Gemini Nano sur Chromebook : l’IA locale de Chrome comprend le français, mais elle l’écrit mal

Sommaire

• Comment j’ai testé Gemini Nano sur un Chromebook Plus
  • Ce que Nano réussit vraiment
  • Le français écrit, sa vraie plaie
  • L’erreur qui fait vraiment peur : l’inversion de sens
  • Deux autres décrochages, moins spectaculaires
  • Le test décisif : la même chose, en anglais
  • Nano face à Gemini Flash en ligne
  • Ce que dit la documentation de Google
  • Mon verdict : cent fois plus petit, pas cent fois plus bête
  • Les limites de mon test, que j’assume
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Ok, demain l’IA sera partout. Dans notre vie de tous les jours. Il est certain que nous ne pourrons plus nous en passer. Toi comme moi. Normal ? Faut-il en avoir peur ? Je laisse à d’autres le soin de répondre. Moi, ce qui m’intéresse, c’est comprendre comment elle fonctionne. En somme, ce qu’elle a dans les tripes. Et c’est important. Car ainsi, on sait ce dont elle est capable.

Pour cela, je me suis intéressé à Gemini Nano. Ce modèle, que l’on retrouve dans les Chromebook Plus. Il pèse quelques gigaoctets. Il tourne sur une machine, hors ligne, sans quota. Sans que la moindre information parte chez Google. Depuis plusieurs jours, je le torture sur un Acer Chromebook Vero 514. Verdict rapide : c’est bluffant et c’est agaçant. Parfois dans la même phrase. Et pourtant, il permet de travailler sur une intelligence artificielle en mode hors ligne. Qui l’aurait imaginé il y a encore quelques années ? Personne. Ou alors, si vous le prédisiez, on vous prenait pour un doux rêveur. Et c’est un euphémisme. Pour tester Gemini Nano au mieux, j’ai développé une extension spécialement pour l’occasion. Elle accepte autant Gemini en ligne que Gemini en local. Autrement dit, les deux modèles reçoivent la même demande, dans les mêmes conditions.

Comment j’ai testé Gemini Nano sur un Chromebook Plus

Le protocole est simple. Volontairement. D’abord la machine. Un Acer Chromebook Vero 514. Entrée de gamme, assumée. Canal Canary (version 152.0.7965.0-r1665607), parce que c’est là que ça se passe. Ensuite l’outil. Écrit comme une extension. Pouvant aussi bien utiliser Gemini via une clé AI. Ou Gemini Nano, présent sur le Vero 514. Possibilités de passer de l’un à l’autre pour les tests. Et puis, cinq actions au clic droit sur une sélection de texte. Analyser. Résumer. Traduire. Expliquer. Rédiger un courriel. Rien d’exotique. Ce sont les usages que vous auriez au quotidien.

L’intérêt de l’avoir écrite moi-même est là. En effet, je bascule d’un modèle à l’autre sans rien changer d’autre. Nano en local d’un côté. Gemini Flash 2.5 en ligne de l’autre. Même code, même consigne, même sélection. Voilà pour l’équité. Le texte source maintenant. Une dépêche de presse. Trois paragraphes, environ 1 000 caractères, sur les centres d’accueil de sinistrés en Gironde et dans les Landes. Je ne l’ai pas prise au hasard. Elle contient trois pièges : un chiffre précis, une citation entre guillemets et une nuance. Cette nuance, « éventuellement en capacité », deviendra le cœur de l’affaire. Patience.

Précaution prise : un onglet neuf pour chaque action. Ainsi, le contexte d’un essai ne pollue pas le suivant. C’est bête, mais ça change tout. Côté réglages, l’extension envoie une température de 0,7, un topK à 40, et déclare la langue de sortie. Elle renvoie aussi les six derniers messages, tronqués à 300 caractères. Retenez ce détail. Il servira.

