# Google annonce Gemini 4 Argon, un modèle plus puissant et moins cher que GPT-6 Astra et Opus 5.5
**Date:** 1 octobre 2026
**Source:** [PIX GEEKS](https://pix-geeks.com)
**Catégories:** [High-Tech](https://pix-geeks.com/tech/) > [Intelligence Artificielle](https://pix-geeks.com/tech/intelligence-artificielle/)
**Étiquettes:** [Gemini](https://pix-geeks.com/dossier/gemini/)
**Marques:** [Google](https://pix-geeks.com/marque/google/)
**Entités principales:** Corporation: [Google](http://www.wikidata.org/entity/Q95)
**Entités secondaires:** Intangible: [Intelligence Artificielle](https://www.wikidata.org/wiki/Q11660)
**Google a présenté le 30 septembre 2026 [Gemini](https://pix-geeks.com/gemini-deploye-google-home-france-activer-fonctionnalites/) 4 Argon, son nouveau modèle d’intelligence artificielle haut de gamme. D’après les tests publiés par l’entreprise, il devance plusieurs modèles concurrents d’OpenAI et d’Anthropic sur le développement logiciel, certaines tâches professionnelles et l’analyse de longues vidéos. Mais il reste pour l’instant inaccessible au grand public.**
Google veut reprendre l’avantage dans la course à l’intelligence artificielle. Avec Gemini 4 Argon, présenté le 30 septembre 2026 sur [son blog officiel](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/), le groupe affirme avoir conçu son modèle le plus performant à ce jour.
Pour le démontrer, Google publie une longue série de comparaisons avec GPT-6 Astra d’OpenAI et Claude Opus 5.5 d’Anthropic. Sur plusieurs tests, Argon arrive en tête. Mais il faudra encore patienter avant de pouvoir juger ces performances par soi-même : Google réserve pour l’instant son nouveau modèle à un petit groupe de spécialistes de la cybersécurité.
Sundar Pichai présente d’ailleurs cette annonce comme un simple « premier aperçu ». Le patron de Google explique avoir dévoilé Argon plus tôt que prévu parce que le modèle faisait déjà l’objet de nombreuses rumeurs. Ses premiers usages concernent surtout la programmation, les tâches professionnelles complexes et la sécurité informatique.
[Post X](https://twitter.com/sundarpichai/status/2105387952478277979)
## Gemini 4 Argon se montre particulièrement à l’aise pour programmer
L’un des résultats les plus impressionnants concerne le développement logiciel. Sur DeepSWE v1.1, un test qui demande à une IA de réaliser de longues tâches de programmation proches de celles confiées à un véritable développeur, Gemini 4 Argon atteint **77,9 %**.
Claude Opus 5.5 obtient 74,2 % et GPT-6 Astra 74,1 %. L’écart n’est donc pas énorme, mais il place le nouveau modèle de Google devant ses deux principaux concurrents sur ce test.
Argon prend davantage d’avance sur des tâches professionnelles plus générales. AutomationBench simule par exemple des processus complets réalisés dans des outils d’entreprise : récupérer des informations, les analyser puis effectuer différentes actions automatiquement. Gemini 4 Argon y obtient 51,3 %, contre 42,5 % pour Claude Opus 5.5 et 41,4 % pour GPT-6 Astra.
Le modèle se distingue également dans le domaine juridique. Sur Harvey Legal Agent, qui évalue la capacité d’une IA à réaliser des tâches de droit, Argon atteint 19,6 %, contre 5,4 % pour Astra et 3,8 % pour Opus 5.5. Les scores restent faibles dans l’absolu, mais l’écart avec ses concurrents est important.
Google met aussi en avant ses capacités d’analyse vidéo. Sur LVBench, un test consacré aux vidéos longues, Gemini 4 Argon atteint 91,7 %, devant Astra à 87,5 % et Opus 5.5 à 83,7 %.
Enfin, le modèle semble plus difficile à détourner à l’aide d’instructions malveillantes cachées dans une page web ou un document. Ces attaques, appelées « injections de prompt », cherchent par exemple à convaincre une IA d’ignorer ses consignes initiales. Sur un test de Gray Swan, elles ne fonctionnent que dans 0,7 % des cas contre Argon, contre 1 % pour Opus 5.5 et 8,5 % pour Astra.
| Test | Gemini 4 Argon | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
| --- | --- | --- | --- |
| Programmation longue | 77,9 % | 74,2 % | 74,1 % |
| Automatisation en entreprise | 51,3 % | 42,5 % | 41,4 % |
| Tâches économiques et professionnelles | 68,9 % | 67,0 % | 63,1 % |
| Tâches juridiques | 19,6 % | 3,8 % | 5,4 % |
| Analyse de vidéos longues | 91,7 % | 83,7 % | 87,5 % |
| Correction de failles informatiques | 68 % | 67 % | 68 % |
## Google ne gagne pourtant pas tous les tests
Ces résultats doivent être lus avec prudence. Les comparaisons sont publiées par Google lui-même, qui choisit naturellement les tests qu’il souhaite mettre en avant. Et Gemini 4 Argon n’arrive pas premier partout.
Le [tableau complet relevé par VentureBeat](https://venturebeat.com/technology/google-unveils-gemini-4-argon-retaking-benchmark-lead-over-openai-and-anthropic-but-in-limited-release) montre qu’Argon mène ou fait jeu égal sur 13 des 18 catégories publiées. Sur les cinq autres, Claude Opus 5.5 ou GPT-6 Astra obtiennent de meilleurs résultats.
