Google Gemini 4 Argon : le nouveau modèle IA capable de générer jusqu'à 1 million de token

Google vient de lever le voile sur Gemini 4 Argon, son nouveau modèle d'IA conçu pour les tâches complexes et de longue durée. Au programme : jusqu'à 1 million de tokens en sortie, de solides performances annoncées en programmation, finance, droit et cybersécurité, ainsi qu'un prix d'appel de 2 dollars par million de tokens. Mais il faudra encore patienter avant de pouvoir l'utiliser.

Après plusieurs mois consacrés à ses modèles Flash, Google passe à la vitesse supérieure avec Gemini 4 Argon.

Présenté comme son nouveau modèle « frontier », Argon vise avant tout les tâches pour lesquelles une IA doit raisonner longtemps, manipuler beaucoup d'informations et enchaîner plusieurs étapes sans perdre le fil.

Google cible notamment les développeurs, entreprises, chercheurs et spécialistes de la cybersécurité. Pour le moment, cependant, le modèle n'est pas encore disponible dans l'application Gemini ni ouvert à tous les développeurs. Son lancement commence auprès d'un groupe restreint de cyberdéfenseurs via le programme Fairwind.

Gemini 4 Argon peut générer jusqu'à 1 million de tokens

La principale nouveauté technique de Gemini 4 Argon se trouve du côté de sa capacité de sortie.

Google porte la limite à 1 million de tokens, contre 64 000 auparavant. L'entreprise estime que cette capacité doit permettre au modèle de s'attaquer à des problèmes beaucoup plus longs sans devoir découper le travail en une multitude de requêtes.

Cela peut notamment avoir un intérêt pour :

• les migrations de gros projets logiciels ;
• l'analyse de documents volumineux ;
• les recherches nécessitant de nombreuses étapes ;
• la génération et la vérification de code ;
• les travaux juridiques et financiers complexes ;
• les agents IA capables d'enchaîner plusieurs actions.

Il faut toutefois bien comprendre ce que signifie ce chiffre : 1 million de tokens correspond à la capacité de sortie annoncée par Google, et non à une garantie que chaque réponse nécessitera ou exploitera une telle longueur.

Pour les développeurs, la différence peut néanmoins être importante. Une tâche qui devait auparavant être découpée en plusieurs appels API peut potentiellement être traitée dans une seule trajectoire.

Des performances élevées en programmation

Google présente Gemini 4 Argon comme un modèle particulièrement adapté aux tâches de programmation de longue durée.

Selon les résultats publiés par Google, Argon obtient 77,9 % sur DeepSWE v1.1, un benchmark consacré aux tâches réelles de software engineering nécessitant plusieurs étapes.

Google explique également utiliser Argon en interne pour des missions allant du simple débogage à des migrations massives de code.

L'un des exemples les plus impressionnants concerne la migration de code C/C++ vers Rust au sein de Google. Les agents Argon travaillent notamment sur des projets allant de quelques dizaines de milliers de lignes jusqu'au noyau Fuchsia Zircon, qui dépasse les 800 000 lignes de code.

Sur libgav1, le décodeur vidéo open source de Google, Argon aurait notamment permis de remplacer 32 000 lignes de code SIMD par du Rust sûr pour la mémoire. Google affirme que le résultat est 2,7 fois plus rapide que le port Rust existant, avec une sortie vidéo identique.

Ces exemples sont cependant des résultats communiqués par Google, et non des mesures indépendantes réalisées dans le cadre d'un test de la rédaction.

Gemini 4 Argon s'attaque aussi au travail en entreprise

Google ne veut pas limiter Argon au développement logiciel.

Le modèle est également présenté comme particulièrement performant pour les tâches professionnelles dans les domaines de la finance, du droit et de la recherche.

Google indique qu'Argon arrive en tête du Vals Index, une évaluation destinée à mesurer l'impact économique de modèles d'IA sur plusieurs secteurs. Il obtient également des résultats annoncés comme particulièrement élevés sur Vals Finance Agent v2, Harvey's Legal Agent Benchmark et AutomationBench de Zapier, où Google revendique un score de 51,3 %.

L'autre particularité d'Argon est sa capacité à travailler avec des informations visuelles. Google cite notamment l'analyse de graphiques professionnels, la compréhension de longues vidéos et l'exploitation de plusieurs documents dans une même tâche.

Sur LVBench, consacré à la compréhension de vidéos longues, Google annonce un score de 91,7 %.

Une IA particulièrement tournée vers la cybersécurité

C'est probablement l'un des aspects les plus sensibles de cette annonce, surtout après les attaques autonomes de certains agents contre des gouvernements ou des institutions.

Google a spécifiquement entraîné Gemini 4 Argon pour la défense informatique. Le modèle peut rechercher des vulnérabilités, les valider et proposer des correctifs.

Dans son communiqué, Google affirme qu'Argon a notamment identifié une vulnérabilité critique exposant des données personnelles dans un logiciel médical utilisé par des hôpitaux dans le monde entier. Le résultat a été obtenu dans le cadre du programme Scan for Good de Wiz.

Sur CWE-bench v1, Google annonce un score de 68 %, présenté comme une première place ex æquo dans cette évaluation de correction de vulnérabilités.

