Gemini 4 Argon : prix, accès en France et date de sortie d'un modèle annoncé mais pas encore disponible

Le billet est signé Koray Kavukcuoglu, vice-président senior de Google DeepMind et architecte en chef de l'IA chez Google. Argon y est présenté comme un modèle « conçu pour soutenir un raisonnement approfondi dans des workflows longs et complexes » (notre traduction). Autrement dit : moins de questions-réponses, plus de dossiers traités de bout en bout. Trois terrains sont mis en avant.

• Le développement logiciel. Les ingénieurs de Google s'en servent du débogage quotidien jusqu'aux grandes migrations de code. Exemple cité : des agents Argon réécrivent du code C et C++ en Rust, un langage plus sûr, jusqu'à plus de 800 000 lignes pour le noyau du système Fuchsia.
• Le travail de bureau en entreprise. Recherche financière en plusieurs étapes, recherche et rédaction juridiques, et tout ce qui demande de comprendre des visuels : analyser des graphiques, retrouver un détail dans une vidéo longue, agir à partir d'une série de documents.
• La cyberdéfense. Selon Google, Argon peut « trouver, valider et corriger de façon autonome des failles critiques ». Wiz, spécialiste de la sécurité du cloud, l'utilise déjà dans un programme gratuit de protection des infrastructures publiques, où le modèle a repéré une faille critique dans un logiciel de santé utilisé par des hôpitaux du monde entier.

Le changement le plus concret est ailleurs : Argon peut produire jusqu'à 1 million de tokens dans une seule réponse, contre 64 000 auparavant, soit plus de quinze fois plus. Google y voit la marge qui permet au modèle de « réfléchir en profondeur » et de résoudre un problème difficile d'un seul tenant. En interne, une équipe d'agents Argon a ainsi analysé les mesures de performance des centres de données de Google et appliqué des optimisations qui ont libéré plus de 300 tébioctets de mémoire. La taille de ce qu'il peut lire, elle, n'est pas précisée dans le billet ; Artificial Analysis et Vals AI, deux organismes d'évaluation indépendants, indiquent 1 million de tokens.

Google compare Argon à GPT-6 Astra (OpenAI), Claude Fable 5.1 et Claude Opus 5.5 (Anthropic) sur 18 tests. Argon arrive en tête de 13 d'entre eux, dont un à égalité. Les plus parlants pour une entreprise :

• AutomationBench, le test de Zapier sur l'automatisation de processus métier de bout en bout : 51,3 %, contre 42,5 % pour Opus 5.5 et 41,4 % pour Astra.
• Vals Index, qui pondère finance, code, juridique et fiscalité selon leur poids dans l'économie américaine : 68,9 %, contre 67,0 % pour Opus 5.5 et 63,1 % pour Astra.
• Vals Finance Agent v2, la recherche financière en plusieurs étapes : 65,4 %, contre 58,9 % pour Fable 5.1.
• Harvey's Legal Agent, la recherche et la rédaction juridiques : 19,6 %, contre 6,7 % pour Fable 5.1. Le meilleur score, mais un score bas : la tâche reste loin d'être maîtrisée.
• DeepSWE v1.1, le développement logiciel au long cours : 77,9 %, contre 74,2 % pour Opus 5.5.
• LVBench, la compréhension des vidéos longues : 91,7 %, contre 87,5 % pour Astra.

Argon est en revanche derrière sur cinq tests, dont FrontierSWE, un autre test de développement logiciel (55,0 % contre 65,5 % pour Astra), Terminal-bench 4.0 (57,4 % contre 66,4 % pour Opus 5.5) et OSWorld-2.0, qui mesure l'utilisation d'un ordinateur (69,2 % contre 72,6 % pour Astra).