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Ce que Nano réussit vraiment

Commençons par le bon. Parce qu’il y en a. Le résumé court, d’abord. Trois points, contenu fidèle, rendu propre, terminaison correcte. C’est le meilleur résultat de la série. Sur celui-là, rien à redire. L’explication simple tient la route également. Structure claire. Un seul mot abîmé. Le courriel généré est présentable, malgré une faute dans l’objet. Vous le corrigez en deux secondes et vous l’envoyez.

Et puis il y a ce test qui change tout le regard sur la suite. La traduction inverse. Je lui donne un texte français, je demande l’anglais. Résultat ? « Conseil des ministres » devient cabinet meeting. Il identifie l’Élysée comme sujet de l’annonce. Il propose trois registres de vocabulaire, avec un commentaire linguistique pour justifier chacun. Sur un modèle de quelques gigaoctets. Franchement, chapeau. La conclusion s’impose donc d’elle-même. Le français est parfaitement compris. C’est l’écrire qui coince.

Le français écrit, sa vraie plaie

Là, ça se gâte. Beaucoup. Sur l’ensemble de la série, j’ai relevé bien trop de mots cassés pour un usage sérieux. Et par mots cassés, je ne parle pas de coquilles. Je parle de mots qui n’existent pas.

Le motif est plus riche qu’une simple troncature. C’est justement ce qui le rend intéressant. Et c’est pour cela que j’ai fais ce test. Voir ou cela coince.

Type de dégât	Exemples relevés
Fin tronquée	accueill, collect, approvision, pili, cap, ajout, sant, actu, lumi, étire
Racine substituée	« opération départemental » pour opérationnel
Doublement	coordonnner
Forme inventée	collecties
Accord manqué	coordination étroites
Fuite d’anglais	« Physical, mental et émotion », « Connect » pour Connexion

Regardez bien la troisième ligne. Le doublement. C’est le détail qui compte. Pourquoi ? Parce qu’un modèle qui abrège, ça se comprend. Un modèle qui rajoute une lettre, non. Ce n’est pas de la coupure. C’est de la génération approximative sur les tokens rares du français. Il ne tronque pas. Il devine. Et il devine mal.

L’erreur qui fait vraiment peur : l’inversion de sens

Voici le point le plus important de toute la série. Et de loin. Sur le résumé de la dépêche, Nano écrit que le centre « peut actuellement accueillir 400 personnes et pourrait être dépassé ». La source dit l’inverse. Exactement l’inverse. Le site est « éventuellement en capacité d’accueillir plus de personnes ». Une marge de manœuvre rassurante est devenue un risque de saturation. Vous la voyez la différence ?

Relisez la phrase de Nano. Elle est fluide. Bien construite. Crédible. Et fausse. Rien ne prévient le lecteur. Aucun signal. Aucune bizarrerie. C’est là que réside toute la différence avec un mot tronqué. « Pili » vous saute aux yeux, donc vous corrigez. Une inversion de sens, non. Elle passe. Et si vous résumez une dépêche pour la republier, elle passe chez vos lecteurs aussi. Voilà pourquoi je préfère un modèle qui bafouille à un modèle qui invente proprement.

Deux autres décrochages, moins spectaculaires

Premier cas : la consigne conditionnelle. Je demande « traduis en français, ou en anglais s’il est déjà en français ». Le texte est en français. La réponse attendue est donc en anglais. Logique. Nano recopie le texte français. Et annonce fièrement : « voici la traduction en français, telle qu’elle est déjà présentée ». Il n’a pas traité la condition. Il ne l’a même pas vue. Gemini en ligne, même consigne, sort la traduction anglaise du premier coup.

Second cas, plus étrange. Trois demandes d’analyse de fichier joint, à la suite. Les deux premières fois, Nano répond qu’il ne peut pas accéder au document. Correct. À la troisième, il ne répond plus du tout. Il rédige la réponse qu’il faudrait donner. Entre guillemets. Puis il justifie ce choix en quatre points, intitulés « Cohérence », « Transparence », « Respect du contexte ».

