Statistiques Gemini.

Les statistiques Gemini sont faciles à mal interpréter car “Gemini” n’est pas un seul produit. Le nom couvre une application grand public autonome, une famille de modèles, des API de développement, des intégrations Vertex AI, des fonctionnalités de recherche telles que les aperçus IA et le mode IA, des capacités Workspace, des expériences Android et Pixel, et NotebookLM.

Un seul chiffre peut donc signifier des choses très différentes — les utilisateurs actifs mensuels de l’application Gemini, les personnes exposées aux réponses IA dans la recherche Google, les jetons traités par les systèmes de Google, ou les développeurs utilisant les modèles Gemini via des API. Cet article sépare ces couches en utilisant uniquement le dossier de recherche. La mise en garde la plus importante : Google et Alphabet divulguent plusieurs métriques opérationnelles de haut niveau, mais ils ne divulguent pas les revenus autonomes de Gemini, les abonnés payants de Gemini, la rétention, le DAU/MAU, la part de marché mondiale ou la distribution de l’utilisation par pays dans les documents primaires cités.

Statistiques principales

Chaque chiffre ci-dessous est une divulgation officielle de Google ou d’Alphabet. Ils décrivent différentes couches de mesure — utilisateurs d’applications, utilisateurs de recherche, jetons d’infrastructure et développeurs — et ne doivent pas être additionnés.

Carte des métriques et définitions

La manière la plus claire d’analyser les statistiques Gemini est de maintenir quatre couches de mesure distinctes : l’utilisation de l’application grand public, l’utilisation de la recherche, le volume de jetons d’infrastructure et l’utilisation de la plateforme développeur ou entreprise.

L’addition des MAU de l’application Gemini, des utilisateurs des aperçus IA et des utilisateurs du mode IA risque de double-compter les personnes qui utilisent plusieurs surfaces Google — une personne peut utiliser l’application, voir les aperçus IA et essayer le mode IA au cours du même mois. La base de données source ne fournit pas un total d’utilisateurs inter-produits dédupliqué.

Adoption de l’application Gemini

La statistique centrale d’adoption par les consommateurs est le nombre d’utilisateurs actifs mensuels de l’application Gemini. Google a déclaré que l’application comptait plus de 400 millions de MAU lors de l’I/O 2025 (Google I/O 2025), plus de 750 millions au T4 2025 (Alphabet Q4 2025), et a dépassé les 900 millions lors de l’I/O 2026 (Google I/O 2026).

Ces chiffres montrent une croissance de l’utilisation de l’application divulguée, mais ils ne doivent pas être traités comme une série de rétention de cohorte : Google ne fournit pas, dans les documents cités, la définition exacte des MAU, les utilisateurs actifs quotidiens, la rétention, le nombre de sessions, les invites moyennes, la géographie ou la composition payante/gratuite. Une mise en garde connexe concerne les abonnements payants — Alphabet a déclaré que les abonnements payants à YouTube, Google One et les offres connexes ont dépassé 270 millions au T1 2025 (Alphabet Q1 2025), ce qui n’est pas une statistique d’utilisateurs payants de Gemini.

Distribution de la recherche : aperçus IA et mode IA

La recherche est la plus grande surface de distribution dans le dossier, mais l’utilisation de la recherche n’est pas la même que l’utilisation de l’application Gemini. Les aperçus IA ont atteint 1,5 milliard d’utilisateurs mensuels lors de l’I/O 2025, ont dépassé 2 milliards au T2 2025 et ont atteint 2,5 milliards lors de l’I/O 2026 (Google I/O 2026). Le mode IA, une surface de recherche conversationnelle distincte, a dépassé 1 milliard d’utilisateurs actifs mensuels lors de l’I/O 2026.

