Entre Stitch, AI Studio, Firebase Studio, Google a déployé un arsenal complet d'outils de prototypage IA en quelques mois. Le problème ? Les noms se ressemblent, les périmètres se chevauchent, et il est facile de se retrouver à utiliser un outil surdimensionné pour un besoin simple — ou l'inverse.
Après avoir testé ces outils une logique émerge. Cet article vous donne les clés pour choisir le bon outil au bon moment.
Vue d'ensemble : trois couches complémentaires
Rappelons la fonction de chacun de ces outils et la cible :
| Outil | Fonction | Cible |
|---|---|---|
| Google Stitch | Génération d'écrans UI à partir de prompts, croquis ou screenshots | Product Managers, designers, consultants métier |
| Google AI Studio | Création d'applications interactives avec preview et déploiement | Product Managers, développeurs juniors, makers |
| Firebase Studio | IDE cloud complet avec agent IA et services Firebase intégrés | Développeurs juniors à seniors |
La règle à retenir : commencer systématiquement par la couche la plus simple qui répond au besoin. Trois écrans à présenter demain ? Stitch suffit. Une application complète à industrialiser ? Firebase Studio s'impose.
Google Stitch : génération d'interfaces à grande vitesse
Stitch permet de générer des écrans haute-fidélité à partir de n'importe quel input : prompt textuel, croquis photographié, screenshot d'application existante, wireframe. Le tout en quelques secondes.
Points forts
- Vitesse d'itération exceptionnelle — Explorer cinq directions d'UX différentes prend moins de temps qu'ouvrir Figma. Un atout majeur en phase de discovery.
- Input multimodal — Texte, croquis papier, captures d'écran, wireframes : Stitch accepte tous les formats d'entrée.
- Génération de variants — Demander des variations de layout, de couleur ou de contenu sur un écran existant. Particulièrement utile en atelier de co-création.
- Export Figma structuré — Les layers sont préservés, permettant aux designers de reprendre le travail sans reconstruction.
Limites identifiées
Stitch excelle sur les écrans individuels mais peine à maintenir la cohérence au-delà de 2-3 écrans. Les retours de la communauté convergent : outil efficace pour la vitesse, mais insuffisant pour un travail de design approfondi.
Autres contraintes : interface uniquement en anglais et absence d'intégration automatique des guidelines WCAG (accessibilité).
Recommandation : Utiliser Stitch pour l'exploration rapide en phase amont, puis basculer sur Figma pour le raffinement. Le workflow Stitch → Figma → développement préserve le mieux la qualité design.
Google AI Studio : prototypage interactif sans configuration
AI Studio représente l'étape suivante : à partir d'une description en langage naturel, l'outil génère du code React ou Angular fonctionnel avec prévisualisation et partage instantanés.
Le mode Build
Le différenciateur d'AI Studio réside dans son mode Build, qui génère une application complète :
- Code TypeScript/React avec Tailwind CSS
- AI Chips pour intégrer Google Maps, génération d'images, interactions temps réel
- Déploiement en un clic vers Google Cloud Run
- Intégration GitHub native
Distinction Preview / Deploy
Preview : exécution temporaire, gratuite, idéale pour l'itération rapide.
Deploy : hébergement permanent via Cloud Run, URL stable, facturation GCP activée.
Pour la majorité des démonstrations, le mode Preview suffit. Il permet de partager un lien fonctionnel sans engagement d'infrastructure.
Limite majeure
AI Studio ne produit pas d'architecture production-ready. Pas de gestion des rôles utilisateurs, pas de séparation d'environnements, pas de pipeline CI/CD. Le code généré peut également exposer des clés API côté client — un risque de sécurité à adresser impérativement avant tout passage en production.
Firebase Studio : l'environnement de développement complet
Firebase Studio représente le niveau le plus avancé de l'écosystème : un IDE cloud complet avec agent IA capable de raisonner, planifier et exécuter des tâches complexes de manière autonome.
Contexte : la fusion avec Project IDX
Pour ceux qui suivaient Project IDX : celui-ci a été intégré à Firebase Studio en avril 2025. Le domaine idx.dev redirige désormais vers studio.firebase.google.com.
