La journée où Google a rendu le code obsolète :

Ne lis pas juste un autre article qui dit que « Gemini 3 change tout »…

Regarde les vrais chiffres, l’extinction annoncée des développeurs dont personne n’ose parler, et la seule feuille de route qui peut te permettre de survivre.

Ton fil X te ment.

Il est rempli des mêmes exagérations que tu as vues mille fois.

« L’AGI est arrivée ! »

« GPT-5 est fini ! »

« Regarde ce benchmark ! »

Tu fais défiler ça machinalement, insensible au bruit, parce qu’on s’est tous déjà fait avoir.

On nous a promis des agents révolutionnaires en 2024, et on a eu… un meilleur remplissage automatique.

On nous a promis des ingénieurs logiciels autonomes, et on a eu des chatbots qui inventent des bibliothèques Python qui n’existent pas.

Mais le 18 novembre 2025, alors que tu scrollais une énième opinion à chaud, le sol sous l’industrie logicielle entière a bougé.

Google n’a pas seulement publié Gemini 3.0.

Ils n’ont pas seulement sorti un modèle qui humilie statistiquement GPT-5.1 d’OpenAI.

Ils ont fait quelque chose de beaucoup plus dangereux.

Ils ont publié Antigravity.

Et pour la première fois dans l’histoire de notre métier, l’IA n’est plus assise à côté de toi.

Elle t’a éjecté du siège conducteur, elle a verrouillé la porte, et elle te demande gentiment d’aller t’asseoir derrière pour gérer la navigation.

Si tu penses que j’exagère, c’est que tu n’as pas encore regardé les scores ARC-AGI-2.

Ce n’est pas une mise à jour.

C’est la fin de l’ère « Copilot » et le début de quelque chose de beaucoup plus étrange.

Bienvenue dans l’ère de la “Gravité Agentique”.

La programmation telle qu’on la connaît est morte.

Et voici ce qui arrive à sa place.

Le benchmark qui devrait te faire peur (et qui excite tout le monde)

Allons droit au but.

Oublie les scores MMLU.

Oublie les tests d’écriture créative.

Il n’y a qu’un seul chiffre qui compte vraiment ici :

45,1 %.

C’est le score de Gemini 3.0 sur le benchmark ARC-AGI-2 avec son mode « Deep Think ».

Si tu n’es pas chercheur en IA, ce chiffre peut sembler faible.

« 45 % ? C’est une mauvaise note », tu pourrais dire.

Mais tu dois comprendre ce qu’est ARC-AGI.

La plupart des benchmarks sont des tests de mémoire.

Si tu donnes tout Internet à un LLM, il peut réussir un examen du barreau parce qu’il a déjà vu des milliers de questions.

Il ne réfléchit pas.

Il se souvient.

ARC-AGI est différent.

Il a été conçu pour être impossible à mémoriser.

Il teste le raisonnement abstrait.

Il teste la capacité à regarder un problème totalement inédit, à comprendre la règle cachée, et à l’appliquer.

Les humains obtiennent 100 % facilement.

Les LLM classiques obtenaient 0 %.

Les modèles « de raisonnement » montaient péniblement à quelques pourcents.

Gemini 3.0 vient de faire 45,1 %.

Il n’a pas seulement battu la concurrence.

Il a cassé l’échelle.

Pour comparer, le modèle préliminaire d’OpenAI a fait un score correct sur la version plus simple ARC-AGI-1.

Mais sur ce test de deuxième génération volontairement conçu pour séparer les imitateurs des penseurs, Gemini est seul.

Il a aussi obtenu 37,5 % sur « Humanity’s Last Exam », un benchmark conçu pour être l’examen le plus difficile jamais créé, composé de problèmes de niveau doctorat introuvables sur Internet.

GPT-5.1 ? 26,5 %.

Cela signifie que Gemini 3.0 ne prédit pas seulement le prochain mot.

Il pense réellement de manière mécanique.

Il s’arrête, simule, teste des hypothèses, puis répond.

Et Google a donné un corps à ce super-cerveau.

Ils l’ont appelé Antigravity.

Antigravity : la mort du « vibe coding »

Pendant un an, nous étions dans l’ère du « vibe coding ».

Tu connais la chanson.

Tu demandes à Claude ou ChatGPT d’écrire un composant React.

Tu colles dans VS Code.

Ça casse.

Tu renvoies l’erreur dans le chat.

Il s’excuse.

Tu réessayes.

Au bout d’un moment, ça marche.

Oui, c’est plus rapide que coder manuellement.

Mais c’est chaotique.

C’est décousu.

C’est une conversation bancale entre toi et une intelligence.

Google Antigravity met fin à ce jeu.

Antigravity n’est pas une extension d’IDE.

Ce n’est pas un chatbot sur la droite.

C’est une réinvention complète de l’environnement de développement où les agents IA deviennent prioritaires.

Imagine une salle de contrôle.

Tu ne regardes pas un éditeur de texte.

Tu regardes un tableau de bord de mission.

Tu ne tapes pas du code.

Tu définis une mission : « Refaire le système d’authentification pour supporter les passkeys et mettre à jour l’interface des paramètres utilisateur. »

Tu ne copies-colles rien.

