Gemini 4 Argon : la nouvelle IA de pointe de Google
Par Chatday Editorial Team ·
Chez Google, une équipe avait hérité d’une mission dont personne ne veut : réécrire une énorme masse de vieux code C et C++, plus de 800 000 lignes, dans un langage de programmation plus récent et plus sûr, Rust. Ce genre de projet engloutit d’ordinaire des mois de travail minutieux et ingrat.
Google affirme avoir confié une grande partie de ce chantier à son tout dernier modèle d’IA. Il s’appelle Gemini 4 Argon, et Google l’a annoncé le 30 septembre 2026.
Un modèle fait pour les tâches qui prennent la journée
La plupart des demandes qu’on fait à une IA prennent quelques secondes : une réponse rapide, un brouillon d’e-mail, une recette. Argon vise l’autre type de travail. Google le présente comme un modèle « frontier » (sa gamme la plus avancée) pour les longues tâches en plusieurs étapes, dans trois domaines : le développement logiciel en conditions réelles, le travail intellectuel de bureau comme le juridique et la finance, et la cyberdéfense.
La réécriture de code n’est pas le seul exemple cité par Google. Argon aurait aussi aidé à libérer plus de 300 Tio de mémoire dans ses centres de données, et réécrit en Rust un décodeur vidéo 2,7 fois plus rapide que la version Rust précédente. Ce sont les résultats internes de Google, à voir comme une vitrine plutôt qu’une promesse. Mais ils montrent ce que signifie ici « un long travail concret » : des projets, pas des questions.
Le nom réserve aussi une surprise. Les anciens modèles Gemini existaient en versions Pro et Flash. Argon est le premier Gemini à porter plutôt un nom de code, et le premier d’une nouvelle famille Gemini 4. Google n’a pas expliqué ce choix.
Toutes ses caractéristiques sont sur la page modèle Gemini 4 Argon.
Comment Argon peut écrire un livre entier d’une seule traite
Le chiffre le plus étonnant du lancement concerne la sortie, c’est-à-dire ce que le modèle peut écrire en une seule réponse. Selon Google, Argon peut produire jusqu’à 1 million de tokens (un token est un petit morceau de mot) par réponse, contre 64 000 pour les modèles précédents. De quoi écrire l’équivalent de plusieurs romans.
Il y a un bémol à connaître. Votre question, la réflexion interne du modèle et sa réponse se partagent la même fenêtre d’environ 1 million de tokens. Et par défaut, les outils pour développeurs de Google coupent une réponse bien plus tôt, vers 65 000 tokens, sauf si une appli active un mode spécial pour les sorties longues. Pour une conversation normale, vous ne verrez donc aucune différence. Cela compte quand une appli demande à Argon de produire quelque chose de vraiment énorme, comme une base de code complète ou un long rapport.
| Ce que vous demandez | Ce que ça donne avec Argon |
|---|---|
| Une question rapide ou un court brouillon | Fonctionne comme tout bon modèle de chat |
| Un long document à lire et analyser | Lit environ 1 million de tokens d’un coup |
| Un très long texte ou beaucoup de code | Écrit bien plus longtemps que la plupart des modèles, si l’appli le permet |
| Une capture d’écran, un graphique ou un PDF | Comprend les images et les fichiers en plus du texte |
Ce que disent vraiment les scores
Google a publié une foule de victoires aux benchmarks. Concrètement : sur un test de longues tâches logicielles réelles, Argon arrive en tête, juste devant Claude Opus 5.5 d’Anthropic. Il domine aussi des tests d’automatisation de bureau et de travail juridique.
Les évaluateurs externes sont plus prudents. Artificial Analysis place Argon à un cheveu du leader dans son classement global d’intelligence, quasiment à égalité. Et The Decoder décrit un bilan mitigé sur l’exactitude : Argon invente moins souvent que certains concurrents, mais il a aussi répondu correctement à moins de questions factuelles lors de leur test. C’est donc un modèle solide, pas magique, et il reste derrière ses rivaux sur quelques tests de code, dont un consacré au travail en ligne de commande.
Côté sécurité : une IA qui traque les failles
La cybersécurité est le volet du lancement dont Google a parlé avec le plus de précautions. Argon peut trouver, confirmer et corriger seul des failles logicielles graves. Google indique qu’en collaboration avec la société de sécurité Wiz, il a découvert une faille critique dans un logiciel de santé que les modèles précédents avaient manquée.
Comme cette capacité pourrait être détournée, Google reste prudent. Au lancement, seule une sélection de défenseurs vérifiés a eu accès à la version complète et sans restriction, via un programme baptisé Fairwind. Son rapport de sécurité indique que Google ne peut pas exclure qu’Argon franchisse ses propres seuils de danger en cybersécurité et en biologie, d’où des protections supplémentaires activées. Pour écrire, faire des recherches ou coder au quotidien, rien de tout cela ne vous gênera.
Combien il coûte, et qui peut l’utiliser
Google facture aux développeurs un tarif de lancement de 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million en sortie, jusqu’au 30 novembre 2026. Ensuite, le prix doit passer à 4 $ et 20 $. Dans les offres grand public de Google, Argon ne fait partie ni de la formule gratuite ni de l’abonnement Google AI Pro.
Vous n’avez besoin de rien de tout cela pour l’essayer. Gemini 4 Argon est disponible dans Chatday : vous l’ouvrez dans la même fenêtre que celle où vous discutez déjà avec GPT, Claude ou Grok, et vous passez de l’un à l’autre en pleine conversation. Pour savoir comment il se compare à un modèle plus rapide et plus léger au quotidien, notre guide sur les modèles d’IA rapides ou intelligents détaille le compromis.
C’est aussi un rappel de l’ampleur prise par Gemini : nous avons couvert le moment où Gemini a dépassé le milliard d’utilisateurs.
La meilleure façon de juger Argon, c’est de lui confier le type de travail pour lequel il a été conçu. Choisissez quelque chose de long et pénible (un document en désordre, un gros morceau de code, un rapport que vous redoutez) et voyez jusqu’où il va avant que vous deviez intervenir.