Trois raisons de rester prudent

1. Ce sont les chiffres de Google. D'après sa méthodologie, les scores des concurrents sont repris des chiffres publiés par chaque éditeur ou de classements publics, et Argon a été testé avec ses réglages de réflexion les plus élevés.
2. Le classement indépendant est plus serré. Sur l'indice d'Artificial Analysis, relevé le 5 octobre, Argon obtient 53 points, autant que GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1, mais derrière Claude Opus 5.5 (58) et Claude Sonnet 5.5 (56). L'organisme relève aussi le taux d'hallucination le plus bas parmi les meilleurs modèles : 15 %, contre 51 % pour Astra. Argon reconnaît plus souvent qu'il ne sait pas, mais donne moins souvent la bonne réponse (50 % contre 63 %).
3. Personne ne l'a encore utilisé en conditions réelles. Selon Bloomberg, repris par 9to5Google et CNBC, des salariés de Google trouvent qu'il « peine sur certaines tâches de code » une fois mis au travail. Google répond qu'il serait « inexact » de dire qu'il est en deçà dans ce domaine.

Google déploie Argon par étapes, en invoquant la prudence que demandent des capacités de ce niveau. Le calendrier, tel que l'annonce le décrit :

1. Aujourd'hui : le programme Fairwind. Il réunit « plus de 650 partenaires dans le monde » (gouvernements, infrastructures critiques, plateformes technologiques, laboratoires), admis sur candidature. Ils reçoivent Argon sans les garde-fous de cybersécurité du modèle, pour exploiter toutes ses capacités de défense. Google participe aussi au processus volontaire d'accès anticipé du gouvernement américain. CNBC cite en plus des clients cloud entreprise.
2. Ensuite : les clients payants de l'API Gemini et les abonnés Google AI Ultra.
3. Puis les développeurs, les entreprises et le grand public, « dès que possible ».

Aucune date n'est donnée pour ces deux dernières étapes. Au 5 octobre, Argon n'apparaît ni dans les pages de tarifs et de modèles de l'API Gemini, mises à jour le 1er octobre, ni dans les notes de version de l'application Gemini, ni dans la documentation de Google Cloud : aucun identifiant de modèle n'est publié. Rien n'est annoncé non plus pour Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, Meet) ni pour l'offre gratuite.

Et la France ? Google n'annonce aucune restriction pour l'Europe, et les deux premiers canaux prévus existent déjà chez nous : l'abonnement Google AI Ultra et l'API Gemini. Un précédent invite tout de même à la prudence : Gemini Spark, l'agent de Google, exclut l'Espace économique européen, la Suisse et le Royaume-Uni. Or Google étudie l'usage d'Argon dans Spark, a confié à CNBC le responsable produit de Gemini.

Côté API, Google annonce un prix de lancement de 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ en sortie, avec 95 % de remise sur les tokens d'entrée mis en cache. À la fin de cette période, dont Google ne donne pas la durée, le prix passera à 4 $ et 20 $. Artificial Analysis parle d'une remise valable « au moins un mois ». Quelques repères :

• 4 $ et 20 $, c'est le prix de Claude Opus 5.5 ;
• 2 $ et 10 $, c'est le prix de GPT-6.1 Sol, le modèle intermédiaire d'OpenAI sorti le 29 septembre ;
• GPT-6 Astra coûte 10 $ et 50 $.

Attention au prix par tâche. Argon réfléchit longuement : Artificial Analysis mesure en moyenne 62 000 tokens de sortie par tâche de son indice, contre 27 000 pour Astra. Résultat : 1,99 $ par tâche au prix de lancement, 60 % du coût d'Astra, mais 3,98 $ au prix normal, environ 1,2 fois plus qu'Astra. Le prix affiché au million de tokens ne dit donc pas ce que coûtera un dossier traité.

Côté abonnements, les prix affichés en France le 5 octobre sont les suivants :

• offre gratuite : Gemini 3.6 Flash et un accès variable à Gemini 3.1 Pro ;
• Google AI Plus, 4,99 € par mois, et Google AI Pro, 21,99 € par mois ;
• Google AI Ultra, 99,99 € par mois (limites d'utilisation cinq fois plus élevées qu'avec AI Pro) ou 219,99 € (vingt fois plus) : c'est le seul forfait grand public annoncé pour Argon ;
• Google Workspace, avec engagement annuel, hors taxes par utilisateur et par mois : Business Starter 6,80 €, Business Standard 13,60 €, Business Plus 21,10 €. Argon n'y est pas annoncé.

