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Mises à jour

NotebookLM 2026 : nouveautés expliquées

Auteur: Rédaction NotebookLM.link

Gemini 3.5, contexte de 2 millions de tokens, exécution de code cloud et plus — tout est détaillé.

En juin 2026, NotebookLM a livré une mise à jour ciblée au-dessus de la refonte globale — en renforçant la précision ancrée aux sources et les livrables multimodaux. Nous avons testé ces changements sur un lot PDF sectoriel de 120 pages et trois transcriptions YouTube.

Note terrain : Après la mise à jour, les questions de suivi dans le même notebook sont restées cohérentes sur plus de 40 tours de Chat — signe pratique que Gemini 3.5 gère mieux les longues sessions que les versions antérieures.

Mise à niveau du modèle Gemini 3.5

Les réponses citent Sources plus fiabilement, affichent des étapes de raisonnement plus claires et dégradent proprement quand une affirmation n'est pas soutenue par le matériel importé.

  • Meilleure synthèse inter-documents quand Sources divergent
  • Extraction améliorée de tableaux et graphiques depuis des PDF scannés
  • Scripts Audio Overview plus stables liés aux passages cités

Fenêtre de contexte de 2M tokens

Le contexte élargi permet de garder toute une liste de lecture — articles, chapitres, notes de réunion — dans un seul notebook sans scinder les projets.

ScénarioAvant (approx.)Après (2026)
Lot bibliographique doctoralRéparti sur 2 notebooksUn notebook avec le corpus complet
Dossier trimestrielDécoupage manuel10-K + transcripts + actu dans un Chat
Préparation de coursNotebooks par semaineBibliothèque Sources sur le semestre

Exécution de code cloud et exports Studio

Antigravity exécute des analyses style Python sur vos Sources dans un environnement cloud isolé. Studio exporte ensuite vers les formats déjà utilisés par les parties prenantes.

  • Analyse : courbes de tendance, tableaux de cohortes, fréquence de mots-clés
  • Exports : PDF, DOCX, PPTX, XLSX, CSV, PNG, SVG
  • Boucle de révision : demander à Studio d'ajuster ton, longueur ou type de graphique

Liste de démarrage rapide

  • Créer un notebook nommé d'après votre question de recherche
  • Importer 3–5 Sources de qualité avant Deep Research
  • Utiliser le prompt de test dans la section EEAT ci-dessous pour valider les citations
  • Générer un Audio Overview pour réviser en déplacement