Google Antigravity vs Cursor 2.0 : quel IDE choisir en 2025 ?

Fin 2025, le paysage du développement assisté par l'IA a franchi une nouvelle étape importante : Google a lancé Anti-gravité, une plateforme de développement « agent-first » construite autour de Gemini 3 Pro, et Cursor a été livrée Curseur 2.0 Avec son modèle Composer et une nouvelle interface multi-agents, ces deux solutions promettent de révolutionner la façon dont les équipes de développement logiciel conçoivent des logiciels intégrant l'IA. Toutefois, elles reposent sur des choix de conception différents, des compromis et ciblent des flux de travail légèrement distincts.

Qu'est-ce que Google Antigravity et quelles sont ses principales fonctionnalités ?

Positions Google Anti-gravité en tant que développement complet Plus qu'un simple assistant : Antigravity est un environnement de développement intégré (IDE) doté d'une interface de gestion permettant de créer, d'observer et de coordonner des agents autonomes dans différents éditeurs, terminaux et navigateurs intégrés. L'objectif est de permettre aux agents de planifier, d'exécuter, de vérifier et d'itérer sur des tâches complexes tout en produisant des documents compréhensibles par l'utilisateur qui attestent de leurs actions et de leur justification. Antigravity est disponible en version préliminaire publique sur Windows, macOS et Linux et propose le choix du modèle (Gemini 3 Pro par défaut, ainsi que des modèles Sonnet et tiers en option).

Principales caractéristiques (en un coup d'œil)

• Surface de gestion axée sur l'agent — une interface utilisateur de contrôle de mission pour lancer, orchestrer et observer plusieurs agents dans différents espaces de travail (tâches simultanées et de longue durée).
• Vue de l'éditeur + panneau latéral de l'agent — une expérience IDE familière avec une intégration étroite des agents pour les flux de travail synchrones.
• Artefacts (preuve de travail) — Les agents génèrent des livrables structurés (plans de tâches, plans de mise en œuvre, captures d'écran, visites guidées du navigateur) afin que les humains puissent rapidement valider les résultats au lieu d'analyser de longs journaux bruts.
• Automatisation du navigateur et capture du DOM — Les agents peuvent contrôler un navigateur intégré, capturer des enregistrements et interagir avec le DOM de la page à des fins de vérification et de tests de bout en bout.
• Choix du modèle et quotas — Le Gemini 3 Pro est le modèle phare, avec des options pour d'autres modèles ; Google fournit des limites de débit « généreuses » dans la version préliminaire publique.

Architecture et ergonomie des développeurs

Antigravity se veut une plateforme qui impose ses choix : les agents y sont des citoyens à part entière, capables d’accéder à l’éditeur, au terminal et au navigateur de manière contrôlée. La plateforme expose des mécanismes de contrôle de l’autonomie. Politiques d'exécution terminales (Arrêt / Auto / Turbo) et politiques d'examen (Toujours procéder / Décision de l'agent / Demande de validation) : les équipes peuvent ainsi ajuster le niveau d'autonomie accordé aux agents avant la validation humaine. L'interface utilisateur met l'accent sur les éléments concrets et les commentaires, reflétant un processus de validation de type documentaire plutôt que sur les journaux d'outils bruts.

Qu'est-ce que Cursor 2.0 et quelles sont ses principales caractéristiques ?

Cursor a débuté comme un éditeur de code basé sur l'IA, conçu autour du concept de « codage par l'intuition » — permettant aux ingénieurs de rester concentrés grâce à un éditeur qui comprend des bases de code entières. Curseur 2.0 (sortie prévue fin octobre 2025) est une évolution : une nouvelle interface d’agent + CompositeurCursor propose son premier modèle de codage natif conçu spécifiquement pour les interactions entre agents. Ses principaux atouts : une latence considérablement réduite, l’exécution multi-agents et des tests intégrés au navigateur.

Compétence de base

• Modèle de compositeurCursor a développé Composer, un modèle de codage de pointe optimisé pour une faible latence et les itérations courtes caractéristiques du codage interactif. Selon Cursor, Composer est environ quatre fois plus rapide que des modèles aux performances similaires sur leurs charges de travail ; il est entraîné avec des outils tels que la recherche sémantique de code et des primitives d'édition (leurs publications mettent l'accent sur l'entraînement par renforcement pour les tâches d'ingénierie).
• Interface multi-agentsCursor 2.0 introduit une barre latérale et une fonctionnalité de planification permettant d'exécuter jusqu'à huit agents en parallèle sur des répertoires de travail isolés ou des machines distantes afin d'éviter les conflits de fusion. L'interface utilisateur est conçue autour d'un parallélisme léger, permettant aux agents de travailler simultanément sur des tâches distinctes.
• Outil de navigateur natifCursor a ajouté un navigateur intégré qui permet aux agents d'inspecter le DOM, d'exécuter des tests frontend de bout en bout et d'itérer jusqu'à ce que le résultat produit satisfasse les vérifications interactives — similaire dans l'esprit aux intégrations de navigateur d'Antigravity, mais implémenté dans l'environnement de bureau/VS Code de Cursor.

