'erreur constatée et les informations d'environnement nécessaires. Retirez les secrets. Distinguez clairement le comportement observé du comportement attendu.
Examine cette fonction selon les critères suivants. Propose la modification minimale, explique brièvement le comportement changé et donne un test susceptible d'invalider la correction. Ne prétends pas avoir exécuté le code. Demande le contexte manquant avant de modifier autre chose.
Comparez le correctif à l'original, puis exécutez les tests dans votre environnement. Vérifiez aussi les cas qui fonctionnaient auparavant. Un test généré peut reproduire la même erreur de raisonnement que le code proposé.
Rattacher le raisonnement aux sources
Attribuez un nom stable à chaque document et conservez ses pages ou titres de sections. Demandez une séparation entre preuve directe et interprétation.
Utilise seulement A et B. Liste les affirmations contradictoires avec le nom du document, une localisation vérifiable et une courte explication. Écris « non indiqué » lorsqu'une source ne traite pas le point. Sépare les recommandations des données extraites.
Ouvrez les passages cités. Une localisation inventée constitue un échec, même si l'explication semble plausible. Si un fichier n'est pas lisible par l'interface, fournissez un extrait identifié. Le dépôt d'un fichier ne garantit pas une lecture correcte.
Comparer avec une configuration de référence
Commencez par les réglages documentés par défaut. Changez ensuite uniquement la commande de raisonnement disponible. Gardez sources, prompt, outils et critères identiques. Répétez les cas difficiles pour évaluer la constance.
Votre journal peut contenir configuration, résultat, preuves contrôlées, durée et temps de correction. Notez aussi les causes d'échec : contexte absent, affirmation non étayée ou expiration du délai. Ces champs décrivent votre expérience ; ils ne constituent pas des benchmarks prédéfinis.
Décider si l'effort supplémentaire aide
Testez une configuration plus exigeante lorsque la référence oublie régulièrement des interactions ou rapproche mal les sources. Vérifiez auparavant que les entrées sont complètes. Un changement de mode ne répare pas un scan illisible.
Pour une réécriture simple, une configuration modeste peut suffire. Comparez le travail total, pas seulement le délai de génération. La longueur, l'assurance et un résumé du raisonnement ne prouvent pas l'exactitude.
Conservez le brief, la grille de contrôle et des exemples d'échec. Fournissez à nouveau ce contexte dans une nouvelle conversation au lieu de supposer une mémoire permanente. Dans MidassAI, utilisez les modèles et outils réellement disponibles et copiez les résultats dans vos notes si nécessaire. Réévaluez le workflow après un changement de modèle ou de produit.