Google défie Anthropic avec Gemini 3.5 Flash et Antigravity

Google s'attaque à Anthropic avec Gemini 3.5 Flash et Antigravity

Depuis le début de l'année, Anthropic a imposé son rythme dans le domaine de l'IA pour le code. Cependant, Google, avec ses nouveaux modèles Gemini 3.5 Flash et Antigravity, cherche à rattraper son retard. Ces innovations promettent une vitesse et un coût qui pourraient bien inquiéter les leaders actuels comme Claude Code.

Avec Gemini 3.5 Flash, Google avance ses pions dans le secteur très concurrentiel de l'IA pour le code. Moins cher, aussi puissant et jusqu'à cinq fois plus rapide que Claude Opus 4.7 ou GPT-5.5, le modèle présenté par DeepMind a tout pour plaire aux développeurs. Ajoutez à cela une expérience repensée dans Antigravity et un mode CLI, et Google chasse ouvertement sur les terres d'Anthropic. Revue des forces en présence.

Les vrais atouts de Gemini 3.5 Flash

Avec l'arrivée de Gemini 3.5 Flash, Google promet qu'il n'est désormais plus "nécessaire de sacrifier la qualité au profit de la latence." Le modèle réalise un tour de force dans la nouvelle course de l'IA pour le code : celle de la rapidité. Gemini 3.5 Flash est le modèle de code le plus rapide que Google ait publié à ce jour. Selon les données d'Artificial Analysis, depuis Google AI Studio, le modèle atteint une vitesse de 277 tokens par seconde, contre 65 tokens par seconde pour GPT-5.5 (mode xhigh) et 51 tokens par seconde pour Claude Opus 4.7 (raisonnement Max). Il est ainsi environ 4,3 fois plus rapide que GPT-5.5 et 5,4 fois plus rapide que Claude Opus 4.7. Une différence concrète au quotidien pour les entreprises qui cherchent à produire du code toujours plus vite, et pour les systèmes agentiques en particulier.

La prouesse est réelle, d'autant que le modèle n'est pas significativement moins bon que les modèles frontières de la concurrence. Sur les tâches agentiques, Gemini 3.5 Flash prend même l'ascendant avec 83,6% sur MCP Atlas (workflows multi-étapes orchestrés via le protocole MCP), devant les 79,1% d'Opus 4.7 et les 75,3% de GPT-5.5. Sur Terminal-bench 2.1 (code en environnement terminal), ses 76,2% dépassent nettement Opus (66,1%) et passent juste sous GPT-5.5 (78,2%).

Le contrôle d'interface confirme, là encore, la parité : sur OSWorld-Verified (computer use), Flash atteint 78,4%, au coude-à-coude avec GPT-5.5 (78,7%) et Opus (78,0%). Seul décrochage : SWE-Bench Pro (tâches de code agentique variées). Avec 55,1%, Gemini 3.5 Flash reste derrière les 64,3% d'Opus 4.7 et les 58,6% de GPT-5.5. Autrement dit, Flash tient la comparaison partout et la gagne souvent en agentique, sauf sur la résolution de tâches de code complexes en autonomie. Les projets les plus exigeants devront encore passer par Claude ou GPT-5.5… en attendant Gemini 3.5 Pro ?

Le vrai point d'interrogation : le scaffold

Pourquoi Google n'a-t-il jamais vraiment pris le lead sur l'IA pour le code ? Jusqu'à présent, tout tenait dans le scaffold. L'ensemble de la couche logicielle autour du modèle compte autant, si ce n'est plus, que le modèle brut lui-même. Un excellent modèle peut afficher des performances de code médiocres si le scaffold n'est pas optimal. Anthropic l'a bien compris et soigne aujourd'hui autant Claude Code (le scaffold) que ses modèles bruts. Les résultats sont là : la référence pour la communauté des développeurs, y compris en France, reste Claude Code.

Pour tenter d'inverser la tendance, Google propose une toute nouvelle mouture de son agent de code Antigravity. L'ensemble de l'expérience a été repensée pour les développeurs à partir de nombreux retours terrain. Antigravity 2.0 n'a plus rien à voir avec l'IDE lourd et peu utilisable proposé jusqu'à présent par Google. L'outil permet d'orchestrer plusieurs agents de code en parallèle, à l'image de Claude Code dans Claude Desktop. Mais le véritable changement vient de l'annonce d'Antigravity CLI. Google mise presque tout sur l'accès à l'agent via la ligne de commande, largement plébiscitée par les développeurs avec Claude Code. Gemini CLI migrera d'ailleurs vers Antigravity CLI. L'agent permet de réaliser la majorité des tâches prises en charge par Claude Code (goal, routine…). Cela suffira-t-il à cannibaliser les utilisateurs d'Anthropic ? Difficile à dire, mais pour tenir le cap, Google devra suivre le rythme fracassant imposé par Anthropic depuis le début de l'année sur le code, tout en proposant un agent véritablement efficace (test à venir sur le JDN).

Un pricing Google

Avec 1,50 $ en input et 9 $ en output par million de jetons, Gemini 3.5 Flash est de loin le moins cher des trois. Sur l'input, il coûte 3,3 fois moins que Claude Opus 4.7 et GPT-5.5, tous deux à 5 $. Sur l'output, l'écart se resserre mais reste net : 2,8 fois moins cher qu'Opus 4.7 (25 $) et 3,3 fois moins cher que GPT-5.5 (30 $). Du pricing à la Google, comme toujours. La maison maîtrise toute la chaîne, du hardware au modèle, grâce à ses TPU maison (Google s'affranchit de la taxe Nvidia).

Pour les développeurs qui utiliseraient directement les abonnements Google AI, Google propose en France quatre forfaits :

• AI Plus à 7,99 euros par mois
• AI Pro à 21,99 euros par mois
• AI Ultra (nouveau) à 99,99 euros par mois
• AI Ultra x5 à 219 euros par mois

Les prix s'alignent sur la politique tarifaire d'OpenAI et d'Anthropic. Même si Google, comme ses concurrents, ne communique pas sur le nombre de tokens inclus, le pricing de l'API laisse fortement supposer qu'un même niveau de forfait (ex : 21,99 euros) donne droit à un usage nettement plus généreux chez Google.

Faut-il passer à Gemini 3.5 Flash ?

Comme à chaque fois qu'un nouveau modèle ou qu'une mise à jour majeure sort dans l'écosystème de l'IA pour le code, vient la question de la migration. Comment savoir si Gemini 3.5 Flash est une bonne alternative pour votre entreprise ? Commencez par expérimenter avec un petit groupe de développeurs sur plusieurs semaines. Si les résultats sont aussi bons qu'avec Claude Code pour un meilleur prix, envisagez une migration.

L'essentiel est de rester aussi agile et agnostique que possible vis-à-vis des technologies utilisées. Le verdict est clair pour les équipes dont les agents de code tournent en volume sur des workflows agentiques : le calcul économique penche nettement vers Google. Pour les autres, celles qui s'appuient sur des tâches de code complexes en autonomie, mieux vaut attendre qu'Antigravity CLI fasse ses preuves en conditions réelles avant de bouger. Anthropic ne restera pas les bras croisés, et un modèle comme Mythos pourrait rebattre les cartes rapidement.