Autrement dit, il a cessé de répondre pour commenter sa propre stratégie de réponse. Vous vous souvenez des six messages de contexte renvoyés à chaque requête ? Le voilà, le coupable. Une réserve, cependant. Et je préfère l’écrire moi-même. Ce test date d’avant une correction que j’ai apportée depuis à mon extension, qui ne transmettait alors que le nom du fichier. Le décrochage est bien réel. Mais il est provoqué par une entrée dégradée. C’est honnête de le préciser.

Le test décisif : la même chose, en anglais

Restait une question. Une seule. Ces mots cassés, viennent-ils du modèle en général ou du français en particulier ? J’ai donc tout refait en anglais. Essai court, une phrase à traduire. Zéro mot tronqué. Trois variantes proposées, plus un commentaire linguistique sur les choix de vocabulaire. Impeccable.

Essai long, trois paragraphes. Soit exactement le volume qui produisait « pili » et « collecties » côté français. Un seul mot abîmé sur l’ensemble : « Concisen » pour Conciseness. La conclusion est nette. La dégradation lexicale est un problème de génération en français. Le mécanisme existe en anglais, mais il y est marginal.

Sauf que. Les erreurs de sens, elles, survivent au changement de langue.

Source	Ce qu’écrit Nano	Le problème
« moins défavorable »	more favorable	une atténuation devient une amélioration
« ont brûlé »	have been destroyed	brûlé n’est pas détruit

Et voici le détail décisif. Ces deux dérapages apparaissent uniquement dans la version reformulée. Jamais dans la traduction littérale, qui est correcte. Le modèle dérape quand il s’autorise à améliorer. Pas quand il restitue. Retenez cette phrase, elle vous servira au quotidien.

Nano face à Gemini Flash en ligne

Même dépêche. Mêmes cinq actions. Deux modèles. Voici le tableau.

Critère	Gemini Nano (local)	Gemini Flash (en ligne)
Mots abîmés	une quinzaine	0
Inversion de sens	1, sur le résumé	0
Consigne conditionnelle	échouée	réussie
Structure Markdown	correcte	correcte, plus riche
Recherche Google	impossible	disponible
Lecture d’un PDF	non	oui
Images en entrée	oui	oui

Sur le papier, la messe est dite. Le local prend une correction. Pourtant. Un travers commun mérite d’être signalé, et il m’a surpris. Sur l’analyse détaillée, Gemini en ligne ajoute de son propre chef une attribution au changement climatique. Absente de la source. Nulle part dans la dépêche. Il produit aussi une formulation confuse sur les nuages pyrocumulus. Il reste donc impeccable dans la forme. Et devient spéculatif sur le fond. Ce second défaut est bien plus difficile à repérer que le premier. Un mot tronqué prévient. Une invention bien écrite, non. Les deux modèles vous mentent. Le gros le fait juste avec plus d’élégance.

Ce que dit la documentation de Google

Quelques repères techniques. Pour situer la bête. La Prompt API est disponible en version stable depuis Chrome 138. Il faut attendre Chrome 148 pour le multimodal sans réglage préalable. Le modèle accepte du texte, des images et de l’audio en entrée. Mais il ne produit que du texte en sortie. Ne comptez donc pas sur lui pour générer une image.

Les langues de sortie se limitent à cinq. Allemand, anglais, espagnol, français, japonais. Pas d’italien, pas de portugais, pas d’arabe, pas de chinois. C’est court. Côté encombrement, comptez de 2,7 à 4 Go selon le matériel. Et environ 20 Go d’espace libre pour l’installation. Attention, Chrome supprime le modèle après 30 jours sans usage. Ou si l’espace libre passe sous 5 Go. Ne vous étonnez pas s’il disparaît. Enfin, la fenêtre de contexte tourne autour de 4 000 jetons d’entrée. Extensible à 8 000 selon les sources. Vous pouvez vérifier la valeur exacte de votre machine avec session.inputQuota dans la console. Par ailleurs, chrome://on-device-internals vous dira si le modèle tourne sur le GPU ou sur le processeur. Ça change beaucoup la vitesse. Beaucoup.

