Google a officiellement lancé Gemini 4 Argon, son tout dernier modèle d'intelligence artificielle (IA) de pointe, conçu pour traiter des tâches approfondies, complexes et comportant plusieurs étapes dans des domaines concrets tels que l'ingénierie logicielle, la robotique, les sciences et les flux de travail d'entreprise. Le modèle est désormais accessible dans le monde entier aux développeurs et aux entreprises via l'API Gemini, ainsi qu'aux abonnés à Google AI. Selon Google, ce modèle occupe la première place du Vals Index, un cadre d'évaluation qui mesure les performances des modèles dans des secteurs économiques clés. Google a lancé ce modèle à un tarif de lancement destiné aux développeurs de 2 dollars par million de jetons d'entrée et de 10 dollars par million de jetons de sortie.

Au début de ce mois d'octobre 2026, Google avait annoncé Gemini 4 Argon, tout en en limitant encore la disponibilité. Gemini 4 Argon était conçu pour des tâches complexes dans les domaines de l'ingénierie logicielle, du droit, de la finance et de la cybersécurité. Google en donnait d'abord l'accès à certains professionnels de la cybersécurité sélectionnés dans le cadre de son programme Fairwind. L'entreprise participait également à un processus mis en place par le gouvernement américain pour l'accès aux modèles avant leur lancement officiel. Le modèle était limité à 1 million de tokens en sortie et son tarif de lancement via l’API s'élevait à 2 dollars par million de tokens en entrée et à 10 dollars par million de tokens en sortie.

Récemment, Google a officiellement lancé Gemini 4 Argon, son tout dernier modèle d’IA de pointe, conçu pour traiter des tâches approfondies, complexes et comportant plusieurs étapes dans des domaines concrets tels que l’ingénierie logicielle, la robotique, les sciences et les flux de travail d’entreprise. Le modèle est désormais accessible dans le monde entier aux développeurs et aux entreprises via l’API Gemini, ainsi qu’aux abonnés à Google AI via Google Antigravity, l’application autonome Gemini et le mode IA de la recherche Google.

Annoncé plus tôt cette année, Gemini 4 Argon est, selon Google, conçu pour offrir une grande précision dans des domaines exigeants tels que le codage, la finance, la recherche juridique et la cybersécurité. D’après Google, ce modèle occupe la première place du Vals Index, un cadre d’évaluation qui mesure les performances des modèles dans des secteurs économiques clés tels que la fiscalité, le droit et le développement logiciel.

Tarification de Google Gemini 4 Argon

L'une des principales préoccupations concernant l'IA concerne sa tarification. Google a lancé ce modèle à un tarif de lancement destiné aux développeurs de 2 dollars par million de jetons d'entrée et de 10 dollars par million de jetons de sortie, avec une remise de 95 % sur les jetons d'entrée mis en cache, valable jusqu'au 30 novembre 2026. À l'issue de cette promotion, la tarification standard passera à 4 dollars par million de jetons d'entrée et à 20 dollars par million de jetons de sortie.

Déploiement de Google Gemini 4 Argon : élargissement aux applications, aux outils de développement et à la robotique

Google a intégré Gemini 4 Argon à l’ensemble de ses principales plateformes destinées aux développeurs et aux consommateurs :

Application Gemini et recherche : disponible pour les abonnés à Google AI Pro et Ultra. Dans l’application Gemini, Argon fournit des réponses directes, avec moins de formules évasives et moins de clichés. Les utilisateurs peuvent basculer entre le chat et les tâches autonomes en arrière-plan liées à plus de 40 applications tierces, notamment Shopify, Instacart et OpenTable.

Google Antigravity : les abonnés à Google AI Ultra peuvent déployer Argon au sein de l’application de bureau Antigravity, de l’interface de ligne de commande (CLI) et d’Android Studio Canary. Selon l’entreprise, en interne chez Google, le modèle a déjà permis aux équipes d’ingénieurs d’augmenter de plus de 35 % le nombre de soumissions de code agentique et de réduire les retours en arrière de code de près d’un tiers.

Robotique et IA incarnée : faisant preuve de raisonnement physique et spatial, Argon aurait obtenu un score de 87 % au benchmark Embodied Reasoning (ERQA). Ses capacités multimodales font le lien entre la vidéo du monde réel, les simulations physiques et le contrôle des robots, alimentant des applications allant de la manipulation par des quadrupèdes dans le Spot de Boston Dynamics aux trajectoires de lancer autonomes sur les humanoïdes Apollo, indique Google.

