Panneau ESP32 avec Trois IAs : Claude Code, Codex et Antigravity Comparés sur Habr

L'auteur de Habr Yadulla Abidi a comparé trois assistants d'écriture de code IA — Claude Code, Codex et Antigravity — sur un vrai projet matériel : construire un panneau d'information basé sur un microcontrôleur ESP32 avec un écran OLED et un capteur de température.

Quelle Tâche a Été Confiée aux Assistants

En 2026, il existe de nombreux assistants IA pour l'écriture de code, et ils se comportent différemment selon le type de tâche. Un modèle capable de produire un site Web sans faille en quelques minutes peut se bloquer sur un projet complexe de codage commercial. Mais pour de petits schémas amateurs sur microcontrôleurs, de tels modèles, selon l'observation de l'auteur, sont presque idéaux — c'est là qu'ils peuvent se montrer dans toute leur gloire.

C'est pourquoi Abidi a choisi pour la comparaison une tâche simple mais non triviale : assembler un panneau d'information sur ESP32 avec écran OLED et capteur de température qui, en même temps, doit être capable d'exécuter plusieurs tâches parallèles simultanément — c'est-à-dire fonctionner non comme un script linéaire, mais comme un microprogramme multitâche complet.

Comment

Claude Code, Codex et Antigravity Se Sont Débrouillés

Trois assistants se sont affrontés : Claude Code d'Anthropic, Codex d'OpenAI et Antigravity. Les trois outils ont finalement réussi à produire un prototype fonctionnel du panneau — c'est-à-dire qu'ils ont relevé la tâche de base d'écrire un microprogramme pour un microcontrôleur à partir de zéro.

• Projet — panneau d'information sur ESP32 avec écran OLED et capteur de température
• Exigence — support pour plusieurs tâches parallèles dans le microprogramme
• Comparés Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI) et Antigravity
• Les trois assistants ont réussi et produit un prototype fonctionnel

Mais, comme le souligne l'auteur de l'examen, le fait que les trois modèles aient réussi la tâche ne signifie pas que choisir un assistant pour de tels projets puisse se faire à l'aveugle — le chemin vers un prototype fonctionnel et la qualité du code final différaient sensiblement entre les assistants.

Ce Que Cela Signifie

La comparaison montre que les assistants IA d'écriture de code en 2026 sont déjà assez mûrs pour couvrir des tâches matérielles de niche — assembler les microprogrammes pour microcontrôleurs, ce qui requérait précédemment des développeurs spécialisés en embedded. Mais cette maturité est inégale : pour les projets électroniques amateurs, l'outil doit encore être choisi consciemment, plutôt que de se fier à ce qui vient d'abord à portée de main.