Google accélère dans la course à l’intelligence artificielle. Le 28 octobre 2026, le groupe a dévoilé Gemini 4 Carbon, son modèle le plus avancé à ce jour, deux semaines seulement après l’arrivée de Gemini 4 Argon auprès des utilisateurs payants. Avec un score de 59 sur l’Intelligence Index v5 d’Artificial Analysis, Carbon prend la première place de ce classement indépendant, juste devant Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra. Google met surtout en avant sa capacité à rechercher des vulnérabilités, à corriger du code et à mener des tâches complexes durant plusieurs jours. Mais cette puissance s’accompagne de restrictions : impossible, pour l’instant, de l’essayer librement dans l’application Gemini.
Article du 30 octobre 2026. Les chiffres d’Artificial Analysis proviennent de son évaluation indépendante publiée le 28 octobre. Les scores de cybersécurité et les performances internes sont ceux communiqués par Google DeepMind ; ils ne doivent pas être considérés comme des garanties de résultats dans toutes les conditions.
Ce qu’il faut retenir
- 59 points sur l’Artificial Analysis Intelligence Index v5 : Gemini 4 Carbon arrive en première position lors de l’évaluation du 28 octobre 2026.
- Claude Opus 5.5 obtient 58 points, GPT-6 Astra 57 et Gemini 4 Argon 50 dans le tableau comparatif publié par Google.
- 88,2 % sur SEC-bench Pro, 54,8 % sur ExploitGym et 71 % sur CWE-bench : trois résultats de cybersécurité annoncés par Google.
- Accès réservé à certains professionnels de la cybersécurité, avant une ouverture progressive à des partenaires de confiance.
- Prix API annoncés : 2 $ par million de tokens entrants et 10 $ par million de tokens sortants au tarif de lancement, puis 4 et 20 $.
- Pas de date de sortie publique : le modèle n’est pas encore accessible à tous dans Gemini, Google AI Studio ou une API ouverte.
Gemini 4 Carbon : Google reprend la première place avec 59 points
La principale annonce concerne le classement Artificial Analysis Intelligence Index v5, qui combine plusieurs évaluations destinées à mesurer les capacités générales des grands modèles de langage. Avec 59 points, Gemini 4 Carbon passe devant les modèles les mieux notés du moment.
Cette fois, il ne s’agit pas seulement d’une affirmation de Google : Artificial Analysis confirme directement cette première place dans son analyse du 28 octobre. L’organisme précise toutefois que Carbon ne domine que quatre des neuf évaluations composant son indice général.
| Modèle d’IA | Intelligence Index v5 | Position dans cette comparaison |
|---|---|---|
| Google Gemini 4 Carbon | 59 | 1er |
| Anthropic Claude Opus 5.5 | 58 | 2e |
| OpenAI GPT-6 Astra | 57 | 3e |
| Google Gemini 4 Argon | 50 | 4e |
Scores issus du tableau comparatif publié par Google DeepMind le 28 octobre 2026, sur la version v5.0 de l’indice. Les résultats de ces modèles et leurs classements peuvent évoluer avec de nouvelles évaluations. Artificial Analysis confirme séparément la première place de Carbon à 59 points.
L’écart avec Gemini 4 Argon atteint neuf points dans ce tableau, alors que celui avec Claude Opus 5.5 n’est que d’un point. Autrement dit, Google progresse sensiblement par rapport à son modèle précédent, mais l’avance sur son premier concurrent reste mince.
Pourquoi Gemini 4 Carbon n’est pas le meilleur dans tous les domaines
Être premier sur un indice général ne signifie pas qu’un modèle remporte tous les tests. Artificial Analysis place Carbon deuxième pour les agents de programmation, derrière Claude Opus 5.5 lorsqu’il est utilisé avec Claude Code. Le score est de 59 pour Carbon dans Antigravity CLI, contre 62 pour Opus 5.5 dans Claude Code, selon la méthodologie du laboratoire.
Google signale également que Carbon n’occupe que la quatrième place de WebDev Arena, un classement consacré au développement d’interfaces web, malgré une progression annoncée de 89 points Elo par rapport à la génération précédente.
Dans les tests publiés par Google, GPT-6 Astra reste également devant Carbon sur FrontierSWE 2, tandis que Claude Opus 5.5 obtient un meilleur résultat sur le sous-ensemble hors ligne d’OSWorld-2.1, consacré à l’utilisation d’un ordinateur.
Ce constat est important pour les utilisateurs : un modèle classé premier en intelligence générale n’est pas automatiquement le plus adapté à la génération de code, à l’automatisation de tâches ou à chaque logiciel professionnel. Le choix d’une IA dépend encore largement de son contexte d’utilisation.
La cybersécurité, véritable spécialité de Gemini 4 Carbon
Google positionne surtout Carbon comme un outil capable d’aider les équipes de cybersécurité tout au long de leur travail : trouver une faille, vérifier son impact réel, puis produire un correctif. Cette chaîne d’opérations est habituellement longue et mobilise des compétences différentes.