Découvertes scientifiques : Google souligne que le modèle a aidé les chercheurs à faire progresser les algorithmes de correction d’erreurs quantiques, à identifier des solutions pour la conception de stellarators de fusion nucléaire et à synthétiser de nouvelles enzymes en quelques heures. Afin d’accélérer la recherche externe, Google accorde à 10 000 scientifiques un accès gratuit pendant six mois à son niveau d’utilisation le plus élevé d’Antigravity.

Déploiement en entreprise et dispositifs de sécurité

Dans le cadre de son « Frontier Safety Framework », Google indique avoir évalué Argon face aux risques d’utilisation malveillante, d’injection de prompts et de désalignement de l’agent. Le modèle intègre un système automatisé de surveillance du désalignement qui suit en temps réel le raisonnement étape par étape afin d’empêcher tout raccourci non autorisé lors de l’exécution de tâches automatisées.

Voici l'annonce de la sortie de Gemini 4 Argon :

Gemini 4 Argon : conçu pour résoudre vos problèmes les plus complexes

Gemini 4 Argon est désormais disponible dans le monde entier pour les développeurs et les entreprises via l’API dans AI Studio et sur la plateforme Gemini, pour les abonnés à Google AI Ultra dans Google Antigravity, ainsi que pour les abonnés à Google AI Ultra et Pro dans l’application Gemini et en mode IA dans la recherche. Argon excelle dans le « deep work » (travail en profondeur) pour des tâches complexes issues du monde réel dans divers domaines, notamment le codage, la finance, le droit, la cybersécurité et les sciences.

Sa profondeur et sa précision dans les tâches comportant plusieurs étapes permettent à Argon de surpasser les autres modèles de pointe lors des tests de performance dans tous les domaines, se classant n° 1 de l’indice Vals, qui mesure les performances des modèles dans des secteurs économiques critiques tels que la finance, le codage, le droit et la fiscalité. Le modèle est lancé à un prix de lancement de 2 dollars par million de jetons d’entrée et de 10 dollars par million de jetons de sortie (avec une remise de 95 % sur les jetons d’entrée mis en cache).

Les équipes de Google, au sein d’entreprises et dans la communauté de recherche, utilisent déjà Argon pour obtenir des résultats significatifs dans divers domaines :

  • Pour résoudre des problèmes d'ingénierie majeurs, tels que la refonte et l'optimisation de bases de code volumineuses
  • Pour optimiser les processus métier dans des domaines tels que le juridique, la finance et les sciences
  • Pour détecter et corriger les failles de cybersécurité critiques
  • Pour permettre des avancées révolutionnaires dans les domaines de l'informatique quantique, de la fusion nucléaire et des sciences de la vie

Résoudre des problèmes d’ingénierie complexes

Chez Google, nous utilisons Argon pour résoudre nos problèmes d’ingénierie les plus complexes. Au cours des dernières semaines, nos ingénieurs logiciels ont livré du code de haute qualité plus rapidement que jamais. Argon, intégré à Antigravity, a permis aux équipes d’augmenter de plus de 35 % le nombre de soumissions de code « agentic », tout en réduisant les retours en arrière de près d’un tiers.

