Google dévoile Gemini 4 Argon et promet de dépasser OpenAI et Anthropic

• 2026-10-01
• Techno
• Rédaction

Google a présenté le 30 septembre son nouveau modèle d'intelligence artificielle, Gemini 4 Argon, qu'il présente comme son « prochain modèle de frontière » et comme supérieur aux modèles concurrents GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 et Claude Opus 5.5. Cette annonce intervient après une période difficile pour le géant du web, distancé depuis le printemps 2026 par OpenAI et Anthropic.

Une annonce attendue

Le patron de Google, Sundar Pichai, a dévoilé Gemini 4 Argon sur X (ex-Twitter), évoquant des performances de pointe dans les workflows complexes, la cyberdéfense et l'ingénierie logicielle. « Il affiche des performances de frontière dans les workflows complexes, la cyberdéfense et l'ingénierie logicielle. Les équipes l'utilisent intensivement chez Google », a-t-il déclaré. Cette présentation intervient au lendemain du sommet sur l'IA à la Maison-Blanche et de la conférence DevDay d'OpenAI, signe de la vive concurrence dans le secteur.

Google avait initialement promis Gemini 3.5 Pro pour mai 2026, mais le modèle n'est jamais sorti, en raison de résultats jugés décevants et de tensions internes. L'entreprise cherche aujourd'hui à reprendre l'initiative avec Argon, qui doit lui permettre de rattraper son retard.

Des benchmarks record

Google met en avant les performances de Gemini 4 Argon sur plusieurs tests de référence. Sur DeepSWE v1.1, qui évalue la capacité à mener des tâches d'ingénierie logicielle longues, Argon atteint 77,9 % de bons résultats, contre 74,1 % pour GPT-6 Astra, 74,2 % pour Claude Opus 5.5 et 67,4 % pour Claude Fable 5.1. L'écart est faible, mais Google affirme être en tête.

Sur AutomationBench, la différence est plus marquée : Argon obtient 51,3 %, contre 41,4 % pour GPT-6 Astra, 40 % pour Claude Opus 5.5 et 31,4 % pour Claude Fable 5.1. Google revendique également la première place sur le Vals Index et CWE-bench v1, ainsi qu'un score de 91,7 % sur LVBench, un test de compréhension de vidéos longues, contre 87,5 % pour GPT-6 Astra. Selon Google, Gemini 4 Argon sera le meilleur modèle lors de son lancement.

Un modèle capable de générer 1 million de tokens

Google met en avant la capacité de Gemini 4 Argon à générer jusqu'à 1 million de tokens en une seule fois, contre 64 000 auparavant chez Google. À titre de comparaison, Claude Opus 5.5 est limité à 128 000 tokens (300 000 via l'API). Cette avancée doit permettre au modèle de réfléchir plus longtemps et de produire de grands volumes de code sans découper les tâches.

L'entreprise affirme que « des milliers » de ses employés utilisent déjà Argon et cite plusieurs exemples d'applications : optimisation de sous-routines en informatique quantique « en quelques minutes » ou libération de 500 Tio à 1 Pio de mémoire sur des datacenters Google. Ces exemples visent à contrer les rumeurs de problèmes internes.

Un écosystème à reconstruire

Malgré ces performances, Google reste confronté à un défi de taille : convaincre les développeurs et les utilisateurs exigeants. Par le passé, l'entreprise a souvent dominé les benchmarks avec Gemini 2.5 Pro puis Gemini 3 Pro, sans toujours réussir à s'imposer face à OpenAI et Anthropic, dont les écosystèmes sont pensés pour le code et les environnements agentiques.

Google tend à développer de bons modèles sans proposer les interfaces adaptées. Depuis l'âge d'or de Gemini, les applications ChatGPT et Claude ont profondément évolué, et Google doit encore réinventer Gemini pour séduire ce public. La date de sortie de Gemini 4 Argon n'a pas été annoncée, ce qui entretient l'incertitude sur sa capacité à réellement bouleverser le marché.

Pour les lecteurs français, cette annonce s'inscrit dans un contexte où les entreprises et les développeurs hexagonaux sont de plus en plus nombreux à intégrer des modèles d'IA dans leurs processus. La concurrence accrue entre Google, OpenAI et Anthropic pourrait faire baisser les prix et accélérer l'innovation, avec des répercussions sur l'économie numérique et les services aux consommateurs. La capacité à traiter de grands volumes de données et à automatiser des tâches complexes pourrait notamment intéresser les secteurs de la tech, de la finance ou de la santé, à condition que Google parvienne à convaincre au-delà des seuls benchmarks.