Notre conseil : ne souscrivez pas Google AI Ultra pour Argon tant que Google n'a pas daté son arrivée dans ce forfait. Et pour un usage professionnel, préférez les offres entreprise, dont les règles sur vos données sont plus protectrices (section 06).

Argon n'est pas encore ouvert : ce qui suit sont des pistes, pas des fonctions testées. Elles s'appuient sur les domaines où Google le dit le plus fort, et supposent qu'il arrive dans un outil que vous utilisez, l'API d'abord, puis peut-être l'application et Workspace. Le principe ne change pas : l'IA prépare, vous validez tout ce qui engage l'entreprise.

Direction et juridique

1. Le dossier d'appel d'offres. Lire un cahier des charges de deux cents pages et ses annexes, lister les exigences, les pièces à fournir et les critères de notation, puis préparer la trame de la réponse. Vous gardez la main sur les engagements de prix et de délais.
2. La revue de contrats. Repérer dans un contrat fournisseur ou un bail les clauses qui s'écartent de votre modèle, et les résumer pour votre conseil. Vous gardez la main sur la décision, avec votre avocat ou votre juriste : 19,6 % de réussite au test juridique de Harvey, c'est le meilleur score publié, pas une garantie.

Finance et pilotage

3. La note financière du mois. Rapprocher l'export comptable, le budget et le suivi commercial, repérer les écarts et rédiger la note de synthèse. Vous gardez la main sur les chiffres transmis à la banque ou aux associés.
4. Les études et rapports illustrés. Lire les graphiques d'un rapport annuel ou d'une étude de marché et en tirer les cinq chiffres qui comptent pour vous. Vous gardez la main sur la vérification de chaque chiffre repris.

Commercial et communication

5. Le webinaire de deux heures. En tirer un résumé, les questions des participants et le passage exact où un client parle de prix, puis des extraits pour LinkedIn. Vous gardez la main sur ce qui est publié.
6. L'automatisation de bout en bout. Un agent qui suit une demande du formulaire du site jusqu'au CRM et au devis, dans un outil comme n8n ou Make. C'est le terrain d'AutomationBench, où Argon obtient son meilleur écart. Vous gardez la main sur les envois aux clients et les paiements.

Technique

7. Le vieux logiciel interne. Avec votre prestataire, migrer un module ancien, corriger un bug ancré ou documenter un code que plus personne ne connaît. Vous gardez la main sur la mise en production, après relecture et tests.
8. L'audit de sécurité. Faire analyser par votre prestataire le code de votre site ou de votre application, pour repérer les failles et préparer les correctifs. Vous gardez la main sur le périmètre : on n'analyse que ses propres systèmes, ou ceux dont le propriétaire a donné son accord écrit.

Pour tester ces pistes sans attendre, la plupart fonctionnent déjà avec les modèles disponibles aujourd'hui, chez Google comme chez Anthropic ou OpenAI. Argon promet surtout d'aller plus loin sur les dossiers les plus longs.

Ce que Google écrit sur l'usage de vos données dépend de l'offre, et c'est le premier critère à regarder :

• Google Workspace : Google n'utilise pas les données de ses clients pour entraîner ses modèles sans leur autorisation ou leurs instructions préalables (page de confidentialité mise à jour le 14 août 2026).
• L'application Gemini avec un compte personnel : votre activité peut servir à entraîner les modèles, une partie des échanges est relue par des humains et ces extraits sont conservés jusqu'à trois ans. Par défaut, l'activité est conservée 18 mois ; si vous désactivez sa conservation, 72 heures. À éviter pour les données de vos clients.
• L'API Gemini : en version payante, Google n'utilise pas vos requêtes pour améliorer ses produits ; en version gratuite, il les utilise, avec relecture humaine possible. Précision utile pour une entreprise française : dans l'Espace économique européen, en Suisse et au Royaume-Uni, la règle de la version payante s'applique aussi à Google AI Studio et au quota gratuit, d'après les conditions de l'API. Et un outil mis à la disposition d'utilisateurs européens doit passer par la version payante.
• L'hébergement en Europe : Google Cloud propose un point d'accès européen pour une partie de ses modèles, mais Argon ne figure pas dans ses tableaux au 5 octobre.

