Google a dévoilé Gemini 4 Argon, un modèle conçu pour les tâches professionnelles complexes, du développement logiciel à l’analyse financière. Sa capacité à produire jusqu’à un million de tokens vise les projets nécessitant un travail approfondi en plusieurs étapes. Mais son accès reste limité : Google commence par des défenseurs de la cybersécurité agréés, le temps de renforcer ses garde-fous.
À retenir
- Gemini 4 Argon est d’abord déployé auprès de cyberdéfenseurs sélectionnés via le programme Fairwind.
- Google annonce une fenêtre de sortie de 1 million de tokens, contre 64 000 auparavant.
- Le modèle cible le code, les tâches professionnelles et la cybersécurité, mais n’est pas encore accessible au grand public.
- Le tarif de lancement annoncé est de 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie.
Pour les professionnels qui évaluent l’IA au travail, l’annonce est prometteuse, mais les résultats publiés restent ceux de Google et ne remplacent pas des essais en conditions réelles.
Un modèle pensé pour les tâches longues
Google présente Argon comme un outil capable de maintenir son raisonnement sur des travaux complexes et prolongés. Sa limite de sortie d’un million de tokens doit lui permettre de traiter davantage d’étapes dans une même tâche, par exemple lors d’une analyse de code ou d’une recherche documentaire. L’entreprise rapporte un score de 77,9 % sur DeepSWE v1.1, un test portant sur des tâches de développement logiciel réelles.
La multimodalité fait aussi partie de ses usages revendiqués : Argon peut analyser des graphiques, des documents et de longues vidéos. Il se classe notamment en tête sur LVBench, un test de compréhension vidéo, avec 91,7 % selon Google.
Des gains opérationnels revendiqués chez Google
Google affirme que ses équipes utilisent déjà le modèle pour déboguer, étudier des problèmes techniques et migrer des logiciels. Des agents Argon auraient contribué à des optimisations de mémoire dans les centres de données, avec plus de 300 tébioctets libérés après déploiement et des économies supplémentaires estimées par l’entreprise.
Ces exemples illustrent le potentiel de l’IA pour automatiser certaines tâches techniques, mais aussi la nécessité d’un contrôle humain : Google indique que les migrations de code font l’objet d’audits, de tests et de revues avant leur mise en production. Pour les entreprises, le bénéfice concret dépendra donc autant de l’intégration et de la vérification que de la puissance du modèle.
Un accès restreint au nom de la sécurité
Argon est actuellement proposé à des défenseurs de confiance via Fairwind et aux équipes internes de Google. Pour ces utilisateurs, le modèle sera accessible sans les garde-fous spécifiques à la cybersécurité, afin de faciliter la recherche et la correction de vulnérabilités. Google affirme qu’il peut repérer, valider et corriger des failles ; un partenaire l’a notamment utilisé pour détecter un problème touchant des logiciels de santé.
Avant une diffusion plus large, l’entreprise dit renforcer ses protections contre les usages malveillants, les injections d’instructions et les comportements non souhaités. Google prévoit ensuite un accès pour les clients payants de son API et les abonnés Google AI Ultra. Le prix de lancement annoncé est de 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie, avec une forte réduction pour les tokens d’entrée mis en cache.
Sources
- Introducing Gemini 4 Argon, blog.google.
- Google rolls out Gemini 4 Argon, its most advanced model, CNBC.
- Google releases Gemini 4 Argon, called its most powerful model yet, TechCrunch.
- Google announces Gemini 4 Argon AI model, but you can’t use it yet, Ars Technica.
- Google announces Gemini 4 Argon as its new frontier model, 9to5Google.
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