« Propulsé par Gemini » n’est pas la même chose que « utiliser l’application Gemini ». Alphabet a déclaré que les aperçus IA étaient propulsés par Gemini 2.5 dans les documents du T2 2025 (Alphabet Q2 2025) — mais l’événement d’utilisation se produit toujours dans la recherche. La meilleure interprétation : la recherche donne aux modèles Gemini une très large distribution, tandis que le chiffre de l’application Gemini est la mesure la plus claire de la base d’utilisateurs actifs de l’assistant autonome.

Traitement des jetons et échelle de l’infrastructure

Les statistiques de jetons sont parmi les divulgations les plus spectaculaires liées à Gemini — et parmi les plus faciles à surinterpréter. Google a déclaré avoir traité 480 billions de jetons par mois sur les produits et API lors de l’I/O 2025, contre 9,7 billions un an plus tôt, et 3,2 quadrillions de jetons par mois sur les surfaces Google lors de l’I/O 2026 (Google I/O 2026).

Un jeton est une unité de traitement d’entrée ou de sortie de modèle, et le nombre de jetons peut augmenter en raison d’un plus grand nombre d’utilisateurs, d’invites plus longues, de sorties plus longues, de fenêtres contextuelles plus grandes, de flux de travail multimodaux, d’utilisation d’outils agentiques ou de traitement en arrière-plan. Le même nombre d’utilisateurs peut générer des volumes de jetons très différents. La capacité de contexte long aggrave cela : les documents de Gemini 2.5 décrivent des évaluations allant jusqu’à 1 million de jetons, de sorte qu’un petit nombre de charges de travail d’entreprise, de codage ou de traitement de documents peuvent consommer beaucoup plus de jetons que de nombreux courts chats de consommateurs. Le volume de jetons est un indicateur fort de l’échelle de l’infrastructure, mais un faible indicateur du nombre d’utilisateurs uniques, des revenus ou de l’engagement.

Développeurs, API et Vertex AI

Google a rapporté plusieurs métriques de l’écosystème des développeurs. Lors de l’I/O 2025, il a déclaré que plus de 7 millions de développeurs construisaient avec Gemini ; lors de l’I/O 2026, 8,5 millions construisaient avec les modèles de Google chaque mois (Google I/O 2026). La formulation diffère — « construire avec Gemini » versus « construire avec les modèles de Google chaque mois » — donc les deux sont des définitions liées mais non identiques.

Google Cloud a donné une vue de la plateforme lors de Cloud Next 2025 : l’utilisation de Vertex AI a augmenté de 20 fois d’une année sur l’autre, l’utilisation de Gemini sur Vertex AI de 40 fois, et la plateforme a enregistré des milliards d’appels API par mois (Google Cloud Next 2025). Ce sont des métriques d’écosystème, pas des décomptes d’applications déployées, de clients payants ou d’utilisateurs finaux actifs. Les enquêtes auprès des développeurs externes fournissent un contexte, pas une part de marché : les documents de Stack Overflow de 2025 indiquent que les modèles GPT étaient les LLM les plus utilisés parmi les répondants, suivis par Claude Sonnet et Gemini Flash (Stack Overflow) — ce qui soutient « Gemini Flash a une utilisation significative par les développeurs », et non « la plupart des développeurs utilisent Gemini ».

Contexte entreprise, Cloud et financier

L’histoire de Gemini en entreprise est principalement visible à travers Google Cloud, Vertex AI, l’utilisation des API et les données financières d’Alphabet. Lors de l’I/O 2026, plus de 375 clients Google Cloud avaient chacun traité plus de 1 billion de jetons au cours des 12 mois précédents (Google I/O 2026) — une statistique de seuil, pas un nombre total de clients ou un volume total de jetons d’entreprise.

Les revenus de Google Cloud s’élevaient à 12,3 milliards de dollars au T1 2025 (en hausse de 28 % d’une année sur l’autre) et à 13,6 milliards de dollars au T2 2025 (en hausse de 32 % d’une année sur l’autre, avec une marge d’exploitation de 20,7 %), avec un taux de revenus annuel dépassant 50 milliards de dollars au T2 2025 et plus de 70 milliards de dollars au T4 2025 (Alphabet Q2 2025). Alphabet a relevé ses prévisions de dépenses d’investissement pour 2025 à environ 85 milliards de dollars et a donné une prévision de 175 à 185 milliards de dollars pour 2026 (Alphabet Q4 2025).