Tu regardes trois agents IA se mettre en route.

L’un lit ta documentation.

Un autre ouvre ton code et cartographie les dépendances.

Un troisième lance un navigateur sans interface pour tester le login actuel.

Tu ne débogues rien.

Les agents le font.

Tu vois en direct un agent écrire du code, l’exécuter, constater un code 403, lire les logs, corriger l’appel API, et réessayer.

Avec succès.

C’est ça, le « Agent-First Development ».

Grâce à « Deep Think », les agents gardent le contexte sur des milliers d’étapes.

Ils ne se trompent pas de fichier.

Ils n’inventent pas des imports « parce que ça sonnait bien ».

Ils vérifient eux-mêmes leur travail.

La différence entre un stagiaire brillant mais maladroit, et un ingénieur senior autonome.

Un utilisateur sur Reddit a décrit ça comme : « Je suis resté 20 minutes à le regarder construire une fonctionnalité qui m’aurait pris deux jours. Je me suis senti… obsolète. Puissant. Mais surtout obsolète. »

La trinité destructrice : performance, prix et ego

Si la technologie ne te convainc pas, regarde la stratégie.

Google frappe là où ça fait mal : le prix.

Voici les tarifs de Gemini 3.0 Pro :

2 € par million de tokens en entrée.

12 € par million de tokens en sortie.

Compare ça à Claude ou OpenAI.

Google propose un modèle plus intelligent, plus rapide, plus capable.

Et moins cher.

Pourquoi ?

Parce qu’ils peuvent.

Ils possèdent les puces.

Ils possèdent les datacenters.

Ils possèdent le réseau.

Ils veulent étouffer les concurrents qui doivent payer leur compute.

Et il y a aussi l’humiliation publique.

Elon Musk a félicité Google dans l’heure.

Sam Altman a publié un message qui ressemblait plus à un aveu qu’à un compliment.

Quand les rivaux reconnaissent la défaite, c’est que les chiffres sont réels.

Le grand filtre : qui survit à l’ère Antigravity ?

Soyons clairs.

Si ta compétence principale est de connaître la syntaxe, tu es au chômage.

L’embauche junior a déjà chuté de 50 % depuis 2019.

Et c’était avant les agents autonomes.

Dans un monde Antigravity, la friction de création de code tombe presque à zéro.

Quand le coût du code devient quasi nul, la valeur du code tapé à la main devient nulle.

Mais il y a un basculement crucial.

La valeur de l’architecture explose.

On passe de l’ère des Rédacteurs à celle des Orchestreurs.

Le développeur « rédacteur » d’hier.

Celui qui débug à la main.

Celui qui tape vite.

Terminé.

Le développeur « orchestrateur » d’aujourd’hui :

Tu comprends les systèmes distribués.

Tu écris des instructions précises.

Tu conçois des tests de vérification.

Tu ne construis plus la maison.

Tu diriges les robots qui la construisent.

Les analystes financiers prévoient même une croissance des métiers du développement.

Mais des métiers très différents.

Architectes d’agents.

Spécialistes en vérification.

Évaluateurs de modèles.

Le vrai futur de ton travail dépend de ta capacité à diriger une équipe d’agents IA.

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Le problème « Deep Think » : pourquoi on s’approche de l’AGI

Le mode Deep Think change tout.

Ce n’est pas un simple « pense étape par étape ».

Le modèle peut revenir en arrière.

Corriger sa propre logique avant de te donner une réponse.

C’est le chaînon manquant.

Les hallucinations diminuent parce que le modèle devient sceptique.

Il teste, observe, corrige.

Quand tu combines ce raisonnement récursif à Antigravity, tu obtiens un comportement proche d’une forme d’agentivité.

L’agent agit, observe, corrige, réussit.

Sans toi.

Tu ne vois que le résultat final.

Le benchmark ARC-AGI a été conçu pour mesurer exactement ça.

Et Gemini 3.0 vient de franchir une barrière que personne n’avait anticipée.

Certains chercheurs parlent déjà de 2026 comme date potentielle d’émergence d’une intelligence générale fonctionnelle.

La feuille de route : comment survivre dans l’ère post-code

Ce n’est pas un exercice.

Gemini 3.0 et Antigravity marquent la fin de la phase « mignonne » de l’IA.

On entre dans l’industrie lourde.

Voici ce que tu dois faire dans les six prochains mois.

1. Arrêter de pratiquer les compétences commodités.
   Tout ce que l’IA fait mieux que toi n’est plus une compétence.

2. Apprendre l’ingénierie du contexte.
   Tu ne codes plus.
   Tu définis le cadre dans lequel les agents doivent réussir.

3. Devenir un expert en vérification.
   Les meilleurs seront ceux qui repèrent les failles que l’IA ne voit pas.

4. Maîtriser l’architecture.
   L’IA pose les briques.
   Tu construis la cathédrale.

Le futur du développement n’est plus un nouveau langage.

C’est le langage naturel.

Et ton nouveau compilateur est une super-intelligence à 2 € le million de tokens.

Bienvenue dans l’ère Antigravity.

Essaie de ne pas te faire emporter !!!