Google dévoile Gemini 4 Argon, une IA pensée pour le développement logiciel, les tâches professionnelles et la cybersécurité. Sa grosse nouveauté : un plafond d’un million de tokens en sortie. Pour l’essayer, il faudra toutefois patienter ou faire partie des partenaires autorisés.
Annoncé le 30 septembre 2026, Argon vise les problèmes qui demandent plusieurs étapes : modifier un projet informatique, exploiter des documents financiers ou rechercher une faille de sécurité. Le genre de travail où donner une bonne première réponse ne suffit pas. Il faut aussi réussir à aller au bout.
Un million de tokens en sortie, ça veut dire quoi ?
Un token est une petite unité utilisée par l’IA pour traiter du contenu. Dans un texte, cela peut être un mot, un morceau de mot ou un caractère. Un million de tokens ne correspond donc pas à un million de mots.
Google annonce un plafond de sortie de 1 million de tokens, contre 64 000 auparavant.
Il faut distinguer les informations fournies au modèle de ce qu’il génère. La limite d’entrée concerne ce qu’on lui donne à traiter. La limite de sortie concerne sa génération. La fenêtre de contexte encadre l’ensemble des informations qu’il peut manipuler.
Autre détail utile : dans l’API Gemini, le plafond de génération inclut les tokens de raisonnement. Une partie du budget peut donc servir au travail interne du modèle. Lire ce chiffre comme la promesse d’un million de tokens de texte affiché à l’écran serait aller un peu vite.
Pour une question rapide, cette marge paraît peu utile. Pour une tâche compliquée, elle pourrait permettre de poursuivre le travail plus longtemps avant d’atteindre la limite. Reste à voir si ce temps supplémentaire améliore suffisamment le résultat pour justifier le coût.
Une IA qui doit réussir à terminer le travail
Le développement logiciel occupe une place centrale dans cette annonce. Argon est conçu pour maintenir un raisonnement sur des tâches longues, avec plusieurs étapes, et travailler aussi sur des contenus visuels.
Corriger un bug, par exemple, peut demander de comprendre plusieurs fichiers, modifier une fonction, vérifier ses conséquences puis reprendre la correction si les tests échouent. C’est sur ce type d’enchaînement que l’on attend une IA plus solide.
Le modèle vise également les métiers du droit et de la finance. Pour ces usages, produire beaucoup de texte ne suffit pas non plus : les documents, les calculs et les conclusions doivent tenir ensemble. Une erreur bien rédigée reste une erreur.
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Des scores solides, avec des écarts selon les tâches
Les benchmarks, ces tests utilisés pour comparer les modèles, donnent un premier aperçu. Voici quelques résultats publiés par Google :
| Test | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77,9 % | 74,1 % | 74,2 % |
| FrontierSWE v2 | 55,0 % | 65,5 % | 62,3 % |
| Terminal-Bench 4.0 | 57,4 % | 58,2 % | 66,4 % |
Argon prend l’avantage sur DeepSWE, mais les deux autres lignes montrent pourquoi le choix du test compte autant que le score.
Il arrive également en tête du Vals Index avec 68,9 %. Cet indice rassemble des tâches de finance, de programmation, de droit et de fiscalité, pondérées selon le poids économique des secteurs aux États-Unis.
Ces résultats sont encourageants. Pour choisir un outil, il faudra surtout regarder les tâches qu’on lui confie réellement, leur coût et la quantité de corrections nécessaires.
Pourquoi les spécialistes de la cybersécurité passent en premier
Argon peut rechercher des vulnérabilités, vérifier leur existence et générer des correctifs. Google le présente aussi comme capable d’examiner le comportement d’un site web sans disposer de son code source.
L’accès initial passe par Fairwind, un programme réservé à des partenaires de confiance. Il donne la priorité à la défense des services essentiels, notamment les administrations, la santé et les télécommunications.
Forcément, un outil capable de repérer des failles intéresse aussi les attaquants. Les partenaires sont donc sélectionnés, leurs usages encadrés et la redistribution de l’accès interdite.
Quand est ce qu’on pourra utiliser Gemini 4 Argon, et à quel prix ?
Google prévoit ensuite un accès pour les clients API payants et les abonnés Google AI Ultra, sans date précise annoncée pour cette ouverture.
Les tarifs API annoncés sont les suivants, en dollars pour un million de tokens :
| Facturation | Prix de lancement | Après la période de lancement |
|---|---|---|
| Entrée | 2 $ | 4 $ |
| Sortie | 10 $ | 20 $ |
Ces prix concernent l’utilisation du modèle via l’API, qui permet de l’intégrer à un logiciel. Ils ne correspondent pas au prix d’un abonnement Gemini.
Pour nous, le prochain rendez-vous sera l’ouverture effective du modèle. C’est là qu’on pourra mesurer ce qu’Argon apporte sur un vrai projet, avec ses fichiers, ses contraintes et ses bugs.
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