Google vient de révéler une avancée notable au service du développement logiciel et de l'automatisation assistée par intelligence artificielle. Gemini 3, nouvelle génération de modèles multimodaux, s'articule désormais avec Antigravity, un environnement de développement intégré conçu pour l’agentique et le “vibe coding”. Ce tandem propose une accélération du prototypage applicatif et de l’automatisation métier, tout en conservant la maîtrise sur la qualité, les coûts et la conformité. Autant d’atouts précieux dans un contexte où rapidité d’itération doit rimer avec fiabilité des déploiements.
Gemini 3 : un modèle centré sur l’agentique, la robustesse et l’intégration
Gemini 3 s’impose comme une famille de modèles conçue spécifiquement pour orchestrer des agents logiciels autonomes et fournir une compréhension approfondie sur un spectre d’entrées élargi. Concrètement, cela se traduit par un raisonnement avancé pouvant traiter du texte, des images et des vidéos dans un même flux d’analyse, tout en respectant au plus près les instructions métiers.
L’un des axes forts de Gemini 3 réside dans la gestion fine des paramètres de production : il devient possible d’arbitrer la profondeur de réflexion du modèle, les temps de réponse et les coûts d’inférence selon la criticité de la tâche. Cette granularité offre un réel levier pour adapter l’IA à une grande diversité de cas, de la réponse immédiate à une sollicitation simple jusqu’à la gestion de processus complexes nécessitant vérification et itération.
Le modèle tire également sa puissance de son agentique native. Il sait non seulement composer des plans d’action, invoquer des outils externes ou des APIs via un function calling robuste, mais aussi vérifier de façon autonome puis itérer sur son propre travail. Disponible à travers Gemini API, l’AI Studio (incluant le “Build mode” pensé pour le vibe coding), et intégré dans les offres Cloud de Google, ce modèle s’insère harmonieusement dans des workflows actuels, garantissant fiabilité et traçabilité.
Pour l’automatisation documentaire (analyse de contrats, extraction d’informations critiques), mais aussi pour le prototypage rapide d’applications internes ou la gestion de tickets SAV, cette nouvelle mouture multiplie les possibilités tout en assurant une adaptation au contexte métier.
Antigravity : l’IDE agentique conçu pour le vibe code
Antigravity incarne une approche novatrice du développement logiciel assisté par intelligence artificielle. Contrairement à un IDE traditionnel, il place l’agent IA au centre du flux de travail. Deux vues principales structurent l’environnement : l’Editor view, proposant complétion au clavier, interprétation du langage naturel et contexte adapté pour un codage fluide, et la Manager view, qui fonctionne comme une tour de contrôle. Cette seconde vue permet de piloter simultanément plusieurs agents, d’orchestrer leurs missions respectives et d’observer en temps réel les actions engagées.
L’agent opère sur différentes surfaces. Il interagit autant avec l’éditeur de code qu’avec le terminal et un navigateur web, ce qui étend les capacités à des vérifications, des tests ou des automatisations de scénarios utilisateur. Une attention particulière a été accordée à la traçabilité des actions de l’IA. Chaque “proof of work” généré par Antigravity prend la forme d’Artifacts : plans, listes de contrôle, captures de résultats, enregistrements d’interactions avec le navigateur, autant d’éléments précieux pour comprendre et valider ce qui a été réalisé.
L’interface prévoit également des garde-fous. Il devient possible d’imposer une validation humaine à chaque étape clé ou de laisser l’agent faire remonter seulement lorsqu’il rencontre un doute. Cette gouvernance intégrée, alliée à une régulation fine de l’autonomie de l’IA, permet d’appliquer la solution en toute confiance, même lors de phases d’expérimentation.
À noter, Antigravity reste pour l’instant en mode aperçu gratuit, avec des limites d’utilisation et des retours d’expérience à surveiller sur la saturation des providers et la gestion des crédits, points qui justifient un cadrage prudent lors des premiers déploiements.