Concernant Gemini Nano installé sur un Chromebook Plus : 2025.8.8.1141.  Découpage chiffre par chiffre : 

• 2025 (Année) : L’année de compilation et de livraison de cette version du modèle.
• 8 (Mois) : Le mois de publication, à savoir août (8ᵉ mois).
• 8 (Jour) : Le jour du mois, soit le 8 août.
• 1141 (Numéro de Build / Révision) : Le numéro d’itération interne du build généré par les équipes d’ingénierie de Google (DeepMind / Chrome). Il permet de différencier plusieurs compilations effectuées le même jour ou sur une même branche.

En face, Gemini 2.5 Flash. Le modèle que mon extension propose par défaut. L’article en dessous pour tout savoir du Chromebook.

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[Exclusif] Test du Chromebook Acer Vero 514 (CBV514-1H-P1A0)

Mon verdict : cent fois plus petit, pas cent fois plus bête

Remettons les choses à l’échelle. Deux secondes. D’un côté, 3 à 4 Go sur votre disque. De l’autre, plusieurs centaines de gigaoctets dans un datacenter. Soit un rapport de l’ordre de cent pour un. Vu comme ça, l’écart de qualité est étonnamment faible. Franchement. Ces défauts ne sont pas des défauts d’intelligence. Ce sont des défauts de taille. Nuance capitale.

Et Nano apporte quelque chose que l’API en ligne n’offrira jamais. Rien ne quitte la machine. Aucun quota. Aucune latence réseau. Ça fonctionne dans le train, en avion, ou au fond du Morvan, la ou il n’y a plus de réseau. Ça, je l’ai vérifié. Pour un document médical ou un contrat, la différence n’est donc pas de qualité. Elle est de nature. Un utilisateur qui refuse d’envoyer un texte à Google ne s’en servira pas du tout autrement. C’est ça ou rien.

Là où il est réellement bon ? Les tâches courtes et cadrées. Classer. Extraire. Détecter une langue. Résumer un paragraphe. Reformuler trois lignes. Et surtout, la sortie contrainte. Avec responseConstraint et un schéma JSON, vous forcez la structure de la réponse. Un modèle qui écrit mal en prose peut remplir un formulaire de façon fiable. Pourquoi ? Parce qu’on lui retire précisément la liberté qui le fait déraper.

Les limites de mon test, que j’assume

Cinq réserves. Elles comptent, alors je les mets sur la table.

Un : ce sont des tirages uniques. Un modèle génératif ne répond jamais deux fois pareil. Relancer chaque demande deux ou trois fois transformerait un constat en tendance mesurée. C’est le reproche qu’un lecteur technique me ferait, et il aurait raison.

Deux : je suis en Canary. Pas en stable. Les résultats peuvent différer.

Trois : une seule machine. Et c’est un Chromebook Plus d’entrée de gamme. Le comportement sur une configuration plus musclée reste à établir.

Quatre : un seul texte source. Une dépêche de presse. Un texte technique ou littéraire donnerait peut-être autre chose.

Cinq : le prompt n’est pas nu. Mon extension y ajoute la date, une persona éventuelle et six messages de contexte. Pour tester le modèle tout seul, il faut passer par la page de discussion directe de chrome://on-device-internals.

Alors non, je n’écrirai pas que l’IA locale ne sert à rien. Ça vieillirait très mal. Le modèle grandira. L’article, lui, restera. Disons plutôt ceci. Gemini Nano n’est pas un petit Gemini. C’est un outil différent. Avec ses usages à lui. Et il faut apprendre à lui demander ce qu’il sait faire, plutôt que de lui reprocher ce qu’il ne fera jamais. Comprendre ce qu’elle a dans les tripes, je vous le disais en ouverture. Voilà, maintenant on sait un peu mieux.