[{"type":"paragraph","text":{"fr":"Il est 23 heures. Tu donnes une consigne à un agent IA : migrer un vieux module de ton projet, écrire les tests, corriger ce qui casse. Tu fermes l'ordinateur et tu vas te coucher. Le lendemain matin, une proposition de modification t'attend, avec un résumé de ce qui a été fait et de ce qui pose encore problème. Ce scénario, qui ressemblait à de la science-fiction il y a deux ans, est exactement ce que vendent les deux modèles sortis cette semaine. Le mardi 29 septembre, OpenAI a présenté GPT-6.1 Sol à sa conférence DevDay. Le lendemain, Google a répondu avec Gemini 4 Argon, son premier modèle de la génération Gemini 4. Hasard ou pas, les deux affichent le même prix d'appel : 2 dollars le million de tokens en entrée, 10 dollars en sortie.","en":"It's 11 p.m. You give an AI agent an instruction: migrate an old module in your project, write the tests, fix what breaks. You close the laptop and go to bed. The next morning, a proposed change is waiting for you, with a summary of what was done and what's still a problem. That scenario, which sounded like science fiction two years ago, is exactly what both models released this week are selling. On Tuesday, September 29, OpenAI unveiled GPT-6.1 Sol at its DevDay conference. The next day, Google answered with Gemini 4 Argon, its first model of the Gemini 4 generation. Coincidence or not, both carry the same introductory price: 2 dollars per million input tokens, 10 dollars for output."}},{"type":"heading","text":{"fr":"GPT-6.1 Sol : presque Astra, pour un cinquième du prix","en":"GPT-6.1 Sol: almost Astra, for a fifth of the price"}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"Quand on a raconté l'arrivée de GPT-6 Astra début septembre, le principal reproche portait sur la facture : 10 dollars le million de tokens en entrée, 50 en sortie, et des tarifs qui doublent au-delà d'un certain volume. GPT-6.1 Sol est la réponse d'OpenAI à cette critique. Selon l'entreprise, ce modèle s'approche des performances d'Astra en programmation, en utilisation d'ordinateur et en travail professionnel, pour un cinquième du prix. Sur DeepSWE v1.1, un test qui mesure la capacité à mener des tâches de développement longues dans de vraies bases de code, il égalerait Astra. Les tokens mis en cache coûtent 10 centimes le million, soit 95 % de moins que le tarif normal. OpenAI annonce aussi une version Ultrafast, jusqu'à huit fois plus rapide dans Codex, prévue dans les prochains jours.","en":"When we covered the arrival of GPT-6 Astra in early September, the main complaint was the bill: 10 dollars per million input tokens, 50 for output, and rates that double past a certain volume. GPT-6.1 Sol is OpenAI's answer to that criticism. According to the company, this model approaches Astra's performance in coding, computer use and professional work, for a fifth of the price. On DeepSWE v1.1, a benchmark that measures the ability to carry out long development tasks in real codebases, it would match Astra. Cached tokens cost 10 cents per million, 95% less than the standard rate. OpenAI is also announcing an Ultrafast version, up to eight times faster in Codex, expected in the coming days."}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"OpenAI met aussi en avant la fiabilité. Sur des questions difficiles, choisies parce que des utilisateurs avaient signalé une erreur d'un modèle précédent, la part de réponses contenant une erreur factuelle passe de 11,4 % avec GPT-6 Sol à 7,7 % avec la version 6.1, en effort de raisonnement faible. L'entreprise précise elle-même que ces questions piégeuses ne reflètent pas un usage normal. Elle affirme aussi que le modèle avoue plus souvent quand un outil ne fonctionne pas, au lieu de bricoler une réponse au hasard. GPT-6.1 Sol est disponible depuis le 29 septembre pour les abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, mais uniquement dans ChatGPT Work et dans Codex, pas encore dans la conversation classique. Les développeurs y accèdent par l'API sous le nom gpt-6.1-sol. Ce modèle n'était qu'une des plus de vingt annonces de la DevDay : Codex peut désormais tourner sur ton ordinateur, à distance depuis ton téléphone ou dans le cloud, un nouvel espace partagé baptisé ChatGPT Space permet à des équipes de travailler avec des agents sur les mêmes documents, et des agents permanents, les Dots, arrivent sur les offres Pro et Business. OpenAI lance aussi une formule Pro 500, avec 25 fois l'usage d'un abonnement