Google Antigravity AI Code Editor passé en revue – Performance avec Gemini 3

Introduction

La dernière incursion de Google dans le développement assisté par IA apparaît sous le nom Antigravity. Présenté comme un éditeur de code de nouvelle génération combinant l’autocomplétion, un agent IA et un gestionnaire d’agents au niveau du projet, Antigravity repose sur la même pile technologique qui a alimenté le précédent éditeur Windsurf. Cette analyse examine dans quelle mesure le produit tient ses promesses, notamment lorsqu’il est couplé au nouveau modèle Gemini 3.

Contexte et acquisition

Le langage visuel et les fonctionnalités de base d’Antigravity sont indiscutablement dérivés de Windsurf. Après que Google a acquis le code source de Windsurf ainsi que son équipe fondatrice, ces ingénieurs ont été intégrés à DeepMind. Le produit Windsurf original a ensuite été vendu à Cognition, les créateurs de Devon, laissant à Google le moteur sous‑jacent et une feuille de route pour une expérience rebaptisée.

Points clés de l’acquisition :

• Google a obtenu le code source complet de Windsurf ainsi que le personnel clé.
• L’ancienne équipe Windsurf a rejoint DeepMind, où Antigravity a été développé.
• Cognition maintient désormais le produit Windsurf legacy, tandis que Google se concentre sur Antigravity.

Installation et interface utilisateur

Antigravity est disponible pour macOS, Windows et Linux. Après le téléchargement, l’installeur propose d’importer les paramètres de Windsurf, facilitant la transition pour les utilisateurs existants.

L’UI reflète la disposition de Windsurf :

• Explorateur de fichiers à gauche avec les mêmes icônes colorées exclusives à Windsurf.
• Panneau d’édition au centre où le code est écrit.
• Panneau d’agent à droite, où les invites sont saisies et les réponses affichées.
• Une boîte de dialogue Paramètres qui reproduit les options de configuration de Windsurf, y compris des infobulles qui remplacent simplement le terme « cascade » par « agent ».

Dans l’ensemble, l’interface ressemble à une version plus ancienne de Windsurf légèrement rafraîchie plutôt qu’à une refonte totale.

Gestionnaire d’agents – Un Verdant à petit budget ?

L’une des nouvelles fonctionnalités mises en avant d’Antigravity est le Gestionnaire d’agents, censé aider les développeurs à superviser plusieurs agents IA à travers leurs projets. Le concept rappelle Verdant, un environnement basé sur VS Code salué pour son flux de travail d’agents intuitif.

Observations comparatives :

• Verdant offre une vue claire centrée sur le projet avec une navigation nette entre boîte de réception, tâches et fils de discussion.
• Le gestionnaire d’Antigravity propose des sections similaires mais manque du raffinement et de la cohérence de Verdant.
• L’UI semble ajoutée de façon ad hoc, avec un style incohérent et des mécanismes de retour limités.

Fonctionnel, le Gestionnaire d’agents ne parvient pas à offrir l’expérience fluide que Verdant établit comme référence.

Tests de performance

Pour évaluer les performances concrètes, une série d’invites de référence a été exécutée dans Antigravity alimenté par Gemini 3. Les tâches comprenaient :

• Implémentation d’un calculateur TUI en Go
• Création d’un petit jeu « Godo » en Go
• Exécution d’un benchmark de correction orthographique de longue durée
• Développement de petites applications (Nux, Tari) nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes

Résultats :

• Calculateur TUI Go : terminé avec une petite erreur facilement corrigée.
• Jeu Godo : échec après plusieurs tentatives ; l’agent n’a pas pu produire de solution fonctionnelle.
• Benchmark de correction orthographique : expiration du délai et génération d’erreurs, indiquant des difficultés avec les tâches longues.
• Applications Nux et Tari : échecs similaires, l’agent s’interrompant après quelques invites.

Le schéma montre qu’Antigravity gère raisonnablement les tâches simples et à une étape, mais peine avec les flux de travail complexes et multi‑étapes. Les erreurs nécessitent souvent une intervention manuelle, réduisant la productivité globale.

Limitations techniques

Plusieurs problèmes techniques sont apparus lors des tests :

• Intégration du navigateur : Antigravity peut lancer un navigateur pour vérifier l’achèvement d’une tâche, fonctionnalité héritée des modèles Gemini précédents. En pratique, les vérifications étaient superficielles et ne détectaient pas des bugs UI évidents.
• Heuristiques d’économie de tokens : l’agent tronque fréquemment le contexte pour économiser des tokens, ce qui dégrade la qualité du code généré.
• Enveloppe d’agent boguée : malgré les capacités de Gemini 3, l’infrastructure environnante introduit de l’instabilité, entraînant plantages et sorties incomplètes.
• UI incohérente : les éléments semblent rétro‑ajoutés, créant une expérience décousue qui ressemble davantage à un prototype rapide qu’à un produit abouti.

Comparaison avec les outils Google existants

Google propose déjà plusieurs solutions de développement assisté par IA :

• Firebase Studio : offre une interface légère avec intégration VS Code.
• Extension Gemini Code Assist pour VS Code : fournit l’autocomplétion et des suggestions d’agents directement dans l’éditeur populaire.
• Gemini CLI : permet des interactions en ligne de commande avec les modèles Gemini pour la génération de code.

Antigravity chevauche fortement ces outils sans offrir d’avantage clair. Son argument de vente unique – un éditeur intégré avec un gestionnaire d’agents – ne justifie pas la courbe d’apprentissage supplémentaire, compte tenu de l’existence d’alternatives plus matures.

Conclusion

Antigravity de Google est essentiellement un éditeur Windsurf rebaptisé, avec une refonte superficielle de l’UI et un Gestionnaire d’agents ajouté mais sous‑conçu. Bien qu’il puisse gérer des invites de codage simples lorsqu’il est couplé à Gemini 3, il fléchit sur des tâches plus exigeantes et multi‑étapes, tout en présentant divers bugs d’utilisabilité.

Pour les développeurs déjà investis dans VS Code ou Firebase Studio, Antigravity offre peu de raisons de changer. Le produit paraît précipité, et l’intégration de Gemini 3 ne compense pas l’instabilité sous‑jacente.

Dans son état actuel, Antigravity constitue une expérience intéressante mais pas un substitut viable aux outils de développement assistés par IA établis. Les itérations futures devront proposer une UI plus cohérente, une orchestration d’agents robuste et une intégration plus profonde avec l’écosystème Google avant d’être considérées comme concurrentielles.