Surfaces de produits : Workspace, Android, Chrome, Pixel et NotebookLM

L’empreinte d’utilisation de Gemini s’étend sur plusieurs produits Google, mais les divulgations diffèrent selon la surface. L’application grand public a des chiffres de MAU ; la recherche a des chiffres d’aperçus IA et de mode IA ; d’autres surfaces sont documentées principalement par la disponibilité, les lancements de fonctionnalités et les licences plutôt que par des chiffres d’utilisateurs publics.

Dans Workspace, la disponibilité de Gemini est régie par les paramètres de compte, les licences et les contrôles d’administration (Aide Google). Sur Android, Gemini est à la fois une application et un assistant intégré, mais les sources citées ne donnent pas de MAU distincts pour Android uniquement (Gemini sur Android). Chrome, Pixel et NotebookLM sont similaires — des sources de surface de produit plutôt que des sources de nombre d’utilisateurs. La règle récurrente : l’intégration de produit n’est pas la même chose que l’adoption mesurée. Une divulgation multimodale connexe porte un chiffre — plus de 50 milliards d’images générées avec les modèles Nano Banana lors de l’I/O 2026.

Capacités du modèle et statistiques de référence

Les statistiques Gemini incluent également les résultats d’évaluation des modèles — différents des métriques d’adoption. Celles-ci mesurent les performances de référence, les préférences humaines, le comportement de contexte long et le raisonnement multimodal.

Google DeepMind a déclaré que Gemini 2.5 Pro Experimental était n°1 sur LMArena au lancement (Google DeepMind) — un classement en direct des préférences humaines, donc les classements peuvent changer. Sa mise à jour I/O 2025 a rapporté un Elo WebDev Arena de 1415 et 84,0 % sur MMMU pour le Gemini 2.5 Pro mis à jour (Google DeepMind). Ceux-ci n’ont de sens qu’avec une méthodologie attachée : pass@1 n’est pas un vote majoritaire, l’Elo de préférence humaine n’est pas une précision factuelle, les benchmarks de codage peuvent utiliser des échafaudages, et les classements en direct sont des cibles mouvantes. Le rapport technique et les fiches de modèle de Gemini 2.5 sont les sources canoniques pour cette méthodologie (rapport Gemini 2.5).

Statistiques non divulguées par Google

Plusieurs statistiques Gemini fréquemment recherchées ne sont pas étayées par la base de données source faisant autorité dans le dossier.

Note sur la qualité des sources

Les sources les plus solides pour les statistiques Gemini sont les divulgations officielles de Google et d’Alphabet. Les publications de Google I/O sont utiles pour les métriques opérationnelles à l’échelle de l’entreprise ; les documents de résultats d’Alphabet et les dépôts auprès de la SEC sont les meilleurs pour le contexte financier ; la documentation officielle est préférable aux commentaires pour les faits concernant les développeurs ; et les rapports techniques et les fiches de modèle de Google DeepMind sont plus solides que les résumés marketing pour les capacités.

Des sources indépendantes telles que LMArena, WebDev Arena, Stack Overflow, JetBrains, GitHub Octoverse et le Stanford AI Index sont utiles pour le contexte et l’interprétation des benchmarks, mais elles ne doivent pas être utilisées pour des affirmations non étayées concernant la part de marché mondiale ou les revenus de Gemini. Les affirmations telles que « Gemini domine l’IA d’entreprise », « Gemini est l’assistant de codage IA n°1 » ou « Gemini détient X % de part de marché mondiale » doivent être rejetées à moins d’être associées à une source transparente et faisant autorité — le dossier ne fournit pas de telles preuves.

Questions fréquemment posées

Sources et lectures complémentaires