Comment les deux plateformes se comparent-elles en matière d'orchestration des agents et d'évolutivité ?

Quelle plateforme gère le mieux les flux de travail multi-agents ?

• Anti-gravité: Conçu dès le départ selon une approche centrée sur l'agent, ce système permet de contrôler un grand nombre d'agents, de leur donner accès aux interfaces (éditeur, terminal, navigateur) et de générer des artefacts pour la traçabilité. Il est ainsi particulièrement adapté à l'orchestration d'agents à grande échelle et aux pipelines d'automatisation complexes.
• Curseur 2.0 : Il prend également en charge les flux de travail multi-agents, en mettant davantage l'accent sur la sécurité grâce à des répertoires de travail isolés et une intégration Git étroite. Le parallélisme des curseurs (par exemple, l'exécution de plusieurs agents sur des copies de code isolées) est conçu pour éviter les conflits de fichiers et rendre l'expérimentation multi-agents sûre et rapide.

Verdict: Si votre besoin principal est l'orchestration d'agents à l'échelle de la mission sur de nombreuses plateformes, avec un suivi détaillé des artefacts, Antigravity privilégie cette approche. En revanche, si vous souhaitez une expérimentation multi-agents itérative rapide, contrainte par les flux de travail des développeurs et la sécurité de Git, l'approche de Cursor est plus prudente et pragmatique.

Comparaison des fonctionnalités : Antigravity vs Cursor 2.0

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Comment se comparent-ils en termes de modèles et de choix de calcul ?

Quels modèles utilisent-ils et peut-on brancher le sien ?

• Anti-gravité Conçu pour être étroitement lié au Gemini 3 Pro (le fleuron de Google), il offre une prise en charge optimale tout en étant compatible avec d'autres modèles. Cela confère à Google un avantage certain pour des optimisations Gemini poussées (latence, accès aux outils, fonctionnalités spécialisées).
• Curseur 2.0 Cursor intègre son propre modèle Composer, optimisé pour le codage et les tâches automatisées, et privilégie une inférence rapide et un débit optimal pour les développeurs. De plus, Cursor reste indépendant du modèle dans de nombreuses intégrations, permettant ainsi aux équipes de choisir celui qui correspond le mieux à leurs exigences en matière de coût et de précision.

Verdict: Antigravity devrait exceller lorsque les fonctionnalités spécifiques à Gemini sont cruciales (synergie des outils, interfaces natives LLM). Le compositeur de Cursor vise une vitesse optimale à moindre coût et une latence réduite, optimisées pour les tâches de codage.

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Comment se comparent-ils en termes d'expérience développeur et d'intégrations ?

Quelles sont les sensations à l'intérieur de l'éditeur et concernant les intégrations externes ?

• Anti-gravité: L'éditeur ressemble à un EDI classique, mais intègre des barres latérales pour les agents et la création d'artefacts. Il vise une intégration poussée entre l'éditeur, le terminal et le navigateur, permettant aux agents d'opérer sur l'ensemble de la pile de développement. Ceci peut réduire considérablement les changements de contexte lorsque les agents sont chargés d'exécuter des tests, de modifier des fichiers et de démontrer des comportements via des sessions de navigateur enregistrées.
• Curseur 2.0 : On a l'impression d'utiliser un IDE basé sur l'IA, conçu spécifiquement pour les équipes qui souhaitent privilégier les outils de développement classiques et les flux Git. L'éditeur multi-agents utilise des espaces de travail isolés et intègre la revue de code par IA, ce qui facilite l'intégration des résultats des agents via les flux de pull requests standard. Cursor met l'accent sur une collaboration sécurisée entre humains et agents.

Lequel s'intègre le mieux aux outils CI/CD et d'entreprise existants ?

Les deux plateformes sont explicitement conçues pour être intégrées :

• Cursor met l'accent sur les intégrations avec les fournisseurs Git et les fonctionnalités de révision de code au niveau de l'éditeur qui s'intègrent directement dans les pipelines de développement.
• Le système d'artefacts d'Antigravity et son accès plus large aux outils en font un outil conceptuellement puissant pour automatiser les flux de bout en bout (par exemple, les tests E2E automatisés, les interactions avec les navigateurs), mais cela nécessite également une gouvernance rigoureuse à l'échelle de l'entreprise.