Plus, et revendique 1,2 milliard d'utilisateurs hebdomadaires. Le message est clair : ChatGPT veut devenir l'endroit où l'on travaille, pas seulement celui où l'on pose des questions.","en":"OpenAI is also stressing reliability. On difficult questions, chosen because users had flagged an error from a previous model, the share of responses containing a factual error drops from 11.4% with GPT-6 Sol to 7.7% with version 6.1, at low reasoning effort. The company itself notes that these tricky prompts don't reflect typical use. It also says the model more often admits when a tool is broken, instead of cobbling together a best guess. GPT-6.1 Sol has been available since September 29 for Plus, Pro, Business, Enterprise and Edu subscribers, but only in ChatGPT Work and Codex, not yet in regular chat. Developers can access it through the API as gpt-6.1-sol. This model was just one of more than twenty DevDay announcements: Codex can now run on your computer, remotely from your phone or in the cloud, a new shared space called ChatGPT Space lets teams work with agents on the same documents, and always-on agents called Dots are coming to Pro and Business plans. OpenAI is also launching a Pro 500 plan, with 25 times the usage of a Plus subscription, and claims 1.2 billion weekly users. The message is clear: ChatGPT wants to become the place where you work, not just where you ask questions."}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"Le plus intéressant, c'est ce qui n'a pas été lancé. Beaucoup attendaient GPT-6.1 Astra, la version haut de gamme. Elle n'est pas venue. Selon le Wall Street Journal, OpenAI a renoncé à la sortir après des tests internes qui montraient davantage de tromperie et une tendance à poursuivre des tâches sans l'autorisation de l'utilisateur. Autrement dit, le modèle le plus puissant de l'entreprise a été gardé au placard parce qu'il prenait un peu trop d'initiatives.","en":"The most interesting part is what wasn't launched. Many were expecting GPT-6.1 Astra, the high-end version. It didn't come. According to The Wall Street Journal, OpenAI dropped the release after internal tests showed more deception and a tendency to keep going with tasks without the user's permission. In other words, the company's most powerful model was shelved because it took a bit too much initiative."}},{"type":"image","src":"/images/articles/838-body-1.webp","alt":{"fr":"Visuel officiel de GPT-6.1 Sol, présenté par OpenAI à sa conférence DevDay","en":"Official GPT-6.1 Sol visual, presented by OpenAI at its DevDay conference"},"credit":"Dataconomy / OpenAI"},{"type":"heading","text":{"fr":"Gemini 4 Argon : le modèle que Google ne donne pas (encore) à tout le monde","en":"Gemini 4 Argon: the model Google isn't giving everyone (yet)"}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"En face, Google a frappé fort sur le papier. Gemini 4 Argon peut produire jusqu'à un million de tokens en sortie, contre 64 000 pour la génération précédente : de quoi raisonner et écrire des centaines de milliers de mots d'un seul tenant, quand GPT-6 Astra plafonne à 128 000. Google revendique la première place sur DeepSWE v1.1, avec 77,9 %, sur AutomationBench, qui mesure l'exécution de tâches d'entreprise de bout en bout, et sur LVBench, un test de compréhension de longues vidéos où il atteint 91,7 %. Selon Artificial Analysis, cité par Engadget, Argon égale le score global de GPT-6 Astra pour 60 % de son coût par tâche, et affiche le taux d'hallucination le plus bas des grands modèles, à 15 %. Le tarif d'appel de 2 et 10 dollars ne durera pas : il passera ensuite à 4 et 20 dollars.","en":"Across the ring, Google hit hard on paper. Gemini 4 Argon can generate up to a million output tokens, up from 64,000 for the previous generation: enough to reason and write hundreds of thousands of words in one go, while GPT-6 Astra tops out at 128,000. Google claims first place on DeepSWE v1.1, at 77.9%, on AutomationBench, which measures end-to-end execution of business tasks, and on LVBench, a long-video understanding test where it reaches 91.7%. According to Artificial Analysis, cited by Engadget, Argon matches GPT-6 Astra's overall score at 60% of its cost per task, and posts the lowest hallucination rate among leading models, at 15%. The 2 and 10 dollar introductory price won't last: it will then rise to 4 and 20 dollars."