Un kilométrage de travail

J’ai ouvert mon profil Codex et suis resté un instant devant : 2,9 milliards de tokens cumulés, 117,5 millions de tokens le jour de pointe, 417 conversations, 306 skills utilisées, 49 skills explorées, et la tâche la plus longue : 4 heures et 11 minutes.

À première vue, de simples chiffres. Pour moi, c’est un kilométrage : des mois réellement vécus dans le développement IA, loin du simple essai ou d’une landing pour rire. Sites, applications, prototypes, Swift, MVP, outils internes, architecture, refactoring, déploiements, erreurs, corrections et nouvelles erreurs.

Avant : Figma, navigateur et notes. Maintenant : 306 skills, graphe de projet, navigateur, déploiement, refactoring et une IA qui aide à construire autant qu’à réfléchir

Beaucoup ou peu ?

Pour un utilisateur ordinaire de ChatGPT, cela semble énorme. Pour quelqu’un qui construit presque tous les jours avec des outils de code IA, c’est un historique normal.

Dans ce mode de travail, les tokens cessent d’être une simple « dépense ». Ils deviennent la trace d’une pensée. L’histoire de toutes les fois où l’on ne s’est pas arrêté à « l’idée est sympa, il faudrait la réaliser un jour », mais où l’on s’est réellement lancé dans la construction.

Ce que j’ai testé

J’ai testé en profondeur Codex, Claude Code, Cursor IDE avec Composer 2.5 et le nouveau Antigravity.

Je ne choisis pas une religion. Les logos et les modèles populaires sur X ne m’intéressent pas. Je veux un projet qui avance, un code qui compile, une architecture solide, une application qui démarre et, après une tâche formulée le matin, un résultat fonctionnel quelques heures plus tard.

Pourquoi Codex est devenu mon outil principal

Ma combinaison principale est devenue Codex + GPT-5.5 en High Effort. Pour réfléchir à l’architecture avant de coder, je passe en Plan Mode en Extra High.

Codex s’est montré le plus pratique : pas toujours le plus magique ni le plus séduisant au premier message, mais le plus commode au travail. Il tient la durée et les itérations sans donner l’impression de manquer d’oxygène.

Skills, plugins et nouveau système pour les projets

Ce qui m’intéresse, au-delà des tokens, ce sont ces 306 skills utilisées et 49 skills explorées. L’IA devient un système de travail : skills, plugins, mémoire, planification, code, navigateur, déploiement, graphe et refactoring.

L’IA peut lire le projet, cartographier ses liens, vérifier dans le navigateur, aider au déploiement et nettoyer l’architecture. Après Figma, navigateur et notes, c’est presque un système d’exploitation pour construire des idées.

Claude Code : un bon architecte, coûteux en tokens

Claude Code m’inspire aussi beaucoup de respect, surtout avec Opus 4.8pour un premier regard architectural, une vue d’ensemble, l’identification des faiblesses et la division en modules cohérents.

Mais Claude Code consomme très vite les tokens, même avec mémoire du projet, prudence maximale et la skill graphify, qui construit le graphe du projet et devrait améliorer sa maîtrise.

Voilà pourquoi Claude Code n’est plus pour moi le constructeur principal, mais plutôt un architecte-conseil coûteux. Je le sollicite, j’obtiens un premier regard pertinent, je repars avec le plan, puis je vais construire ailleurs.

Cursor + Composer 2.5 : l’atelier de finition

Cursor + Composer 2.5 s’est révélé excellent pour travailler : pas de fenêtre de cinq heures agaçante, consommation lente et très bonne qualité en finition et refactoring.

Il reprend bien après Claude Code ou Codex : finitions, rangement du code et refactoring prudent, sans révolution lorsqu’un nettoyage suffit.

C’est essentiel : presque tout outil IA peut produire un MVP, mais le rendre présentable et prêt à évoluer est une autre tâche.

Antigravity et les projets Swift

J’ai aussi été surpris par Antigravity. Je n’ai pas encore d’avis définitif, mais sur le projet Swift de mon application personnelle Nevsky OS il s’est très bien comporté.

Surtout lorsque je terminais l’application de bureau destinée à transcrire la parole en anglais et à proposer des indications de script en temps réel. Antigravity n’y a pas simplement « écrit un bout de code » : il a réellement aidé à faire avancer l’application. Il faut donc vraiment lui consacrer du temps et le tester correctement, en particulier sur des projets Swift, macOS et iOS.

Ce que cela change pour moi

Des années de design produit m’ont appris interfaces, parcours et logique système. Mais un mur séparait toujours design et produit réel : délais, développeurs, budgets, backlog et rythme des autres.

Aujourd’hui, ce mur est beaucoup plus bas. Je peux construire moi-même une landing page, un MVP, un outil interne, une application Swift ou un prototype fonctionnel. Cela change profondément la façon de penser : on ne se dit plus « je le ferai un jour », mais « et si je le construisais ce soir ? ».

Le moment le plus intéressant vient quand l’IA tient tout le projet comme un système : contexte, architecture, erreurs, UI, API et prochaine étape

Mon avis

Mon ensemble d’outils actuel :

  • Codex + GPT-5.5 High Effort : travail principal et développement des projets.
  • Codex Plan Mode / Extra High Effort : architecture et décisions complexes en mode plan.
  • Claude Code + Opus 4.8 : premier examen architectural ciblé, notamment des sites réactifs avec administration et espaces utilisateurs.
  • Cursor + Composer 2.5 : finition, refactoring et nettoyage après Claude Code ou Codex.
  • Antigravity : outil prometteur sur Swift/macOS/iOS, à tester davantage. Les résultats étaient bons, les projets compilaient dans Xcode et pouvaient être testés sur de vrais appareils.

Mais si l’on met les noms de côté, la conclusion est simple : le gagnant n’est pas celui qui a trouvé « l’outil le plus intelligent », mais celui qui sait penser vite, construire vite, vérifier vite et ne pas rester bloqué dans un choix sans fin. Pour ma façon de penser et mon rythme, l’outil le plus pratique reste pour l’instant Codex. 🚀