Google a sorti Gemini 3.0 Pro début décembre. On a passé 6 heures à le tester sur nos cas d'usage réels : génération de composants React, refactoring de code, analyse de documents clients. Voici ce qu'on a vraiment constaté. Pas de hype, juste les faits.
Le test : générer un composant React complet
Contexte :
On avait besoin d'un composant FAQ avec accordion, animations Framer Motion, et structured data JSON-LD pour le SEO.
Prompt :
"Crée un composant React FAQ avec accordion. Framer Motion pour les animations. Génère aussi le JSON-LD Schema.org pour Google."
Gemini 3.0 Pro (nouveau) :
Gemini 2.5 Pro (ancien) :
On avait fait le même test il y a 3 semaines.
Verdict :
La qualité du premier output s'est nettement améliorée. Moins d'allers-retours = gain de temps réel.
Refactoring : comprendre du code existant
Test réel :
On lui a donné notre ancien composant EmailModal (600 lignes, logique métier complexe). Consigne : "Simplifie ce code, garde la même logique."
Ce qu'on a observé :
Où il a calé :
Sur les dépendances externes (notre hook custom useLocalStorage). Il a proposé de le réimplémenter au lieu de l'utiliser.
Temps gagné :
Sans IA : 2h de refactoring manuel.
Avec Gemini 3.0 Pro : 25 min (20 min génération + 5 min review).
Ce qu'on a gardé :
La structure proposée. On a juste corrigé la partie dépendances.
Deep Think : un test sur un problème stratégique
Le problème :
Un client nous demandait : "Comment prioriser 12 demandes techniques avec 3 dépendances croisées et 1 deadline fixe dans 4 semaines ?"
Test Deep Think (mode raisonnement avancé) :
On a activé Deep Think sur Gemini 3.0 Pro. Temps de réponse : 38 secondes (vs 6 secondes en mode normal).
Ce qu'il a fait :
Résultat :
On a suivi son plan. Les 12 tâches ont été livrées en 3.5 semaines. 2 jours d'avance.
Notre analyse :
Deep Think prend plus de temps, mais la qualité du raisonnement est supérieure sur les problèmes complexes.
Limite :
Il reste une IA. On a dû ajuster 1 priorité qu'il avait mal évaluée (contrainte client non mentionnée dans le prompt).
Ce qu'on n'a PAS testé (et pourquoi)
Nano Banana Pro (génération d'images on-device) :
On a lu l'annonce. Ça a l'air puissant. Mais on n'a pas de projet client mobile actif qui en a besoin.
Notre position :
On ne teste pas pour tester. On teste quand on a un cas d'usage réel.
ML Kit GenAI (IA locale Android) :
Pareil. Concept intéressant (IA offline, pas de coût cloud). Mais aucun client actuel n'a d'app Android.
Ce qu'on fait à la place :
On garde une veille passive. Si un client nous demande une app mobile avec IA, on aura les bons outils en tête.
Philosophie OSOM :
Maîtriser 3 outils qu'on utilise vraiment > connaître superficiellement 20 outils.
Notre verdict : faut-il switcher ?
Ce qu'on utilise maintenant chez OSOM :
Pour nos clients :
On recommande de tester Gemini 3.0 Pro si vous utilisez Claude ou GPT-4 en solo.
Pas besoin de tout remplacer.
Ajoutez-le à votre stack. Testez-le sur vos cas d'usage réels. Gardez ce qui marche.
Le piège à éviter :
Courir après chaque nouveau modèle. La vraie compétence, c'est de savoir lequel utiliser, quand, et pourquoi.
Ce qui compte :
Vos résultats. Pas le modèle que vous utilisez.
Ce qu'il faut retenir
- -Gemini 3.0 Pro génère du code React de meilleure qualité dès le premier essai.
- -Deep Think prend plus de temps (38s vs 6s) mais raisonne mieux sur les problèmes complexes.
- -On n'a pas testé Nano Banana ou ML Kit : pas de cas d'usage client actuel.
- -Maîtriser 3 outils qu'on utilise vraiment > connaître 20 outils superficiellement.
- -Testez sur VOS cas d'usage. Gardez ce qui marche. Ignorez le reste.