Gemini 4 Argon : accès élargi, mode Tâches et intégration à Antigravity

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Alors, le changement le plus visible, c’est qu’Argon sort d’un accès limité et se retrouve dans plusieurs services Google. Le Blog du Modérateur précise que les abonnés Google AI Pro et Ultra peuvent l’utiliser dans l’application Gemini et le mode IA de Google Search. L’accès à Antigravity reste réservé aux abonnés Ultra. Les développeurs peuvent accéder au modèle par l’API Gemini, AI Studio et Android Studio, et les entreprises par Gemini for business, l’API et Antigravity. Google annonce une disponibilité mondiale pour ces publics, mais les conditions varient selon l’abonnement et l’outil. L’ouverture dépasse aussi l’écosystème Google : Argon est désormais proposé dans Cursor, Devin Desktop et en ligne de commande, ainsi que dans GitHub Copilot, d’après Latent Space.

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Le mode Tâches permet de confier un travail à Gemini, puis de le laisser se poursuivre dans le cloud après avoir quitté son ordinateur. Google indique que plus de 40 applications tierces sont connectées, notamment Shopify, Instacart et OpenTable. L’utilisateur peut donc passer d’une conversation à une tâche qui se prolonge en arrière-plan, au lieu d’attendre une réponse unique dans le fil de discussion. Cela peut être utile pour un enchaînement d’étapes, mais l’annonce ne décrit pas précisément les opérations possibles dans chaque application ni les moments où l’utilisateur doit reprendre la main. Il faut aussi distinguer la disponibilité du modèle de celle de cette fonction : Clubic indique que le mode Tâches n’est pas disponible en France. Le catalogue de plus de 40 applications serait principalement accessible en anglais aux États-Unis. Autrement dit, la promesse d’un assistant qui continue son travail ne se traduit pas encore par une expérience identique pour tous les abonnés et dans tous les pays.

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Dans l’application Gemini, l’accès annoncé concerne les abonnés Google AI Pro et Ultra, avec une arrivée progressive pour les abonnés Pro. Developpez indique que le prix de lancement de l’API est de 2 dollars par million de tokens reçus et de 10 dollars par million de tokens générés. Jusqu’au 30 novembre 2026, les tokens d’entrée déjà mis en cache bénéficient d’une réduction de 95 %. Après cette période, les tarifs annoncés passent à 4 dollars en entrée et 20 dollars en sortie par million de tokens.

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Google intègre Antigravity à l’application Gemini sur macOS, pour passer d’une conversation à une session de programmation sans changer d’outil. Cet accès reste réservé aux abonnés Google AI Ultra. L’entreprise prévoit aussi 10 000 places permettant à des scientifiques de demander six mois d’accès gratuit au niveau d’utilisation le plus élevé d’Antigravity. En parallèle, Gemini 4 Argon est disponible dans Cursor, Devin Desktop et en ligne de commande, ainsi que dans GitHub Copilot, d’après Latent Space. Dans Cursor, l’entreprise annonce 52,8 % sur CursorBench au niveau d’effort par défaut, à égalité avec Opus 5.5. C’est un indicateur utile pour situer le modèle dans un test, pas une garantie qu’il donnera le meilleur résultat sur chaque projet. Google indique aussi que l’API Gemini offre une fenêtre d’un million de tokens partagée entre les éléments envoyés et la réponse. Le modèle peut donc traiter des contextes très longs, mais une requête volumineuse réduit la place restante pour générer la réponse. Un protocole de continuation est prévu pour les tâches longues.

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Non, les résultats rapportés sont contrastés et dépendent des épreuves retenues. MarkTechPost rapporte qu’Argon obtient 68,90 % au Vals Index, où il est classé premier, et 91,7 % sur LVBench. En programmation, le modèle atteint 77,9 % sur DeepSWE v1.1, mais 55,0 % sur FrontierSWE v2, derrière GPT-6 Astra à 65,5 %. L’article rapporte aussi 51,3 % sur AutomationBench et 19,6 % sur le Harvey’s Legal Agent Benchmark. Il précise que les comparaisons reposent sur des méthodologies et des sources différentes, et que plusieurs résultats concurrents sont autodéclarés ou issus de classements publics.

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La première limite est très concrète : le mode Tâches n’est pas proposé partout, et l’accès à Argon dépend de l’abonnement ou de l’outil utilisé. Google décrit trois couches de sécurité : le filtrage des requêtes, la détection de signaux internes liés à des connaissances dangereuses et une surveillance continue capable d’interrompre l’agent. Pour les tâches autonomes, Google affirme aussi avoir entraîné Argon à respecter les limites des systèmes auxquels il accède, à signaler les résultats négatifs et à demander une confirmation humaine avant toute action irréversible. C’est une précaution importante quand un modèle peut agir dans des outils connectés : une erreur de rédaction n’a pas les mêmes conséquences qu’une action impossible à annuler. Google indique qu’Argon a résolu 12 scénarios de cyberattaque simulés, contre 5 pour la génération précédente, et que moins de 1 % des sous-tâches biologiques testées auraient été débloquées lors d’un exercice externe. Ces résultats sont présentés par l’entreprise. Les éléments disponibles ne donnent pas tous les détails du protocole, ce qui empêche de comparer solidement ces chiffres avec ceux d’autres modèles. Il faut donc les considérer comme des indications annoncées, et non comme une mesure indépendante complète.

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Il faut retenir une ouverture large, mais avec des conditions d’accès différentes. Google rend Argon accessible dans le monde entier aux développeurs et aux entreprises, ainsi qu’aux abonnés Google AI Pro et Ultra dans l’application Gemini et le mode IA de la recherche. Antigravity reste réservé aux abonnés Ultra. Ensuite, le mode Tâches peut poursuivre un travail dans le cloud avec plus de 40 applications connectées, mais il n’est pas disponible en France et son catalogue serait principalement accessible en anglais aux États-Unis. Enfin, Argon arrive dans des outils tiers comme Cursor, Devin et GitHub Copilot. L’API propose une fenêtre d’un million de tokens partagée entre l’entrée et la sortie, ce qui aide à traiter de longs contextes sans garantir une réponse de cette taille si la requête occupe déjà une grande partie de la fenêtre. Les scores donnent des repères, pas un verdict unique : MarkTechPost rapporte 68,90 % au Vals Index et 55,0 % sur FrontierSWE v2, derrière GPT-6 Astra à 65,5 %. L’article rappelle que les méthodes et les sources de comparaison diffèrent. L’accès, les usages réellement disponibles et la façon de mesurer les performances comptent donc autant que l’annonce du modèle lui-même.