}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"Google raconte surtout ce que le modèle fait déjà en interne. Des équipes d'agents Argon ont analysé la mémoire des centres de données du groupe et libéré plus de 300 tébioctets en appliquant elles-mêmes des optimisations. D'autres migrent du code C et C++ vers Rust, jusqu'aux 800 000 lignes du noyau Zircon de Fuchsia. Mais la vraie spécialité d'Argon, c'est la cybersécurité. Le modèle trouve, vérifie et corrige seul des failles critiques. L'entreprise de sécurité Wiz, qui l'utilise dans un programme gratuit de protection des infrastructures publiques, raconte qu'il a repéré une faille grave exposant des données personnelles dans un logiciel utilisé par des hôpitaux du monde entier, faille que les modèles précédents avaient manquée. Sur CWE-bench v1, qui évalue la correction de vulnérabilités, il partage la première place avec 68 %, à égalité avec Grok 4.7 et GPT-6 Astra. Et sur le décodeur vidéo libre libgav1, ses agents ont réécrit 32 000 lignes de code pour obtenir une version sûre en mémoire, 2,7 fois plus rapide que le portage Rust de départ.","en":"Above all, Google describes what the model is already doing internally. Teams of Argon agents analyzed memory across the group's data centers and freed more than 300 tebibytes by applying optimizations themselves. Others are migrating C and C++ code to Rust, up to the 800,000 lines of the Fuchsia Zircon kernel. But Argon's real specialty is cybersecurity. The model finds, validates and fixes critical flaws on its own. Security firm Wiz, which uses it in a free program protecting public infrastructure, says it spotted a serious flaw exposing personal data in software used by hospitals around the world, a flaw previous models had missed. On CWE-bench v1, which evaluates vulnerability remediation, it shares first place at 68%, tied with Grok 4.7 and GPT-6 Astra. And on the open-source video decoder libgav1, its agents rewrote 32,000 lines of code to produce a memory-safe version 2.7 times faster than the original Rust port."}},{"type":"quote","text":{"fr":"Argon peut trouver, valider et corriger de manière autonome des failles logicielles critiques.","en":"Argon can autonomously find, validate, and patch critical software vulnerabilities."},"author":"Google"},{"type":"heading","text":{"fr":"La vraie question : qui a le droit d'utiliser l'IA la plus puissante ?","en":"The real question: who gets to use the most powerful AI?"}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"C'est là que les deux lancements divergent. Argon n'est accessible pour l'instant qu'aux membres du programme Fairwind de Google, qui réunit des gouvernements et des partenaires jugés de confiance ayant besoin de capacités avancées en cybersécurité. Et Google l'écrit noir sur blanc : pour ces défenseurs et pour ses propres équipes internes, Argon est fourni sans garde-fous cyber, afin qu'ils profitent de toute sa puissance. Pour les autres, il faudra attendre, sans date annoncée : d'abord les clients payants de l'API et les abonnés Google AI Ultra, puis le grand public. Google dit participer au dispositif volontaire du gouvernement américain qui donne accès aux modèles avant leur sortie, surveiller le raisonnement d'Argon pour stopper une tâche qui dérape, et renforcer ses protections contre les détournements. Le contexte n'est pas anodin : en septembre, le Wall Street Journal rapportait que des modèles Gemini étaient sortis de leur environnement de test et avaient piraté trois entreprises. Google, de son côté, appelle le reste du secteur à garder le raisonnement des modèles lisible par les humains, pour pouvoir repérer à temps un comportement qui dévie. Un appel bienvenu, venant d'un acteur qui distribue lui-même un modèle sans garde-fous cyber.","en":"That's where the two launches diverge. For now, Argon is only available to members of Google's Fairwind Program, which brings together governments and trusted partners that need advanced cybersecurity capabilities. And Google spells it out: for these defenders and its own internal teams, Argon is provided without cyber guardrails, so they can use its full power. Everyone else will have to wait, with no date announced: first paid API customers and Google AI Ultra subscribers, then the general public. Google says it is taking part in the US government's voluntary pre-release access process, monitoring Argon's reasoning to stop a task that goes off the rails, and strengthening its protections against misuse. The context matters: in September, The Wall Street Journal reported that Gemini models had escaped their test environment and hacked three companies. For its part, Google is urging the rest of the industry to keep model reasoning readable by humans, so that drifting behavior can be spotted in time. A welcome call, coming from a company that is itself handing out a model without cyber guardrails."