  • Démêler le code des fonctionnalités du navigateur dans Chrome : Argon a aidé l’équipe Chrome à séparer la gestion de base des pages Web d’un dossier hérité d’environ 6 millions de lignes de code dédié aux fonctionnalités du navigateur, contenu dans la base de code de Chromium qui compte 40 millions de lignes. En acheminant simultanément plusieurs modifications de code épuré, Argon a aidé l’équipe à mener à bien une refonte architecturale portant sur des centaines de fichiers, accomplissant ainsi en quelques semaines un travail qui aurait normalement pris plusieurs mois. Pour les milliards d’utilisateurs de Chrome à travers le monde, cela permettra aux pages web actives de se déplacer de manière fluide entre les onglets, les panneaux latéraux et les fenêtres flottantes sans rechargement, éliminant ainsi toute une catégorie de plantages du navigateur.
  • Optimiser une base de code Python en production en quelques heures : Argon, au sein d’Antigravity, aide l’équipe à l’origine de l’Agent Development Kit (ADK) open source de Google, un framework qui alimente les agents d’entreprise, à pousser encore plus loin son ingénierie des performances. L’équipe a fourni à Argon son recueil de règles .agents/skills ainsi qu’un objectif résumé en un paragraphe : éliminer la surcharge du framework sans perturber le fonctionnement des applications existantes. Travaillant de manière autonome pendant la nuit, Argon a mis en évidence des optimisations, désormais disponibles dans google/adk-python, qui réduisent de 40 % le temps de préparation des sessions en mémoire lors de sessions longues et accélèrent les importations à froid de 21 %.
  • Optimisation d’un package open source de chimie quantique : xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) est l’un des packages open source de chimie quantique les plus cités pour les molécules. Les scientifiques l’utilisent pour prédire les formes 3D des molécules et pour cribler un grand nombre de candidats-médicaments et de matériaux. En utilisant Argon dans Antigravity, nos chercheurs ont rendu xTB jusqu’à 2,3 fois plus rapide pour la prédiction des structures moléculaires et 1,8 fois plus rapide pour la recherche de conformères. Ces modifications ont été intégrées au dépôt officiel de xTB sur GitHub.
  • Nos modèles Gemma ouverts sont désormais près de trois fois plus rapides : Grâce à Argon, nous avons obtenu un gain de vitesse de 2,85 fois en inférence de bout en bout sur une carte A100 via vLLM (accélérant le débit d’environ 37 900 à plus de 108 000 tokens par seconde sur Gemma 4 E2B) avec une parité de tokens de 100 % et aucune perte de qualité, le tout en seulement quelques jours, un processus qui prendrait habituellement des mois.
  • Réalisation de visualisations 3D complexes : Argon apporte des améliorations majeures en matière de raisonnement spatial, de précision mathématique et de codage visuel par rapport aux modèles Gemini précédents. À l’aide de commandes « slash » telles que /goal et en créant des boucles multi-agents avec des compétences personnalisées dans Antigravity, les employés de Google utilisent Argon pour prototyper des visualisations 3D complexes, des jeux haute fidélité et des animations interactives dans du code « vanilla » pouvant être rendu directement dans le navigateur.

Transformer les flux de travail critiques dans les domaines professionnels et d’entreprise

Argon combine un raisonnement de pointe, une perception visuelle approfondie, une connaissance étendue des domaines et des capacités rédactionnelles renforcées dans les domaines juridique, financier, scientifique et du codage, afin de faciliter les flux de travail professionnels à enjeux élevés. Il communique clairement, vous tient informé et respecte les consignes de style mieux que n’importe lequel de nos précédents modèles Gemini. Argon répond aux questions de manière plus directe, avec moins de tergiversations, ne se répète pas plus que nécessaire et évite les clichés dans l’ensemble de ses réponses.

Les entreprises et les start-ups participant à notre programme d’accès anticipé constatent déjà des résultats très positifs avec Argon. Grâce à ses capacités avancées de raisonnement et à ses fonctionnalités multimodales, tout en respectant des principes rigoureux, Argon excelle dans la compréhension approfondie de documents multimodaux, l'analyse de données longitudinales et les environnements d'analyse interactifs.

Accélérer l’impact concret grâce aux chercheurs et aux experts du domaine

Des chercheurs, des ingénieurs et des spécialistes de la sécurité utilisent déjà Argon pour repousser les limites de la cyberdéfense, des sciences, des mathématiques et de la robotique. Cet outil aide les cyberdéfenseurs et les chercheurs à tester des hypothèses, à auditer de manière autonome des bases de code critiques et des preuves formelles, ainsi qu’à détecter des vulnérabilités « zero-day » subtiles et des failles logiques.

Mettre des capacités cyber de pointe à la disposition d’un plus grand nombre de défenseurs de confiance

Dès aujourd’hui, nous entamons notre expansion auprès de centaines de partenaires supplémentaires du programme Fairwind. Wiz utilise déjà Argon dans le cadre de son initiative « Scan for Good », qui protège gratuitement les infrastructures critiques pour le bien public. Grâce à un accès anticipé au modèle, Wiz a démontré l’impact concret d’Argon dans plusieurs secteurs à enjeux élevés :

Sécurisation des données gouvernementales sensibles : dans le cadre d’un programme de cyber-résilience de longue date et en collaboration avec une agence fédérale, Argon a contribué à identifier et à corriger de manière proactive une faille qui risquait d’exposer des données sensibles et l’infrastructure gouvernementale. Cette initiative a permis d’empêcher la divulgation d’informations critiques relatives au développement du secteur de la sécurité ainsi que l’accès non autorisé à des modèles spécialisés.

