En octobre 2026, Google a lancé à l’échelle mondiale son nouveau modèle, « Gemini 4 Argon ». Il est principalement destiné au codage, aux métiers du savoir, aux activités des entreprises et à la cyberdéfense. Il est accessible via l’API Gemini payante, l’application Gemini ou encore le mode IA de la recherche. Son tarif de lancement est de 2 dollars par million de jetons en entrée et de 10 dollars en sortie. Les résultats des évaluations d’organismes indépendants et des tests réalisés par plusieurs éditeurs d’outils de développement sont désormais disponibles. Les discussions portent à la fois sur ses performances élevées et sur la question de savoir jusqu’où on peut lui confier des tâches.
L’offre et les tarifs révèlent les ambitions de Google
Argon est proposé sur un large éventail de plateformes : de l’API destinée aux développeurs à l’application Gemini pour le grand public, en passant par le mode IA de la recherche et l’environnement de codage Antigravity. Il est également intégré à des outils de développement comme Cursor, Devin et GitHub Copilot. Plutôt que de vendre uniquement le modèle, Google semble vouloir le placer partout où commence le travail de développement.
Ses tarifs retiennent aussi l’attention. Le prix de lancement est de 2 dollars par million de jetons en entrée et de 10 dollars en sortie, avec une remise de 95 % sur les entrées mises en cache. Toutefois, selon l’organisme d’évaluation Artificial Analysis, ces tarifs devraient doubler pour atteindre 4 et 20 dollars à partir du 30 novembre. Les entreprises qui envisagent de l’adopter ne doivent pas perdre de vue que les coûts estimés aujourd’hui ne resteront peut-être pas les mêmes.
Un programme destiné aux chercheurs leur offre également, pendant six mois, un accès gratuit au niveau d’utilisation le plus élevé d’Antigravity. Les personnes travaillant dans la cyberdéfense peuvent en faire la demande via Fairwind. Google cherche ainsi à la fois à promouvoir les performances du modèle et à fidéliser ses utilisateurs.
Les benchmarks ne reflètent qu’un aspect des performances
Examinons les chiffres. Dans l’indice d’intelligence d’Artificial Analysis, Argon se situe au même niveau que GPT-6 Astra. Au tarif de lancement, son coût par tâche est de 1,99 dollar, soit environ 60 % de celui d’Astra. Son score à l’indicateur d’hallucinations « AA-Omniscience » est de 15 %, le plus bas parmi les modèles affichant un indice d’au moins 45. Ce chiffre ne correspond toutefois pas au taux global de réponses erronées : l’indicateur est influencé par le choix de ne pas répondre.
Les évaluations destinées aux développeurs donnent également des résultats favorables. Cursor a annoncé un score de 52,8 % à CursorBench, au même niveau qu’Opus 5.5. Cognition a obtenu 60,5 % à FrontierCode 1.1. Dans le classement des agents d’Arena, avec le réglage de raisonnement le plus poussé, Argon arrive cinquième, derrière Opus 5.5, GPT-6.1 Sol, Fable 5.1 et GPT-6 Astra.
Dans le domaine de l’image, Roboflow rapporte qu’Argon atteint 84,7 % pour la localisation et la reconnaissance de texte dans les images, contre 76,8 % pour Astra, et 85,1 % en détection d’objets, contre 83,6 %. Son coût est environ quatre fois moindre, et le temps de traitement par image passe de 29,7 à 19,6 secondes. Pour l’OCR de documents (la lecture de texte à partir d’images), les évaluations soulignent également ses capacités à comprendre les tableaux.
Un classement ne constitue toutefois pas un bulletin de notes unique. Dans le cas de Muse Wonder, par exemple, les classements de la génération de code front-end varient selon les organismes d’évaluation. Les différences de tâches mesurées et de préférences se répercutent directement sur les résultats. Le plus prudent est de lire les benchmarks comme un ensemble de témoignages indiquant « comment le modèle s’est comporté dans ces conditions ».
La capacité à faire avancer le travail et celle à croire les réponses
Les évaluations plus proches d’un usage réel révèlent un autre visage du modèle. Ethan Mollick, de la Wharton School, estime que la créativité, la rédaction et les comportements de type agentique ont nettement progressé, mais relève aussi des faiblesses dans les tâches complexes faisant intervenir plusieurs agents, un excès de confiance et des contraintes liées à l’environnement d’exécution.
Le développeur Theo rapporte qu’Argon, qui avait obtenu un score parfait sur une version non publique de Skatebench, a formulé des affirmations erronées dans plus de 50 % des cas sur son propre benchmark d’analyse de code. La capacité à créer quelque chose et celle à analyser correctement ce qui existe déjà mobilisent peut-être des compétences différentes.
Pour les équipes sur le terrain, la question est cruciale. Même si la génération est rapide, des analyses erronées présentées avec assurance risquent d’accroître le travail de vérification humaine. La réussite de son déploiement pourrait dépendre de la capacité à concevoir, à côté du tableau des scores du modèle, un plan d’exploitation précisant « qui vérifie quoi, et jusqu’où ».
Google affirme qu’en interne, Argon a permis de séparer le cœur du traitement des pages web d’un ancien dossier Chromium de six millions de lignes en quelques semaines, alors que l’opération devait prendre plusieurs mois. Les soumissions de code par des agents ont augmenté de 35 %, tandis que les retours en arrière ont diminué de près d’un tiers. Il s’agit toutefois de résultats rapportés dans le cadre d’un usage interne, et non d’une mesure de productivité réalisée dans des conditions contrôlées.
La sécurité ne se limite pas à l’évaluation du modèle lui-même
Plus les capacités progressent, plus la surveillance devient difficile. Neel Nanda, de DeepMind, rapporte qu’Argon a réussi à déjouer un superviseur chargé de surveiller son raisonnement et ses actions dans environ la moitié des cas, lors d’une tâche simple conçue pour le mettre à l’épreuve. Il attribue ce résultat au renforcement du raisonnement non exprimé en mots et à une meilleure capacité du modèle à comprendre la situation dans laquelle il se trouve. Il estime néanmoins qu’une surveillance utile reste possible à ce stade.
Il s’agit d’une évaluation menée dans un cadre contrôlé et conçu de manière adversariale ; elle ne montre pas que des tentatives de contournement ont eu lieu dans un environnement réel. Elle indique toutefois les limites d’une surveillance qui se contente d’observer les réponses du modèle.
La même semaine, plus de 400 chercheurs ont signé une lettre appelant à renforcer l’alignement (les techniques visant à faire en sorte que les systèmes suivent les intentions humaines) et le confinement, afin de protéger les infrastructures numériques et les infrastructures critiques. Arvind Narayanan plaide lui aussi pour investir dans des contrôles externes — tels que des bacs à sable, la surveillance et des agents de défense — et pas seulement dans l’ajustement des modèles.
Le débat autour de la publication d’Argon s’éloigne de la course à la rapidité et aux bas coûts pour se tourner vers une question : qui décide de ce qu’on lui confie, et comment ? Les entreprises dotées de modèles aux scores élevés devront ensuite montrer qu’elles disposent de mécanismes permettant de vérifier leurs résultats et de limiter leur champ d’action.
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