Dans son communiqué officiel, Google DeepMind publie trois résultats principaux :
| Test de cybersécurité | Score de Carbon | Capacité évaluée |
|---|---|---|
| SEC-bench Pro | 88,2 % | Détecter des vulnérabilités dans de vrais logiciels |
| ExploitGym | 54,8 % | Vérifier qu’une vulnérabilité peut être exploitée |
| CWE-bench | 71,0 % | Proposer des corrections du code vulnérable |
Scores publiés par Google le 28 octobre 2026. Les évaluations de cybersécurité ont été réalisées sans certains garde-fous habituels du modèle, afin de mesurer ses capacités techniques. Elles ne reproduisent pas nécessairement les restrictions imposées à un utilisateur réel.
Google affirme également que, sur ses propres évaluations internes, Carbon réussit plus de deux fois mieux qu’Argon certaines tâches de génération de code sécurisé. Les équipes de Chrome auraient constaté une amélioration particulièrement importante de la qualité des correctifs par rapport à un autre grand modèle concurrent, dont l’identité n’est pas précisée.
Ces chiffres sont prometteurs pour les entreprises, mais il faut faire la distinction entre une performance obtenue en laboratoire et une capacité fiable dans des environnements de production. Une correction suggérée par une IA doit toujours être relue, testée et validée avant d’être déployée.
Une intelligence artificielle capable de travailler pendant plusieurs jours
Gemini 4 Carbon ne vise pas uniquement les conversations classiques. Selon Google, le modèle a été conçu pour des tâches longues et complexes, dans lesquelles un agent doit explorer différentes pistes sans abandonner au premier échec.
En interne, des équipes auraient ainsi utilisé Carbon pendant plusieurs jours consécutifs pour rechercher la cause de bugs difficiles dans de grandes bases de code, puis préparer des correctifs. Cela concerne particulièrement les projets logiciels volumineux, où comprendre un dysfonctionnement exige d’inspecter de nombreux fichiers, d’effectuer des tests et de revenir sur certaines hypothèses.
Le modèle prend aussi en charge, selon sa fiche Artificial Analysis, des entrées texte, image, audio et vidéo ainsi qu’une fenêtre de contexte d’environ un million de tokens. Ces caractéristiques peuvent être utiles pour analyser des documents et projets complexes, mais la taille du contexte ne garantit pas que tous les détails d’une tâche seront parfaitement compris.
Pour une entreprise, l’enjeu n’est donc pas seulement de générer une réponse plus intelligente. Il s’agit de savoir si un agent peut mener un véritable travail technique sur la durée, avec des vérifications et une supervision humaines adaptées.
Google annonce aussi des progrès contre les injections de prompt
La puissance d’un modèle capable de rechercher et d’exploiter des vulnérabilités soulève naturellement des questions de sécurité. Google affirme avoir renforcé plusieurs mécanismes destinés à limiter les détournements.
Sur le test Gray Swan Indirect Prompt Injection, le groupe rapporte 0 % d’attaques réussies contre Gemini 4 Carbon, contre 0,7 % pour Gemini 4 Argon. Une injection de prompt indirecte consiste, par exemple, à dissimuler dans un document ou une page web des instructions visant à détourner le comportement de l’assistant.
Un score de 0 % sur un benchmark ne signifie pas qu’une IA est impossible à pirater. Il indique uniquement qu’aucune attaque de l’échantillon testé n’a réussi dans les conditions de cette évaluation.
Google indique également avoir réduit les affirmations non fondées sur certains tests internes. Artificial Analysis apporte cependant une nuance intéressante : sur son évaluation de connaissance AA-Omniscience, Carbon obtient une meilleure exactitude qu’Argon, mais son taux d’hallucination mesuré passe de 4 % à 11 %. Ces mesures portent sur des protocoles différents : elles ne se contredisent pas automatiquement, mais rappellent qu’il ne faut pas promettre une disparition des erreurs.
Pourquoi Gemini 4 Carbon n’est-il pas encore disponible dans Gemini ?
La réponse tient à son potentiel de double usage. Une intelligence artificielle capable d’identifier des vulnérabilités, de déterminer si elles sont exploitables et d’écrire des correctifs peut aider les défenseurs. Mais une partie de ces compétences pourrait aussi intéresser des acteurs malveillants.
Google a donc décidé de limiter le lancement à une sélection de professionnels de la cybersécurité. L’accès devrait ensuite être élargi à davantage de partenaires de confiance par l’intermédiaire du programme Fairwind, conçu pour les administrations, les organisations critiques et les équipes de sécurité autorisées.
Cette ouverture contrôlée doit permettre à Google de recueillir des retours, d’évaluer les risques et d’ajuster ses protections avant une mise à disposition plus large.
Peut-on tester Gemini 4 Carbon en France ?