C’est notamment le cas dans plusieurs tests techniques. Claude Opus 5.5 garde une nette avance sur Terminal-bench 4.0, avec 66,4 % contre 57,4 % pour Argon. GPT-6 Astra fait mieux sur FrontierSWE v2 avec 65,5 % contre 55 %.
Autrement dit, il n’existe pas encore de modèle qui soit systématiquement le meilleur dans toutes les situations. Même en programmation, domaine dans lequel Google insiste beaucoup, le classement change selon le type de tâche demandé.
Certaines victoires d’Argon sont également assez serrées. Sur le Vals Index, qui mélange des tâches de finance, de droit, de fiscalité et de programmation, le modèle de Google obtient 68,9 %, contre 67 % pour Claude Opus 5.5. Pour la correction de failles informatiques, Argon et Astra terminent même à égalité avec 68 %.
Deux évaluations indépendantes confortent néanmoins une partie des résultats annoncés par Google. Vals AI a confirmé qu’un modèle Gemini prenait pour la première fois la tête de son classement avec 68,9 %.
[Post X](https://twitter.com/ValsAI/status/2105388446844072033)
Arena.ai place également Gemini 4 Argon High en tête de son classement général consacré au texte avec 1 525 points. En développement web, il descend toutefois à la huitième place, signe que ses performances restent très variables selon les usages.
## Pourquoi Google ne laisse pas encore tout le monde utiliser Gemini 4 Argon
Pour le moment, Gemini 4 Argon n’est pas disponible dans Gemini ni dans les outils Google destinés au grand public. L’entreprise commence par le tester auprès de spécialistes de la cybersécurité sélectionnés dans le cadre d’un [programme](https://pix-geeks.com/programme-tv/) baptisé Fairwind.
Cette prudence s’explique par les capacités du modèle dans le domaine informatique. Une IA très performante pour détecter ou corriger des failles peut également être utilisée pour rechercher des vulnérabilités ou automatiser certaines attaques. Google prévoit donc une phase de tests avant une diffusion plus large.
L’entreprise participe également au dispositif volontaire mis en place par le gouvernement américain pour examiner certains modèles avancés avant leur lancement.
L’ouverture devrait ensuite commencer par les utilisateurs professionnels de l’API et les abonnés Google AI Ultra. Google ne donne toutefois aucune date précise et se contente d’indiquer que le modèle sera disponible « dès que possible ».
## Gemini 4 Argon devrait aussi être moins cher que ses concurrents
Google a déjà dévoilé le prix de son futur modèle. Durant sa période de lancement, Gemini 4 Argon coûtera **\2dollars par million de tokens envoyés au modèle et 10 dollars par million de tokens générés**.
Un token correspond approximativement à un morceau de mot. Cette unité sert aux entreprises à calculer combien coûte l’utilisation d’une intelligence artificielle dans leurs applications.
À terme, ces tarifs doubleront pour passer à 4 dollars en entrée et 20 dollars en sortie. Selon VentureBeat, le prix de lancement représenterait environ **un cinquième de celui de GPT-6 Astra et la moitié de celui de Claude Opus 5.5**.
Cette différence pourrait peser lourd pour les entreprises qui utilisent des millions, voire des milliards de tokens chaque mois.
## Une IA capable de produire des réponses gigantesques
Gemini 4 Argon augmente aussi fortement la longueur maximale de ses réponses. Le modèle peut générer jusqu’à **\1million de tokens** en une seule fois, contre 64 000 pour les précédentes générations de Gemini.
Dans la pratique, cela ne signifie pas que Gemini va écrire spontanément des romans de plusieurs milliers de pages. Cette capacité lui permet surtout de travailler plus longtemps sur une tâche complexe sans être obligé de s’arrêter en cours de route.
Une entreprise pourrait par exemple lui confier l’analyse d’un très gros projet informatique, la transformation de milliers de lignes de code ou une succession d’actions automatisées nécessitant de nombreuses étapes.
Google affirme déjà utiliser Argon en interne. Selon l’entreprise, le modèle a contribué à libérer plus de 300 tébioctets de mémoire dans ses centres de données. Il a également servi à migrer du code écrit en C et C++ vers le langage Rust, notamment dans Fuchsia, ainsi qu’à accélérer de 2,7 fois le décodeur vidéo libgav1.
## Google revient dans la course après presque un an sans nouveau modèle phare
Gemini 4 Argon succède à Gemini 3, lancé en novembre 2025. Presque un an sépare donc les deux générations, une durée importante dans un secteur où OpenAI, Anthropic et Google enchaînent désormais les nouveaux modèles.
Le lancement était d’ailleurs attendu plus tôt. Sundar Pichai avait évoqué au printemps une sortie au mois de juin. Selon Bloomberg, certains employés de Google auraient jugé les performances du modèle insuffisantes lors de premières évaluations internes, une interprétation contestée par l’entreprise.
Citée par Axios, Tulsee Doshi, responsable des produits Gemini chez Google DeepMind, présente désormais Argon comme un modèle généraliste capable d’atteindre un très haut niveau dans plusieurs domaines.
Sur le papier, Google dispose donc à nouveau d’un modèle capable de rivaliser avec les meilleurs systèmes d’OpenAI et d’Anthropic. Mais les benchmarks ne racontent qu’une partie de l’histoire. Le véritable test commencera lorsque développeurs et entreprises pourront utiliser Gemini 4 Argon sur leurs propres données, leurs propres logiciels et leurs propres problèmes. Google n’a pas encore indiqué quand cette ouverture aura lieu.
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**Article précédent:** [Un agent d'OpenAI a forcé un portail Medicare en Australie, et le gouvernement l'a appris 3 mois plus tard](https://pix-geeks.com/agent-openai-force-portail-medicare-australie-gouvernement-appris-3-mois/)