Gemini 4 Carbon pousse Google vers les usages cyber et code

Google a présenté Gemini 4 Carbon le 28 octobre, en le décrivant comme son modèle d’IA le plus avancé à ce jour pour la cybersécurité et les tâches de code longues. Le système doit repérer des vulnérabilités, évaluer des risques et proposer des correctifs, avec un accès d’abord réservé à des défenseurs de la cybersécurité triés sur le volet. Pour Google, l’enjeu dépasse le simple classement de benchmarks : il s’agit de montrer qu’un modèle peut travailler sur des problèmes d’ingénierie qui prennent parfois plusieurs jours.

Un modèle pensé pour casser des bugs, pas seulement des records

Gemini 4 Carbon s’inscrit dans la continuité de Gemini 4 Argon, lancé deux semaines plus tôt selon Google. Koray Kavukcuoglu, Senior Vice President chez Google DeepMind et Chief AI Architect chez Google, a indiqué que Carbon améliore aussi le codage, les tâches scientifiques, le développement web et les agents d’IA capables d’enchaîner plusieurs étapes de travail. En clair, le modèle n’est pas seulement jugé sur sa capacité à répondre vite, mais sur sa façon de tenir la distance quand les projets s’empilent.

Google précise que Carbon vise des problèmes d’ingénierie complexes, comme trouver l’origine de bugs puis les corriger dans de grandes bases de code et des systèmes de bas niveau. Le groupe affirme aussi que ses évaluations externes de cybersécurité ont été menées sans garde-fous, afin de mesurer le comportement du modèle dans des conditions plus réalistes. Le genre de test qui ne pardonne pas les approximations, même aux modèles les plus bavards.

Des scores élevés, mais encore peu de monde pour les vérifier

Sur le papier, les chiffres sont solides. Google dit que Gemini 4 Carbon a obtenu 88,2 % sur SEC-bench Pro, un benchmark consacré à l’identification de vulnérabilités dans des logiciels réels. Le modèle a aussi signé 54,8 % sur ExploitGym, qui évalue l’exploitation de failles, et 71,0 % sur CWE-bench, orienté correction de faiblesses logicielles. L’entreprise ajoute que ses tests internes montrent un taux de réussite plus de deux fois supérieur à celui d’Argon pour la génération de code sécurisé.

Chrome, chez Google, aurait aussi observé de meilleures performances que celles d’un autre modèle d’IA de pointe, avec un écart de plus de dix fois sur la génération de correctifs de qualité. Google n’a toutefois pas nommé le concurrent ni détaillé la méthode de comparaison [à vérifier]. Sur Artificial Analysis, Carbon arrive en tête de l’Intelligence Index v5.0 avec 59 points, tandis que Google lui attribue un gain de 89 points sur WebDev Arena, où il se classe quatrième avec 1 769 points. Là encore, la prudence reste de mise tant que l’accès public n’est pas ouvert.

Accès limité, tarification basse au lancement

Le déploiement commencera auprès de défenseurs de la cybersécurité sélectionnés, puis s’élargira à d’autres partenaires de confiance via le Fairwind Program. Google indique aussi participer au processus volontaire du gouvernement américain pour tester les modèles avant publication. Aucune date précise n’a été donnée pour un accès public plus large, mais l’entreprise dit vouloir avancer par phases, le temps de consolider les garde-fous.

Sur le plan tarifaire, Gemini 4 Carbon est proposé à titre introductif à 2 dollars par million de jetons en entrée et 10 dollars par million en sortie, soit les mêmes prix que Gemini 4 Argon au lancement. Après cette période, les tarifs passeront à 4 dollars et 20 dollars par million de jetons. Les jetons mis en cache bénéficient d’une remise de 95 % sur le prix standard en entrée. Pour les développeurs, le calcul économique compte presque autant que les benchmarks.

Ce que Google essaie de reprendre aux autres

Google a passé une bonne partie de 2026 à courir derrière ses rivaux sur l’IA générative, selon la source The Rundown, avant de revenir en tête avec deux modèles lancés en quelques semaines. Carbon doit donc servir de démonstration technique autant que de produit : montrer que Google peut encore rivaliser sur les modèles de pointe, tout en ciblant des usages où la fiabilité vaut autant que la vitesse. Reste à savoir si ce rang tiendra lorsque le modèle sortira du cercle restreint des testeurs. Le podium de l’IA change vite, et personne ne garde longtemps sa médaille au chaud.