Présenté par Google ce mercredi 30 septembre, Gemini 4 Argon arrive avec la promesse de battre GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5. Pourtant, il ne change rien pour le moment à l’application Gemini de nos smartphones. Google le réserve à une poignée d’équipes, pour des projets spécifiques qui occupent normalement des ingénieurs pendant des semaines.
Pour Google, l’enjeu est d’abord de revenir dans la course à l’IA. Argon est son premier modèle de pointe depuis Gemini 3.1 Pro, sorti il y a plus de sept mois, et l’entreprise avait même annulé Gemini 3.5 Pro. Dans son billet d’annonce, Koray Kavukcuoglu, vice-président senior de Google DeepMind, le décrit comme un modèle capable de tenir un raisonnement approfondi sur des tâches longues et complexes.
Argon se place donc au-dessus des modèles Pro et Flash. Il est pensé pour les problèmes à rallonge, ceux qui demandent des dizaines d’étapes et beaucoup de documents à croiser, et sur lesquels les IA actuelles finissent par perdre le fil.
Du code, du droit et de la cybersécurité
Premier terrain de jeu de Gemini 4 Argon : le développement logiciel à grande échelle. En interne, Google confie à des agents Argon, capables de travailler seuls, la conversion de vieux code C/C++ en Rust, un langage plus sûr. Le plus gros chantier concerne le noyau de Fuchsia, un système d’exploitation maison, avec plus de 800 000 lignes à migrer. Ce travail est encore vérifié par Google avant toute mise en production.
Sur libgav1, le décodeur vidéo open source de Google, des agents Argon ont repris une version déjà portée en Rust et y ont remplacé 32 000 lignes de code optimisé. Cette version Rust tourne désormais 2,7 fois plus vite, avec une image identique, et se rapproche des performances de la version C++ d’origine. Dans les datacenters de Google, des agents Argon ont même libéré plus de 300 Tio (environ 330 To) de mémoire en analysant seuls le fonctionnement des serveurs. Google en attend entre 500 Tio et 1 Pio au total.
Deuxième cible : les métiers experts, comme le droit, la finance ou la fiscalité. Sur le test juridique de Harvey, une plateforme d’IA pour avocats, Argon obtient 19,6 %, contre 5,4 % pour GPT-6 Astra d’OpenAI. Le score paraît faible, mais il montre surtout à quel point ces tâches restent difficiles pour toutes les IA.
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Troisième usage, le plus sensible : la cybersécurité. Selon Google, Argon sait trouver, vérifier et corriger seul des failles critiques. Wiz, spécialiste de la sécurité du cloud, s’en est servi pour repérer une faille dans un logiciel de santé utilisé par des hôpitaux du monde entier, qui exposait des données personnelles sensibles. D’après Google, les précédents modèles d’IA de pointe étaient passés à côté.
Argon se défend aussi en dehors des usages professionnels. Il est arrivé premier du classement Text Arena, où des internautes comparent à l’aveugle les textes de deux IA, et se montre très à l’aise avec les longues vidéos.
Un million de tokens d’un coup, pour quoi faire ?
Sa nouveauté technique la plus parlante tient à la longueur de ses réponses. Argon peut écrire jusqu’à un million de tokens d’une traite, contre 64 000 pour les précédents modèles Gemini et 128 000 pour GPT-6 Astra. Un token étant un morceau de mot, cela représente plusieurs centaines de milliers de mots.
Les IA sont souvent comparées sur ce qu’elles peuvent lire en une fois. Avec Argon, Google met en avant ce qu’il peut écrire. Le modèle peut produire d’un seul tenant une grosse portion de code migré ou un très long rapport, sans découper le travail en dizaines de petites demandes.
Qui peut s’en servir ? Pas grand monde pour l’instant
Google déploie Argon par étapes. Pour le moment, il est réservé à des équipes de cybersécurité triées sur le volet, issues de gouvernements et d’entreprises, via le programme Fairwind. Pour elles, Google retire même les garde-fous du modèle en matière de cybersécurité, afin qu’elles puissent exploiter tout son potentiel de recherche de failles. Le modèle passe aussi par le dispositif volontaire du gouvernement américain qui teste les nouvelles IA avant leur sortie.
Viendront ensuite les clients payants de l’API Gemini, et les abonnés Google AI Ultra, la formule la plus chère de Google.
Les prix de l’API sont en revanche déjà fixés. Au lancement, Argon coûtera 2 dollars par million de tokens envoyés et 10 dollars par million de tokens produits, soit environ 1,76 et 8,80 euros HT, cinq fois moins que GPT-6 Astra. Une fois la période de lancement terminée, dont Google ne donne pas la date, le tarif doublera, à 4 et 20 dollars (environ 3,50 et 17,60 euros HT). Argon coûtera alors autant que Claude Opus 5.5 d’Anthropic, et deux fois et demie moins que GPT-6 Astra.
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