Google a suivi à distance le duel entre Anthropic et OpenAI, qui ont chacun enchaîné les sorties de nouveaux modèles « frontière » cet été. Attendu depuis plusieurs semaines, Gemini 4 Argon a été présenté par la firme, mais reste pour le moment limite à un très petit nombre d’acteurs, le temps de fournir les protections nécessaires à un déploiement grand public.
Un modèle orienté code, cyberdéfense et tâches longues
Google présente Gemini 4 Argon comme un modèle destiné en priorité au développement logiciel et à la cybersécurité défensive. La firme le positionne aussi explicitement sur la finance et le droit, des métiers où une même tâche de recherche ou de rédaction s’étend sur de nombreuses étapes. Comme à chaque lancement, l’annonce s’accompagne d’une série de benchmarks, où Argon devance ici les modèles d’OpenAI et d’Anthropic.
Le changement le plus tangible porte sur la limite de sortie, relevée de 64k à 1 million de tokens. Le modèle peut donc produire des réponses bien plus longues en une seule passe, ce que Google présente comme un moyen de « raisonner plus longtemps sur un problème difficile ».
Sur le volet cyber, Google affirme avoir entraîné Argon à repérer, vérifier et corriger seul des vulnérabilités logicielles. Les acteurs de la cyberdéfense retenus et les équipes internes de Google y accèdent sans garde-fous cyber. Mais un modèle capable de trouver des failles pour les corriger peut aussi servir à les exploiter, ce qui explique en bonne partie son accès restreint.
Un déploiement par étapes, le temps de renforcer les protections
Pour l’heure, Gemini 4 Argon n’est accessible qu’à un groupe restreint d’acteurs de la cyberdéfense, via le programme Fairwind. Ce dispositif ouvrait déjà l’accès à Gemini 3.8 Flash Cyber, sur candidature, aux autorités publiques, aux opérateurs d’infrastructures critiques et aux mainteneurs de logiciels. « Déployer en toute sécurité des capacités de pointe à ce niveau exige une approche par étapes », justifie Koray Kavukcuoglu, vice-président senior de Google DeepMind. Google participe en parallèle au processus volontaire du gouvernement américain, qui donne accès aux modèles avant leur sortie.
Avant d’élargir l’accès, l’entreprise dit renforcer ses protections sur quatre fronts :
- La lutte contre les usages malveillants : le modèle refuse les demandes liées aux attaques cyber ou NRBC (nucléaires, radiologiques, biologiques et chimiques), et Google surveille ses activations internes pour repérer les abus.
- La résistance aux injections de prompt indirectes : travaillée par « du red teaming automatisé et de l’entraînement adversarial ».
- La détection des dérives d’alignement : avec une surveillance de la chaîne de pensée et des actions d’Argon qui peut interrompre son exécution.
- L’isolement des environnements sandbox : scellés avant les entraînements et les évaluations à haut risque.
Le modèle sera ensuite proposé aux développeurs, aux entreprises et au grand public, en commençant par les clients payants de l’API et les abonnés Google AI Ultra. Aucune date n’est avancée. Côté tarifs, Google annonce un prix de lancement de 2 $ par million de tokens en entrée et de 10 $ en sortie, avec une remise de 95 % sur les tokens d’entrée mis en cache. À l’issue de cette période, dont la durée n’est pas précisée, la facture passera à 4 $ en entrée et 20 $ en sortie.
FAL Group