Dans 13 jours, Google monte sur scène à Shoreline Amphitheatre. Le keynote du 19 mai s'annonce comme le plus chargé en annonces IA depuis la création de l'entreprise. Gemini 4, Android 17, Project Astra, Deep Research Max… Google ne vient pas faire une mise à jour incrémentale. Il vient répondre à OpenAI et Anthropic sur tous les fronts en même temps.
Voici ce qu'on sait, ce qu'on anticipe, et pourquoi ça compte vraiment pour les équipes qui travaillent avec l'IA aujourd'hui.
Le contexte : Google contre-attaque en mode offensif
Depuis janvier 2026, Google a accumulé les lancements discrets. Gemini 3, puis Gemini 3.1 Deep Think, puis Deep Research Max. Chaque release a renforcé un peu plus la position de Google dans l'espace agentique — sans le bruit médiatique d'un OpenAI ou d'un Anthropic.
Le 19 mai, Google sort de ce mode furtif. L'I/O est sa grand-messe annuelle, diffusée en direct sur io.google, et cette édition 2026 est positionnée autour d'un seul message : l'IA ne répond plus, elle agit. La session principale dure 1h45. C'est un format long, pour un contenu dense.
Une semaine avant, le 12 mai, Google diffuse The Android Show — I/O Edition, un événement consommateur séparé dédié à Android 17. Une façon de ne pas noyer les annonces hardware et OS dans la masse des nouveautés IA.
Gemini 4 : le saut vers 2 millions de tokens
Le sujet le plus attendu du keynote reste Gemini 4. Aucune confirmation officielle, mais les indices convergent : une fenêtre de contexte de 2 millions de tokens (contre 1 million actuellement pour Gemini 3.1), et une architecture optimisée pour les tâches longues en environnement réel.
Deux millions de tokens, ça veut dire quoi concrètement ? Un codebase entier — avec ses dépendances, sa documentation, son historique de commits — dans le contexte du modèle, sans retrieval augmentation. C'est la fin du découpage en chunks. C'est un modèle qui comprend l'ensemble avant de répondre.
Engadget anticipe également des mises à jour de Veo, le modèle vidéo de Google, et de Project Astra, l'assistant multimodal persistant de DeepMind. Un élément UI filtré dans l'interface Gemini quelques jours avant l'I/O mentionne le mot Omni — apparemment le nom d'un modèle vidéo unifié, capable de traiter image et vidéo dans un même pipeline. Première fois que Google proposerait ça en dehors de Veo.
Deep Research Max : l'avant-goût de ce qui arrive
Google n'a pas attendu l'I/O pour montrer ses cartes. Le 21 avril 2026, il a lancé en public preview Deep Research et Deep Research Max, deux agents de recherche autonomes construits sur Gemini 3.1 Pro.
Ces agents ne font pas que chercher sur le web. Ils fusionnent données publiques et données privées d'entreprise via une API unifiée, génèrent des rapports avec graphiques et infographies nativement, et se connectent à des sources tierces via le Model Context Protocol (MCP). C'est l'architecture agentique dans sa forme la plus avancée chez Google à ce jour.
Les benchmarks sont impressionnants. Sur DeepSearchQA, Deep Research Max atteint 93,3 % — en hausse depuis 66,1 % en décembre 2025. Sur Humanity's Last Exam, le benchmark d'évaluation des capacités cognitives de haut niveau : 54,6 % contre 46,4 % précédemment. Des gains qui ne s'expliquent pas que par la puissance de calcul : la stratégie de recherche du modèle a été profondément repensée.
Deep Research Max est accessible dès maintenant via les tiers payants de l'API Gemini. Ce lancement est un signal clair : Google ne démarre pas l'agentique au I/O — il l'avance déjà en production.
Android 17 et Gemini Nano : l'IA qui prédit votre prochain écran
Le 12 mai, avant même le keynote principal, Google détaillera Android 17. La nouveauté la plus technique : l'extension du système PredictiveBack avec une couche de prédiction IA basée sur Gemini Nano on-device.
Android 17 utilisera Gemini Nano pour anticiper la prochaine navigation de l'utilisateur et pré-rendre l'écran cible avant même que le geste soit complété. Aucune implémentation requise côté développeur au-delà du ciblage SDK Android 17. C'est Google qui injecte de l'IA dans le système au niveau le plus bas.
Côté interface, les bulles applicatives font leur retour — un système de multitâche flottant abandonné avec Android 12. Avec les tailles d'écrans actuelles et les usages IA, Google a jugé que le moment était venu de relancer la fonctionnalité.
Le toolchain développeur : Google veut vous rendre captif (et c'est assumé)
L'autre axe du I/O 2026 est clairement adressé aux développeurs et aux équipes produit. Google a annoncé en avance une session spécifique sur le coding agentique — comprendre : comment utiliser Gemini pour automatiser des workflows de développement bout en bout.
L'intégration de MCP dans les agents Google — déjà visible dans Deep Research Max — annonce une ouverture de l'écosystème. Tout pipeline tiers compatible MCP peut être connecté aux agents Gemini. C'est la stratégie d'Anthropic avec Claude, appliquée à l'infrastructure Google Cloud.
Pour les équipes qui construisent sur Vertex AI ou Google Cloud : attendez-vous à des annonces sur la disponibilité enterprise de Deep Research Max, et probablement un nouveau tier de l'API Gemini avec des garanties SLA renforcées.
Mon analyse : le 19 mai sera un test de cohérence pour Google
OpenAI a GPT-5.5 et Codex. Anthropic a Claude Opus 4.7 et Claude Code. Google a Gemini 3.1, Deep Research Max, et un I/O chargé dans 13 jours. Le rapport de force s'est rééquilibré depuis début 2026 — et le I/O sera le premier grand moment public où Google peut montrer que sa stratégie tient la route sur tous les fronts en même temps.
Ce qui me semble le plus intéressant à surveiller : la cohérence entre les produits. Google a une habitude connue de lancer des features qui ne se parlent pas entre elles. Si le keynote du 19 mai montre une intégration réelle entre Gemini 4, Android 17, Deep Research, Project Astra et les outils dev, alors Google aura fait quelque chose qu'il n'a pas réussi à faire depuis des années : une stack IA cohérente de bout en bout.
Si le keynote ressemble à une liste de features empilées sans fil conducteur, les conclusions s'imposeront d'elles-mêmes. J'ai détaillé les implications pour les équipes produit dans mon dernier article sur TECH ACTU — le lien est en commentaire.