Pas librement pour le moment. À la date du 30 octobre 2026, Google ne propose pas Carbon à l’ensemble des utilisateurs dans l’application Gemini. Il n’existe pas non plus de date annoncée pour son accès général via Google AI Studio ou les offres développeurs.
Les équipes de cybersécurité répondant aux critères du programme Fairwind peuvent se renseigner auprès de leur interlocuteur Google Cloud. La page officielle du programme décrit les conditions et les profils privilégiés.
Pour les particuliers, le modèle Gemini 4 Argon reste l’option plus accessible de cette génération. Retrouvez notre guide TechPi : Gemini 4 Argon : prix et comment y accéder.
Gemini 4 Carbon : les prix sont annoncés, mais l’API publique n’est pas encore ouverte
Google a déjà détaillé sa future grille tarifaire pour Carbon, sur le même principe que celle d’Argon. Les prix annoncés sont exprimés en dollars américains par million de tokens, un token correspondant à une unité de traitement de texte qui ne coïncide pas systématiquement avec un mot.
| Utilisation de l’API | Prix de lancement annoncé | Prix après la période promotionnelle |
|---|---|---|
| 1 million de tokens entrants | 2 $ | 4 $ |
| 1 million de tokens sortants | 10 $ | 20 $ |
| Tokens entrants mis en cache | 95 % de remise sur le tarif d’entrée applicable | 95 % de remise sur le tarif d’entrée applicable |
Ces tarifs ne signifient pas que l’API est déjà ouverte à tout le monde. Google les communique en prévision du déploiement. Le groupe ne donne pas de calendrier précis pour la fin de la période promotionnelle ; il faut donc éviter de présenter ces montants comme permanents.
Pour les professionnels, le coût réel dépendra du nombre de requêtes, du volume de contexte transmis, de la quantité de texte généré et de la possibilité de réutiliser des données mises en cache. Un agent qui travaille longtemps sur un dépôt logiciel peut consommer beaucoup plus de tokens qu’un échange ponctuel avec un chatbot.
Gemini 4 Carbon face à GPT-6 Astra et Claude Opus 5.5 : que change cette annonce ?
En seulement quelques semaines, Google a accéléré le renouvellement de sa famille Gemini. L’arrivée de Carbon montre que la concurrence entre les grands laboratoires ne porte plus seulement sur les réponses à des questions de culture générale, mais de plus en plus sur la réalisation de tâches autonomes, la programmation et la sécurité logicielle.
Son premier rang sur l’Intelligence Index représente une étape importante pour Google. Mais Claude Opus 5.5 conserve l’avantage sur certains tests d’agents de code, tandis que GPT-6 Astra demeure mieux classé sur certaines évaluations spécialisées. Les écarts peuvent également évoluer très rapidement au fil des nouvelles versions.
Pour les utilisateurs français, la conséquence immédiate est assez limitée : Carbon n’est pas encore un nouveau chatbot accessible à tous. Les premiers bénéficiaires sont les organisations sélectionnées pour tester ses capacités de cybersécurité. Le véritable tournant pour le grand public arrivera lorsque Google précisera sa date d’ouverture, ses limites d’utilisation et les fonctionnalités réellement proposées dans Gemini.
Faut-il attendre Gemini 4 Carbon ou utiliser Gemini 4 Argon ?
Pour un particulier, un étudiant ou une petite entreprise souhaitant utiliser une IA maintenant, il n’y a aucune raison de suspendre ses projets dans l’attente de Carbon. Gemini 4 Argon est déjà accessible dans des offres Google destinées aux utilisateurs, et il peut répondre à de nombreux besoins courants de rédaction, d’analyse et de programmation.
En revanche, les entreprises disposant de grandes bases de code, les éditeurs de logiciels et les équipes de sécurité pourront suivre de près le lancement de Carbon. Ses résultats de laboratoire laissent entrevoir un potentiel intéressant pour la détection de vulnérabilités et la correction de failles à grande échelle, à condition d’établir des procédures solides de validation humaine.
Le bilan est donc nuancé : Gemini 4 Carbon est premier sur l’indice général d’Artificial Analysis au 28 octobre 2026, mais il n’est ni le meilleur sur tous les tests ni disponible librement pour le moment. C’est surtout son usage futur dans des environnements professionnels réels qui permettra de mesurer l’importance de cette nouvelle étape pour Google.
Sources
- Google DeepMind, 28 octobre 2026 : annonce officielle de Gemini 4 Carbon, cybersécurité, tarifs et disponibilité
- Artificial Analysis, 28 octobre 2026 : première place de Carbon et limites de ses résultats sur les agents de code
- Artificial Analysis : fiche du modèle, caractéristiques, contexte et évaluations
- Google DeepMind : tableaux comparatifs des performances Gemini, GPT-6 et Claude
- Google DeepMind : programme Fairwind et conditions d’accès réservées aux défenseurs
- Frandroid, 29 octobre 2026 : analyse française de l’annonce et des résultats
