Google a annoncé que son modèle Gemini 4 Argon était désormais accessible aux développeurs abonnés à Google AI Ultra ou à l’offre payante de l’API Gemini. Argon est conçu comme une IA unique capable d’écrire du code de pilotage pour des robots, de créer des environnements virtuels d’entraînement et d’analyser des vidéos d’apprentissage. L’entreprise a montré le modèle faisant lancer des canettes de soda par un robot Spot de Boston Dynamics après un entraînement dans une simulation MuJoCo. Elle a aussi montré un bras robotisé simple passant de 59 à 17 secondes pour accomplir une tâche, en trois essais.
Comment Argon fonctionne dans les démonstrations
Dans la démonstration avec Spot, Argon commence par créer une réplique virtuelle d’une poubelle, puis fait s’entraîner le robot à garder l’équilibre sur trois pattes avant de lui faire essayer la tâche réelle. Deux agents d’IA supplémentaires surveillent la position des pieds et de la pince du robot avant le lâcher de la canette. Une autre démonstration part d’une simple photo d’une table, génère 4,500 épisodes d’entraînement simulés et fait passer le taux de réussite du robot de 56 % à 75 %, tout en réduisant le temps d’exécution de 35 secondes à 24 secondes. Argon peut aussi transformer le croquis d’un robot humanoïde renversant des boîtes en une simulation qui calcule un mouvement de lancer stable.
Résultats aux tests de référence
Google a évalué Argon sur le benchmark ERQA, qui demande aux modèles de répondre à 400 questions de raisonnement physique sans outils supplémentaires. Argon a obtenu 87 %, devant Claude Opus 5.5 (82.3 %) et GPT‑6 Astra (81 %). Dans un autre test, le benchmark AA‑Robotics, qui permet aux modèles de langage de piloter directement un vrai bras robotisé, Argon s’est classé troisième avec 55 points, derrière GPT‑6 Astra (69) et GPT‑6.1 Sol (65).
Pourquoi c'est important
Pour les développeurs en robotique, Argon promet de réduire le travail de simulation réalisé manuellement en générant des données d’entraînement à partir d’une seule image ou d’un croquis. Cela pourrait accélérer le prototypage de nouvelles tâches robotiques, même si le modèle nécessite toujours des instructions précises et n’est accessible qu’avec un abonnement payant.