Trois modes d'interaction avec Gemini
- Chat — Planification et brainstorming avec l'IA avant toute génération de code
- Edit — Modifications avec validation étape par étape
- Agent — Délégation complète d'une tâche : création de fichiers, exécution terminal, configuration base de données
Le mode Agent illustre le développement "agentique" : description d'un objectif, puis l'IA crée les fichiers, installe les dépendances, configure Firestore et présente le résultat.
Contrainte actuelle
L'App Prototyping Agent génère exclusivement des applications Next.js. Les équipes travaillant en Vue, Angular ou Flutter devront utiliser le mode Code standard. Google annonce le support d'autres frameworks à venir.
Point d'attention : Firebase Studio reste en preview. Absence de SLA et de garantie de stabilité. Ne pas utiliser pour projets en production.
Et après le prototype ? La nouvelle génération d'outils agentiques
Stitch, AI Studio et Firebase Studio couvrent la phase de prototypage et de développement initial. Mais l'écosystème Google ne s'arrête pas là. Deux outils récents dessinent la suite logique : Jules et Antigravity.
Jules : déléguer les tâches de fond
Jules est un agent asynchrone qui travaille en arrière-plan sur des tâches répétitives — tests, refactoring, migrations, documentation. Son intérêt ? Libérer du temps développeur sur les sujets à faible valeur ajoutée.
Concrètement, Jules s'intègre dans un workflow post-prototypage : une fois l'application structurée dans Firebase Studio, Jules peut prendre en charge la génération de la couverture de tests, la mise à niveau des dépendances ou la documentation technique. Le développeur supervise et valide, mais n'exécute plus manuellement ces tâches.
Google Antigravity : l'IDE agentique
Annoncé fin 2025, Antigravity représente l'étape suivante. Ce n'est plus un assistant qui suggère du code : c'est un environnement où l'IA pilote l'IDE, le terminal et le navigateur pendant que le développeur définit les objectifs et valide les résultats.
Avec Antigravity, le paradigme change :
- Avant : le développeur code, l'IA assiste
- Après : le développeur spécifie et supervise, l'IA exécute
Propulsé par Gemini 3 Pro, c'est l'approche qui diffère : on passe d'une logique d'autocomplétion à une logique de délégation supervisée.
La continuité du prototypage à la production
Ces outils s'inscrivent dans une chaîne cohérente :
| Phase | Outil | Rôle du développeur |
|---|---|---|
| Idéation | Stitch | Exploration, validation d'hypothèses UX |
| Prototypage | AI Studio | Itération rapide, démonstration client |
| Développement | Firebase Studio | Structuration, architecture, intégration |
| Industrialisation | Jules | Supervision des tâches automatisées |
| Production avancée | Antigravity | Pilotage d'agents, validation des livrables |
La tendance est claire : le développeur devient architecte et superviseur. Il passe moins de temps à écrire du code ligne par ligne, plus de temps à définir des intentions, structurer des systèmes et garantir la qualité des outputs générés.
Points clés à retenir
L'écosystème Google de prototypage IA offre une couverture complète, de l'idéation au déploiement. Son exploitation efficace repose sur quelques principes :
Commencer par la couche adaptée au besoin. Un wireframe ne justifie pas Firebase Studio. Une application de production ne se construit pas dans Stitch.
Exploiter la gratuité des previews. C'est le moment d'évaluer ces outils sans engagement, avant la mise en place des tarifications définitives.
Anticiper la montée vers les outils agentiques. Jules et Antigravity préfigurent un mode de travail où le développeur supervise plus qu'il n'exécute. S'y préparer dès maintenant est un avantage compétitif.
Investir dans les compétences de développement augmenté. Les outils évoluent vite, les fondamentaux restent. Savoir évaluer, structurer et sécuriser ce que l'IA produit devient une compétence clé.
Se former au développement augmenté
Ces outils transforment les pratiques, mais leur maîtrise ne s'improvise pas. SFEIR Institute propose la formation "Développeur Augmenté par l'IA" : 2 jours pour comprendre l'écosystème, pratiquer sur des cas concrets, et acquérir les réflexes qui font la différence entre générer du code et livrer de la valeur.
