Google a présenté Gemini 4 Argon, son tout dernier modèle d'IA phare, conçu pour rivaliser avec les meilleures offres d'OpenAI et d'Anthropic. Durant la majeure partie de 2026, ces deux entreprises ont dominé le débat autour des systèmes d'IA de pointe. Selon Google, Argon offre des performances de pointe dans des flux de travail complexes couvrant l'ingénierie logicielle réelle, le travail intellectuel et la défense cybersécurité, avec une limite de sortie de 1 million de tokens — un plafond quant à la quantité de texte qu'un modèle peut générer en une seule requête, une spécification que les développeurs prennent en compte lorsqu'ils automatisent de longues sessions de codage ou des travaux documentaires étendus. L'entreprise a annoncé le nouveau modèle dans une publication sur X le 30 septembre 2026.

Today we're introducing Gemini 4 Argon. It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit. pic.twitter.com/oDaCoOLu5E

— Google (@Google) September 30, 2026

Argon se hisse presque au sommet des benchmarks

Les premiers benchmarks du secteur montrent que Argon performe bien. L'Artificial Analysis Intelligence Index, un classement de référence du secteur, situe le modèle juste derrière Claude Opus 5.5 et Claude Sonnet 5.5. Les analystes indiquent qu'Argon montre des points forts dans des domaines spécifiques, notamment le raisonnement juridique, les tâches financières et les missions de longue durée pour les entreprises.

Le modèle affiche également de bons résultats sur les benchmarks de codage. Selon les données du secteur, Argon égale OpenAI sur un test majeur de cybersécurité et domine en scores d'ingénierie logicielle.

La cybersécurité, première priorité

Le déploiement débute à petite échelle. Google publie Argon par phases, le premier groupe d'accès étant constitué de partenaires cybersécurité de confiance, et l'entreprise travaille également avec le gouvernement américain sur des évaluations de sécurité avant une diffusion plus large. Google affirme que cette approche permet de mettre rapidement un modèle aux capacités cyber entre les mains des défenseurs.

Les analystes notent que ce calendrier joue en faveur de Google. De récents problèmes de sécurité liés à des systèmes d'IA d'autres entreprises ont créé une opportunité pour Google de se positionner comme une option axée sur la sécurité.

Une tarification alignée sur OpenAI

La tarification d'Argon démarre à 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million de tokens en sortie, ce qui correspond au GPT-6.1 Sol remisé d'OpenAI. Google indique que ces tarifs finiront par doubler. Pour les entreprises utilisant l'IA à grande échelle, les tarifs au token alimentent directement les coûts d'exploitation, ce qui explique pourquoi les prix affichés des modèles de pointe sont scrutés de près.

La véritableurrence se joue sur les agents personnels

Alors qu'Argon renforce la position de Google parmi les modèles de pointe, une grande partie de l'attention du marché s'est déplacée ailleurs. Les agents IA personnels deviennent la priorité des investisseurs et des utilisateurs ordinaires.

L'application Muse de Meta, lancée le mois dernier, a rapidement atteint la première place de l'App Store d'Apple, dépassant 5 millions de téléchargements fin septembre, selon Sensor Tower. L'agent de Google, Spark, lancé en mai, peut fonctionner avec Gmail et Agenda, naviguer via Chrome et remplir des formulaires en ligne. Spark ne peut ni passer d'appels ni effectuer d'achats de manière autonome ; il rend le contrôle à l'utilisateur avant la finalisation de tout achat.

Muse offre davantage d'automatisation, bien que Meta ait suspendu une fonctionnalité faisant appel à des sous-traitants humains pour traiter certains appels, invoquant des préoccupations de confidentialité. Spark reste réservé aux abonnés payants, tandis que Muse est gratuit avec des limites d'utilisation — une différence de tarif qui, selon les analystes, a aidé Muse à gagner des utilisateurs plus rapidement.

Google étudie désormais si la puissance de raisonnement d'Argon pourrait améliorer Spark. La responsable produit Tulsee Doshi a déclaré à CNBC que le modèle pourrait aider pour des tâches nécessitant plusieurs étapes sur une période prolongée.

Wall Street s'exprime

Les analystes de JPMorgan Chase ont écrit que Google a besoin de produits d'agents personnels plus performants pour séduire les consommateurs ordinaires. Bank of America a estimé qu'Argon pourrait néanmoins soutenir l'activité cloud de Google et ses produits existants. Au cours des trois derniers mois, l'action Alphabet a reculé d'environ 6 %, tandis que celle de Meta a progressé de 19 % sur la même période.

Disponibilité et questions en suspens

Argon n'est pas encore accessible au public, et Google n'a pas annoncé de date de sortie pour les développeurs, les entreprises ou les consommateurs. Certains employés de Google auraient remis en question les performances réelles d'Argon en codage par rapport à ses scores de benchmark. Google conteste ces propos, affirmant que les employés testent le modèle en interne depuis des semaines.

Les développements qui détermineront le jugement porté sur ce déploiement sont déjà connus : l'issue des évaluations de sécurité du gouvernement américain, une date de sortie publique et toute décision quant à l'intégration des capacités de raisonnement d'Argon dans Spark. Pour l'heure, Argon reste réservé à certains partenaires pendant que Google décide de la manière de l'intégrer à ses produits d'agents.

Source : Can Google's Gemini 4 Argon Catch OpenAI and Anthropic? — CoinCentral