Argon aurait également été testé sur des systèmes web réels sans accès à leur code source, afin d'évaluer sa capacité à identifier une surface d'attaque, trouver des vulnérabilités et produire des preuves permettant de les valider.

Cette orientation explique aussi pourquoi Google ne distribue pas encore librement le modèle.

Google ne veut pas encore donner Gemini 4 Argon à tout le monde

Pour son lancement, Google adopte une approche beaucoup plus progressive que pour ses modèles Gemini destinés au grand public.

Gemini 4 Argon est d'abord distribué à un groupe de cyberdéfenseurs de confiance dans le cadre du programme Fairwind. Google participe parallèlement au processus volontaire du gouvernement américain concernant l'accès aux modèles avant leur commercialisation plus large.

Le groupe américain n'est donc pas le seul élément à prendre en compte : le modèle doit encore passer par plusieurs phases de tests et de renforcement de ses garde-fous.

Google prévoit ensuite une ouverture aux clients API payants et aux abonnés Google AI Ultra, avant une disponibilité plus large pour les développeurs, entreprises et consommateurs. Aucune date précise de lancement grand public n'est actuellement annoncée.

L'entreprise affirme avoir renforcé ses protections contre les demandes malveillantes, les attaques par prompt injection et les comportements potentiellement incompatibles avec l'objectif fixé par l'utilisateur.

Google indique également surveiller les raisonnements et les actions du modèle afin de pouvoir interrompre une tâche lorsqu'un comportement problématique est détecté.

Cette approche est directement liée aux capacités avancées d'Argon : plus une IA est capable d'enchaîner seule des actions complexes, plus les conséquences d'un détournement peuvent être importantes.

Quel est le prix de Gemini 4 Argon ?

Google annonce un tarif de lancement de :

	Gemini 4 Argon
Entrée	2 $ / million de tokens
Sortie	10 $ / million de tokens
Entrée en cache	0,10 $ / million de tokens

L'entrée en cache bénéficie ainsi d'une réduction de 95 % par rapport au tarif d'entrée normal.

Attention toutefois : il ne s'agit pas du prix d'un abonnement Gemini pour les particuliers. Ces tarifs concernent l'utilisation du modèle via son infrastructure API.

Google ne communique pour le moment aucun prix français pour un abonnement donnant accès à Gemini 4 Argon, puisque le modèle n'est pas encore proposé au grand public.

Le tarif de 2 $ / million de tokens est par ailleurs présenté comme un prix introductif. La disponibilité commerciale complète et les éventuelles conditions tarifaires définitives restent donc à préciser.

Gemini 4 Argon face à OpenAI et Anthropic

L'arrivée de Gemini 4 Argon intervient dans un marché où Google fait face à une concurrence particulièrement forte d'OpenAI et d'Anthropic.

Google présente Argon comme un modèle capable de rivaliser avec les meilleurs systèmes actuels sur plusieurs tâches professionnelles. Des comparaisons publiées autour du lancement le placent notamment face aux modèles haut de gamme d'OpenAI et d'Anthropic, mais les résultats varient fortement selon les benchmarks. Il est donc impossible d'affirmer que Gemini 4 est meilleur que ChatGPT 6.

Les benchmarks mesurent des compétences différentes et les chiffres publiés par Google restent, à ce stade, des résultats issus des évaluations choisies par l'entreprise. À première vue, Argon obtient de très bons résultats dans certains domaines mais reste derrière des concurrents sur certaines tâches de programmation.

Le véritable enjeu sera donc de voir comment Gemini 4 Argon se comporte dans des tests indépendants et dans les usages réels une fois son accès élargi. Un peu comme chaque nouvel iPhone. Les benchmarks ne sont pas toujours représentatifs de l'usage normal.

Gemini 4 Argon : quand sera-t-il disponible en France ?

Pas tout de suite. Au 1er octobre 2026, Gemini 4 Argon n'est pas disponible publiquement dans l'application Gemini et ne peut pas encore être testé librement par les utilisateurs français.

Google commence par les cyberdéfenseurs et les testeurs de confiance, avant une ouverture progressive. Les premiers utilisateurs commerciaux devraient ensuite être les clients API payants et les abonnés Google AI Ultra.

Google n'a pas donné de date précise pour l'arrivée de Gemini 4 Argon en France auprès du grand public.

Notre avis sur Gemini 4 Argon

Avec Gemini 4 Argon, Google ne se contente pas d'augmenter les performances de Gemini : l'entreprise cherche surtout à positionner son modèle sur les tâches longues et complexes, là où les IA doivent être capables de raisonner, coder, analyser des documents et enchaîner des actions pendant une longue période.

Le million de tokens en sortie constitue la donnée la plus spectaculaire, mais les résultats annoncés dans le développement logiciel, la finance, le droit et la cybersécurité sont probablement plus importants pour comprendre la stratégie de Google.

Il faudra toutefois attendre l'accès public et surtout les tests indépendants pour vérifier si ces promesses se traduisent réellement par un avantage dans les usages quotidiens.

Pour l'instant, une chose est certaine : Gemini 4 Argon n'est pas encore une nouvelle IA que vous pouvez simplement ouvrir dans l'application Gemini. Google vient de lancer sa phase de test, et la disponibilité pour les particuliers arrivera plus tard.