Gemini 4 revient dans la course avec des usages plus polyvalents

Disponible depuis le 13 octobre, Gemini 4 Argon, le nouveau modèle de Google, revient dans la course à l’IA frontalière avec une promesse simple : être utile au quotidien, pas seulement aux développeurs. Sur les benchmarks publiés par l’éditeur, il se place au niveau de GPT-6 Astra d’OpenAI et de Claude Opus 5.5 d’Anthropic sur plusieurs usages, tout en s’alignant sur la grille tarifaire de Claude. Reste une question plus concrète : que vaut-il vraiment une fois lancé dans des tâches réelles, avec factures à l’appui ?

Un modèle polyvalent, pas un champion unique

Google ne vise pas seulement les équipes techniques. Gemini 4 est présenté comme un modèle adapté aux métiers, à la recherche et au développement, avec des résultats solides sur le code, les tâches professionnelles et l’analyse de documents visuels. Dans les tests rapportés, il atteint 77,9 % sur DeepSWE v1.1 pour le software engineering, 76,0 % sur le raisonnement mathématique avec RiemannBench et 91,7 % sur l’analyse de vidéos longues avec LVBench.

Le tableau est moins flatteur sur la recherche scientifique autonome pure, où GPT-6 Astra conserve l’avantage avec 68,1 % contre 57,6 % pour Gemini 4. Sur le code en terminal, Gemini 4 affiche 57,4 %, juste derrière GPT-6 Astra à 58,2 % et devant Claude Opus 5.5 à 66,4 %. Le modèle de Google ne domine donc pas partout. En revanche, il tire son épingle du jeu sur les tâches de lecture de graphiques et sur le raisonnement mathématique. C’est là que l’approche Google prend tout son sens.

Quand un prompt vague suffit… presque

Pour jauger ses capacités en conditions réelles, trois tests ont été menés sur des tâches proches de celles que rencontrent des équipes produit ou marketing. Premier exercice : créer une landing page futuriste pour un néo-cloud fictif spécialisé dans des datacenters en orbite basse. GPT-6 Astra signe la page la plus aboutie, avec une présentation claire et des graphiques bien dessinés. Claude Opus 5.5 propose une interface plus interactive, mais moins professionnelle. Gemini 4, lui, produit une page très fournie et visuellement marquée, mais les contrastes faibles nuisent à la lisibilité. Le résultat reste sérieux, sans atteindre la finition de son concurrent d’OpenAI.

Deuxième test : écrire un texte en français à la première personne sur la première nuit de garde d’une technicienne surveillant un datacenter orbital. Claude Opus 5.5 ressort en tête, avec une écriture plus naturelle et des détails très concrets. GPT-6 Astra suit de près, mais mélange les temps et alourdit parfois le style. Gemini 4 se montre plus générique, avec des tics d’écriture qu’on connaît trop bien. Les formulations toutes faites, elles, n’étaient pas invitées à la soirée.

Dernier exercice : produire une vidéo promotionnelle de 10 secondes avec Remotion. Claude Opus 5.5 livre selon le test la version la plus convaincante, sobre et fluide. Gemini 4 propose un rendu très proche, avec des visuels réalistes mais trop chargés. GPT-6 Astra, de son côté, ressemble davantage à une publicité animée qu’à un vrai clip de motion design.

Le vrai sujet, c’est la facture

Sur le papier, Gemini 4 Argon coûte 4 dollars par million de tokens en entrée, 20 dollars en sortie et 0,20 dollar pour le cache, soit exactement le même niveau que Claude Opus 5.5. Jusqu’au 30 novembre 2026, Google applique toutefois un tarif de lancement divisé par deux : 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie. GPT-6 Astra reste nettement plus cher, avec 10 dollars en entrée et 50 dollars en sortie par million de tokens.

Mais le prix facial ne dit pas tout. Dans les tests à base d’outils, Gemini 4 consomme davantage que ses rivaux. Sur la landing page, son coût total atteint 3,76 dollars au tarif standard, contre 1,07 dollar pour Claude Opus 5.5 et 1,19 dollar pour GPT-6 Astra. Sur la vidéo, la note grimpe à 1,71 dollar, loin devant les 0,30 dollar de Claude. En cause : le modèle réécrit souvent le fichier complet à chaque correction. Un détail technique, certes. Un détail qui fait mal au portefeuille, beaucoup moins drôle quand il faut industrialiser.

Au total, Gemini 4 apparaît comme un modèle solide, souvent proche des meilleurs, mais pas toujours le plus efficient. Pour les clients Google Cloud et Workspace, l’offre a de quoi compter dans une chaîne de production. Pour un développeur indépendant ou un solopreneur, l’intérêt est plus nuancé. Google revient clairement dans la course ; reste à voir s’il sait transformer ses bons résultats en avantage durable.