Gemini traite nativement plusieurs modalités sans adapter les données d'entrée. Analysez des documents avec images, transcrivez et analysez des vidéos, générez du code Python exécutable directement dans l'API pour des cas d'usage data complexes nécessitant compréhension visuelle et textuelle combinée ​.

Gemini 3 Pro et Gemini 3 Fast supportent jusqu’à environ 1 million de tokens de contexte, ce qui permet d’analyser de très gros ensembles de documents (de l’ordre de plus de 1 000 pages PDF), des historiques de conversation longs et des corpus volumineux sans trop de fragmentation pour des analyses data très contextualisées.

Gemini s'intègre directement dans l'écosystème Google Cloud via Vertex AI, facilitant la création de workflows hybrides avec BigQuery, Dataform, Cloud Functions et Pub/Sub. Parfait pour les équipes data déjà sur GCP qui veulent industrialiser des cas d'usage IA sans sortir de leur stack ​.

Gemini peut générer, exécuter et raffiner du code Python directement dans ses réponses, et mapper des requêtes en langage naturel vers des APIs métier via function calling. Idéal pour créer des agents autonomes capables d'interroger des bases de données, lancer des transformations data et orchestrer des workflows complexes

Gemini propose plusieurs variantes (2.5 Pro pour le raisonnement complexe, Flash pour la vitesse, Nano pour l'edge) permettant de choisir le bon équilibre entre capacités avancées, latence et coût selon votre cas d'usage : analyse batch, agents temps réel, traitement mobile ou workflows multimodaux ​.