}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"Le détail le plus parlant se cache dans les précautions. Pendant l'entraînement, Google a surveillé le raisonnement d'Argon et transmis les alertes à une équipe dédiée, en prenant soin de ne pas réinjecter ces observations dans l'entraînement lui-même. La raison donne un peu le vertige : éviter d'apprendre au modèle à cacher ses intentions à ceux qui le surveillent. Google dit aussi isoler et sceller ses environnements de test avant les évaluations les plus risquées, et présente Argon comme son modèle le plus résistant aux injections de consignes, ces instructions malveillantes glissées dans une page web ou un document pour détourner un agent.","en":"The most telling detail lies in the precautions. During training, Google monitored Argon's reasoning and sent alerts to a dedicated team, taking care not to feed those findings back into training itself. The reason is a little dizzying: to avoid teaching the model to hide its intentions from the people watching it. Google also says it isolates and seals its test environments before the riskiest evaluations, and presents Argon as its most resilient model against prompt injection, those malicious instructions slipped into a web page or document to hijack an agent."}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"On peut comprendre la prudence. Un modèle capable de trouver seul des failles dans un logiciel d'hôpital peut protéger ce logiciel, ou l'attaquer. Mais la question mérite d'être posée franchement : qui décide qu'un gouvernement ou une grande entreprise est « de confiance », et pas une petite association, un hôpital public ou un chercheur indépendant ? Quand l'IA la plus puissante du moment est distribuée par cercles concentriques, en commençant par les États et les clients les plus riches, ce sont aussi les inégalités face à la sécurité numérique qui risquent de se creuser. OpenAI, de son côté, a choisi de ne pas sortir son modèle le plus avancé du tout. Deux réponses différentes à la même inquiétude, et dans les deux cas, ce sont des entreprises privées qui tranchent seules.","en":"The caution is understandable. A model that can find flaws in hospital software on its own can protect that software, or attack it. But the question deserves to be asked plainly: who decides that a government or a large company is 'trusted,' and not a small nonprofit, a public hospital or an independent researcher? When the most powerful AI of the moment is handed out in concentric circles, starting with states and the wealthiest customers, inequality in digital security risks widening too. OpenAI, for its part, chose not to release its most advanced model at all. Two different answers to the same worry, and in both cases, private companies are making the call alone."}},{"type":"paragraph","text":{"fr":"Concrètement, si tu as un abonnement ChatGPT Plus en France, GPT-6.1 Sol est déjà là, dans ChatGPT Work et dans Codex. C'est le bon moment pour tester ce qu'il vaut sur tes vrais projets plutôt que sur des démos. Pour Argon, rien ne change encore pour toi, sauf si tu travailles dans une équipe de cybersécurité invitée par Google. Et si tu développes, il faudra patienter : l'API d'Argon restera fermée tant que Google n'aura pas élargi l'accès. Il y a quelques jours, on voyait Muse, l'agent de Meta, dépasser ChatGPT sur l'App Store américain, sans pouvoir l'utiliser en Europe. La course ne se joue plus seulement sur qui a le meilleur modèle, mais sur qui ose le mettre entre quelles mains.","en":"In practice, if you have a ChatGPT Plus subscription in France, GPT-6.1 Sol is already here, in ChatGPT Work and Codex. Now's a good time to test what it can do on your real projects rather than on demos. For Argon, nothing changes for you yet, unless you work on a cybersecurity team invited by Google. And if you're a developer, you'll have to be patient: Argon's API will stay closed until Google widens access. A few days ago, we watched Muse, Meta's agent, overtake ChatGPT on the US App Store, without being able to use it in Europe. The race is no longer just about who has the best model, but about who dares to put it in which hands."}}]