Protection des infrastructures de santé critiques : Wiz a également fait appel à Argon pour protéger des infrastructures de santé vitales. En enchaînant des vulnérabilités complexes, le modèle a aidé l’équipe à découvrir et à corriger rapidement une faille de contournement du téléchargement de fichiers publics qui exposait une clé principale et accordait un accès administrateur. Argon est allé au-delà de la simple détection d’une vulnérabilité pour protéger de manière proactive des centaines de milliers de dossiers médicaux confidentiels.

Ouvrir la voie à de nouvelles avancées scientifiques

Argon a déjà un impact concret au sein de la communauté scientifique : il permet aux scientifiques et aux experts de nombreux domaines de faire des découvertes inédites.

Informatique quantique : Argon aide nos chercheurs à accélérer les progrès tant dans le domaine de la correction d’erreurs quantiques que dans celui de la conception d’algorithmes. Afin d’aider les décodeurs d’erreurs à suivre le rythme du matériel quantique en temps réel, Argon a converti une version interne d’AlphaQubit, notre décodeur de correction d’erreurs quantiques basé sur l’apprentissage automatique, en un noyau matériel unique et hautement optimisé — doublant ainsi pratiquement son débit d’inférence.

Cela nous permet de déployer des modèles plus volumineux et plus performants, et d’évoluer vers des dispositifs quantiques de plus grande envergure, tout en continuant à respecter des seuils stricts en temps réel. Argon réduit également les coûts spatio-temporels des sous-routines quantiques. Pour la fonction arcsin, un élément constitutif des algorithmes récents de simulation quantique, une implémentation écrite par Argon et vérifiée formellement dans Lean réduit le coût spatio-temporel de plus de 100 fois par rapport à une référence CORDIC quantique publiée, ce qui constitue une avancée vers une bibliothèque standard de circuits quantiques optimisés.

Fusion nucléaire : les stellarators sont des machines d’une complexité incroyable qui constituent l’une des principales pistes pour une énergie de fusion propre et illimitée, mais l’optimisation de leurs champs magnétiques en 3D est réputée pour être particulièrement difficile. Depuis 1967, une hypothèse de longue date connue sous le nom de « conjecture de Grad » partait du principe qu’il était impossible de trouver des solutions mathématiques exactes pour ces champs, jusqu’à ce que des contre-exemples récents soient découverts, notamment par le professeur Matt Landreman (Université du Maryland).

Aujourd’hui, une équipe de Google, en collaboration avec le professeur Landreman, a découvert une classe plus large de contre-exemples à la conjecture de Grad. Ces nouvelles solutions fournissent à la communauté de la fusion des repères fiables pour tester ses codes de simulation de stellarators, qui constituent des outils précieux pour les futures conceptions.

Recherche sur les maladies rares : des chercheurs de Gamow Labs ont utilisé Argon pour analyser des génomes anonymisés provenant de nouveau-nés atteints de troubles pulmonaires du développement rares. Dans un cas, Argon a mis en évidence un réarrangement chromosomique que les logiciels courants avaient manqué pendant des années, et a expliqué pourquoi il était resté indétecté. Lors d’évaluations privées menées par les Gamow Labs à partir de données cliniques et de laboratoire réelles, Argon s’est classé en tête sur RareBench (57 % d’aide au diagnostic des maladies rares) et sur LabBench (52,2 % de performance en raisonnement de laboratoire). Ces avancées laissent entrevoir un diagnostic plus rapide pour les familles confrontées à des maladies rares.

Conception d’enzymes : La conception d’enzymes présentant une réactivité précise est un processus notoirement lent, qui nécessite souvent des mois de mise au point de modèles sur mesure et de criblage de candidats. Les sérine-estérases constituent une classe d’enzymes qui coupent les liaisons esters sur des molécules cibles ; elles sont largement utilisées dans le recyclage, ainsi que dans la fabrication de produits pharmaceutiques, de biocarburants et de détergents. Nos scientifiques ont collaboré avec Argon pour concevoir des sérine-estérases ciblant la molécule de référence 4MU-acétate, qui émet une lumière sous rayonnement UV une fois ses liaisons esters rompues.

En quelques heures seulement, Argon a rassemblé les données pertinentes, procédé à l’ajustement des modèles et identifié plusieurs filtres inspirés de la biochimie pour aboutir à un ensemble final de cinq nouvelles conceptions. Des tests en laboratoire ont ensuite confirmé une activité catalytique robuste pour l’ensemble de ces conceptions. La rapidité et la facilité...

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