Trois cas d'usage simples et actionnables avec la stack d’automatisation
Gemini 3 et Antigravity ouvrent des perspectives immédiates pour fluidifier des processus métier grâce à leur intégration avec les outils d’automatisation et d’applications internes tels que Make, n8n, Microsoft Power Automate, Adalo ou la customisation en C#/.NET.
Le routage d’emails s’impose comme une première application naturelle. Classifier des messages entrants, extraire une synthèse automatisée puis déclencher des actions (création de tickets, notifications, alimentation CRM) devient accessible. Ici, Gemini 3 prend en charge la compréhension et la classification, alors que Make, n8n ou Power Automate s’occupent de router l’information, tout en prévoyant une validation humaine pour les cas sensibles.
Un second cas d’usage, l’extraction de données à partir de documents, permet par exemple de détecter des montants sur des devis ou factures, puis de transférer automatiquement ces données dans un tableur ou un ERP. Gemini 3 gère l’extraction et la vérification tandis que l’automatisation, via Power Automate ou Make, s’occupe de la mise à jour des bases et du stockage sécurisé. La tenue d’un journal de résultats assure la traçabilité et le contrôle qualité à chaque étape.
Enfin, le prototypage rapide d’une mini-application interne se démocratise. À partir d’une simple description fonctionnelle, AI Studio (en mode Build) livre une première version opérationnelle. Après plusieurs itérations, le déploiement s’effectue rapidement. Selon les besoins de robustesse, l’app migre ensuite vers Adalo pour une version no-code scalable, ou bénéficie d’une réécriture ciblée en C#/.NET pour les modules les plus critiques, tandis que les automatisations périphériques (synchronisations, alertes) reposent sur Make, n8n ou Power Automate.
Passer à l’action : un pilote cadré, sécurisé et mesurable
Pour tirer parti rapidement du duo Gemini 3 et Antigravity, il reste recommandé de structurer les expérimentations autour d’un pilote ciblé. L’identification d’un processus à améliorer, présentant une friction notable sans risque élevé (par exemple, la gestion d’emails entrants ou l’extraction de données standardisée), constitue un point de départ pertinent.
La définition de métriques claires, telles que le temps de traitement des demandes, le taux d’erreur, les coûts d’inférence et le temps économisé, permet d’objectiver les gains et d’ajuster rapidement la trajectoire. Prototyper dans AI Studio ou Antigravity, avec le paramétrage strict de l’autonomie de l’IA, garantit un démarrage maîtrisé. L’intégration avec les outils no-code d’automatisation via API ou webhooks, assortie d’une validation humaine, sécurise l’ensemble du flux.
Pour cette phase, il importe de journaliser systématiquement les actions et résultats (Artifacts, logs) afin de disposer d’une traçabilité complète pour d’éventuels audits. Côté gouvernance, commencer sur des données non sensibles reste la norme, en appliquant politiques d’anonymisation ou de chiffrement au besoin. Les “thinking levels” et délais peuvent être ajustés pour répondre aux niveaux de service attendus, et la mise en place d’une file d’attente manuelle assure la continuité en cas de surcharge ou de limite de service.
L’industrialisation s’envisage une fois les bénéfices avérés. La consolidation portera sur la sécurisation de l’automatisation, la migration éventuelle des composants critiques vers le code supervisé, la documentation des processus et l’extension des automatisations à d’autres segments de l’activité.
Un accélérateur, pas un substitut : l’humain reste maître
Le duo Gemini 3 et Antigravity doit être vu comme un accélérateur du passage du besoin à la solution. Le paradigme recommandé combine productivité assistée par l’IA et vérification humaine à chaque étape clé. Les outils d’automatisation no-code tels que Make, n8n, Power Automate et les plateformes applicatives comme Adalo ou les développements en C#/.NET assurent quant à eux la capacité à fiabiliser, industrialiser et maintenir la solution.
Cette approche progressive, sécurisée et centrée sur le contrôle métier permet de maximiser la valeur des innovations IA sans jamais perdre de vue la nécessaire stabilité des opérations. L’accompagnement sur mesure, le choix des bons outils et la gouvernance adaptée restent la clef pour tirer parti de la puissance de l’IA générative, sans compromis sur la confiance et la conformité.