Comme pour tout outil d'IA qui traite des données personnelles, vérifiez la base légale de chaque usage, tenez votre registre des traitements à jour, informez les personnes concernées, vérifiez que l'avenant de traitement des données de Google s'applique à votre compte, documentez les éventuels transferts hors de l'Espace économique européen et, souvent, conduisez une analyse d'impact (AIPD). Si l'outil lit les échanges de vos salariés, informez-les avant et, dès 50 salariés, consultez le CSE.

Côté sécurité, un agent qui lit vos e-mails ou des pages web peut être détourné par des instructions cachées dans ce qu'il lit : c'est l'injection de prompt. Sur le test de Gray Swan publié par Google, 0,7 % des attaques réussissent contre Argon en quinze tentatives, contre 1,0 % pour Opus 5.5 et Fable 5.1 et 8,5 % pour Astra. Un taux bas réduit le risque, il ne l'annule pas : un agent ne doit jamais pouvoir envoyer, payer ou supprimer sans votre accord. Le Blog du Modérateur rappelle enfin, à propos de l'accès sans garde-fous accordé aux membres de Fairwind, qu'un modèle capable de trouver des failles pour les corriger peut aussi servir à les exploiter.

Inutile d'attendre Argon pour gagner du temps : les modèles disponibles aujourd'hui font déjà l'essentiel des pistes ci-dessus. Notre méthode, appliquée à nos formations et à nos projets d'automatisation, tient en quatre étapes :

1. Lister vos dossiers longs. Appels d'offres, contrats, reporting, relances : les tâches qui prennent des heures sont les premières candidates à Argon. Nous les classons avec vous par temps gagné et par niveau de risque, c'est le cœur de notre audit IA.
2. Utiliser ce que vous avez déjà. Si votre entreprise est sous Google Workspace, Gemini y est inclus dans Gmail dès Business Starter, et dans Docs et Meet dès Business Standard. Si elle travaille avec Claude, ChatGPT ou Copilot, notre comparatif des quatre outils vous aide à choisir le bon, et notre guide quel modèle d'IA choisir indique le bon modèle pour chaque tâche.
3. Former vos équipes. Bien formuler une demande, relire, fixer les limites : cela s'apprend, et servira avec Argon comme avec les modèles actuels. Notre formation Gemini et Google Workspace dure 1 jour (450 € HT par participant en inter-entreprises), et le niveau initié 1 jour (650 € HT). NOCODE IA est certifié Qualiopi au titre des actions de formation : selon votre branche, votre taille et votre OPCO, la prise en charge de ces formations peut être demandée avant leur démarrage.
4. Préparer vos automatisations. Un projet Google Cloud avec facturation activée, donc en version payante de l'API, vous permettra de tester Argon dès son ouverture dans vos automatisations n8n ou Make. Nous les construisons et les branchons à vos outils avec la méthode de nos intégrations IA.

Nous mettrons cet article à jour dès l'ouverture d'Argon en France. Vous voulez d'abord aligner votre comité de direction sur la place de l'IA ? Notre formation CODIR est construite sur mesure.

• Google : annonce de Gemini 4 Argon (30 septembre 2026), méthodologie des évaluations, programme Fairwind, tarifs de l'API Gemini, conditions de l'API Gemini, forfaits Google AI en France, tarifs de Google Workspace, confidentialité de l'IA dans Workspace, confidentialité des applications Gemini.
• Évaluations indépendantes : Artificial Analysis, analyse d'Argon et classement des modèles, Vals AI.
• Presse : CNBC, 9to5Google, VentureBeat, Blog du Modérateur, Techzine.

Gemini 4 Argon n'était pas ouvert au public le jour de cet article : les capacités citées sont celles décrites par Google, et les pistes sont des exemples, pas des retours d'expérience. Les citations sont traduites par nos soins. Les images sont des visuels de l'annonce de Google (© Google), reproduits pour illustrer cet article, qui n'a été ni commandé ni relu par Google.