Verdict: Pour les équipes souhaitant une intégration fluide aux flux Git/CI existants, Cursor 2.0 est plus immédiatement opérationnel. Antigravity offre un potentiel d'automatisation plus important, mais avec des coûts de gouvernance et d'intégration plus élevés.

Exemples pratiques : utilisation d’Antigravity et de Cursor (code illustratif)

Voici illustratif Voici des exemples illustrant comment les équipes peuvent interagir avec chaque plateforme. Ces exemples sont : pseudo-code Ces exemples conceptuels illustrent des flux de travail typiques ; consultez la documentation officielle pour la mise en œuvre de l’automatisation en production. (Les documents et ateliers de programmation référencés sont disponibles dans le code source.)

Exemple 1 — Définition de la mission Antigravité (JSON illustratif)

Cet exemple montre comment un développeur peut définir une mission qui demande à un agent Antigravity d'ajouter un nouveau point de terminaison d'API, d'exécuter des tests et de produire des artefacts.

{
  "mission_name": "add_user_endpoint_v1",
  "description": "Create POST /api/users endpoint, unit tests, and run CI.",
  "agents": [
    {
      "name": "PlanAgent",
      "role": "create a step-by-step plan",
      "prompt": "Create tasks to add a users API: router, handler, tests, docs."
    },
    {
      "name": "CoderAgent",
      "role": "implement code",
      "permissions": ,
      "model": "gemini-3-pro"
    },
    {
      "name": "VerifierAgent",
      "role": "run tests and verify results",
      "permissions": 
    }
  ],
  "artifact_policy": {
    "capture_screenshots": true,
    "record_terminal": true,
    "log_level": "verbose"
  }
}

Remarques : La génération d'artefacts d'Antigravity est une fonctionnalité explicite conçue pour rendre les actions des agents inspectables et documentables.

Exemple 2 — Agents parallèles de Cursor Composer (illustration en Python)

Cursor 2.0 privilégie l'isolation des espaces de travail afin d'éviter les conflits entre agents parallèles. Le pseudocode suivant illustre le lancement de deux agents pour implémenter une fonctionnalité et un test en parallèle, puis la fusion des résultats via Git.

# Pseudocode - illustrative only

from cursor_sdk import CursorClient

client = CursorClient(api_key="CURSOR_API_KEY", model="composer-v1")

# create isolated worktrees for each agent

agent_a = client.spawn_agent(name="feature_impl", worktree="worktree-feature")
agent_b = client.spawn_agent(name="tests_impl", worktree="worktree-tests")

# send tasks

agent_a.run("Add POST /api/users handler and update router. Create basic validation.")
agent_b.run("Create unit and integration tests for POST /api/users.")

# wait for agents to finish and fetch patches

patch_a = agent_a.get_patch()
patch_b = agent_b.get_patch()

# apply patches to local branches, run tests locally, open PRs

apply_patch_to_branch("feature/users", patch_a)
apply_patch_to_branch("feature/users-tests", patch_b)

# run CI locally

run_command("pytest -q")

# create PRs for human review

create_pr("feature/users", base="main", title="feat: add users endpoint")
create_pr("feature/users-tests", base="main", title="test: add users tests")

Remarques : L'isolation des espaces de travail et l'intégration Git de Cursor sont au cœur de sa conception ; cela réduit les conflits de fusion et permet de suivre les modifications dans les flux de travail standard des demandes de tirage.

Conclusion

Antigravity et Cursor 2.0 proposent deux solutions pertinentes à un même problème : comment intégrer des agents LLM performants au développement logiciel quotidien ? Antigravity adopte une vision plus globale, axée sur le pilotage des projets, considérant les agents comme des collaborateurs autonomes opérant dans les éditeurs, les terminaux et les navigateurs. Cursor 2.0 privilégie une approche mesurée et centrée sur le développeur, plaçant Git et la revue de code au cœur du dispositif tout en permettant une expérimentation multi-agents rapide.

Les deux constituent des avancées significatives. Pour les équipes, le choix se résumera à privilégier une automatisation transformationnelle (et à accepter les contraintes de gouvernance) ou des gains de productivité progressifs et étroitement intégrés. Dans tous les cas, l'ère de développement agentiel est là — et elle récompensera les équipes qui considèrent la sécurité, l'observabilité et la vérification par intervention humaine comme des préoccupations de premier ordre.

Les développeurs peuvent accéder à la dernière API LLM, telle que :  Claude Opus 4.5 et Gémeaux 3 Pro  etc. via CometAPI, la dernière version du modèle est constamment mis à jour avec le site officiel. Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans la section cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.

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