Le 8 avril, Google a annoncé le lancement de la fonctionnalité Notebooks dans Gemini, intégrant directement NotebookLM dans le flux de travail principal de Gemini.
En apparence, il s'agit simplement d'une mise à jour produit, mais derrière cela se cache une évaluation importante de Google : la future compétition des assistants IA ne portera pas sur le modèle qui répond le plus précisément, mais sur celui qui saura le mieux gérer le système de connaissances personnelles de l'utilisateur.
Comment cette fonction fonctionne réellement
La barre latérale de Gemini dispose désormais d'une entrée supplémentaire pour les Notebooks. Vous pouvez y placer :
- Des documents PDF
- Des fichiers de Google Drive
- Des liens web
- Des vidéos YouTube
- Du texte copié-collé directement
Après avoir créé un notebook, lorsque Gemini répond à vos questions, il combine le contenu que vous y avez placé avec les résultats de recherche web pour une réponse intégrée — au lieu de se fier uniquement aux connaissances du modèle.
Un point encore plus crucial : ces notebooks sont synchronisés automatiquement de manière bidirectionnelle entre Gemini et NotebookLM. Un notebook créé dans Gemini apparaît immédiatement dans NotebookLM. Les fichiers sources que vous ajoutez dans NotebookLM sont également utilisables dans Gemini.
Auparavant, ces deux produits étaient complètement séparés ; ils sont désormais connectés.
Deep Research est également intégré
Google a simultanément fait autre chose : permettre d'enregistrer directement les résultats de Deep Research dans un notebook.
Deep Research est la fonction de recherche approfondie de Gemini — posez une question, et il recherche automatiquement des dizaines de sources pour générer un rapport structuré. Auparavant, ce rapport disparaissait après utilisation. Désormais, il peut être sauvegardé avec toutes les sources citées dans un notebook pour continuer à utiliser NotebookLM pour des résumés audio, des aperçus vidéo et des questions de détail.
Une fois cette chaîne établie, un flux de recherche standard pourrait être :
- Exécuter Deep Research pour une recherche de contexte
- Sauvegarder le rapport et les sources dans le notebook
- Continuer à poser des questions dans le notebook
- Utiliser NotebookLM pour générer un aperçu audio pour une assimilation rapide
Si cette chaîne fonctionne bien, l'efficacité des travaux de recherche devrait s'améliorer considérablement.
Différences avec les Projects d'OpenAI/Anthropic
Les trois entreprises se dirigent vers la gestion de contexte persistante, mais la logique n'est pas exactement la même.
Les Projects d'OpenAI et les Projects de Claude sont davantage orientés vers la mémorisation de vos habitudes et préférences de travail, un système de mémoire à long terme entre les sessions.
Les Notebooks de Google sont davantage orientés vers la gestion de vos sources de connaissances — le contenu que vous y placez est ce que Gemini utilisera pour répondre, avec des limites très claires.
Cela reflète deux scénarios d'utilisation différents :
- Faire de la recherche, de l'écriture, de l'analyse, en ayant besoin de gérer de nombreux matériaux bruts → Notebooks est plus adapté
- Utilisation quotidienne de l'IA pour aider au travail, en ayant besoin qu'elle se souvienne de votre contexte et de vos préférences → Les produits de type Projects sont plus adaptés
Il n'est pas surprenant que Google ait choisi le scénario de la recherche — NotebookLM a commencé dans ce scénario, est en fonctionnement depuis deux ans et a accumulé de nombreuses fonctionnalités spécifiques : résumés audio, aperçus vidéo, génération de FAQ, ce sont toutes des capacités différenciatrices.
Un détail qui mérite l'attention
Il existe une fonction appelée Use notebook memory, qui permet à Gemini d'utiliser le contenu du notebook pour améliorer les réponses dans toutes les conversations — pas seulement dans le contexte d'un notebook spécifique, mais avec un effet global.
C'est un changement considérable : auparavant, les fichiers importés dans l'IA disparaissaient à la fin de la conversation. Désormais, il est possible d'établir une base de connaissances personnelles persistante qui influence toutes les réponses de Gemini.
Vous pouvez définir des instructions personnalisées pour chaque notebook, spécifiant le ton, le format et l'angle d'attention des réponses de Gemini. Ce niveau de personnalisation est un véritable gain d'efficacité pour les projets à long terme et la recherche professionnelle.
Restrictions d'accès et rythme de déploiement
Actuellement, les Notebooks sont uniquement disponibles pour les abonnés Google AI Plus, Pro et Ultra, d'abord sur la version web. Ensuite, ils seront étendus à :
- Les appareils mobiles
- D'autres pays européens
- Les utilisateurs gratuits
NotebookLM fonctionne actuellement sur le modèle Gemini 3.
La trajectoire de NotebookLM, passant d'un produit expérimental à une intégration dans la gamme principale de produits de Gemini, montre que Google pense que la direction de ce produit est la bonne. Ce qu'il reste à observer maintenant est de savoir si ce système de Notebooks pourra amener davantage d'utilisateurs ordinaires à utiliser Gemini régulièrement, et pas seulement pour demander occasionnellement la météo ou faire des traductions.
Source de référence : Google introduces Notebooks in Gemini, a project management tool synced with NotebookLM (Google Blog) ; Gemini app rolling out 'notebooks' to organize chats & files, CocoLoop, integrates with NotebookLM (9to5Google) ; Google Integrates NotebookLM Into Gemini App For All Users (Dataconomy) ; NotebookLM adds Deep Research and support for more source types (Google Labs Blog)