Introduction :
Cinq assistants IA se disputent aujourd’hui le quotidien des développeurs : Gemini de Google, GitHub Copilot, ChatGPT Codex d’OpenAI, Claude Code d’Anthropic, et Deepseek venu de Chine. Pour y voir clair, on a interrogé Théo Marchand, lead dev fullstack et co-fondateur d’une agence parisienne. Il les utilise tous, chaque jour. Verdict sans filtre.
Questions/Réponses :
Je m’appelle Théo Marchand, je suis lead développeur fullstack depuis huit ans, principalement sur des stacks TypeScript côté front et Node/Python côté back. Aujourd’hui je co-dirige une petite agence parisienne où on construit des SaaS pour des clients B2B. Une équipe de six devs, et autant d’agents IA qui tournent à côté.
J’ai commencé sérieusement avec Copilot en 2023, mais le vrai pivot c’est 2025 : les agents sont devenus capables d’exécuter des tâches multi-étapes sans qu’on supervise chaque ligne. Aujourd’hui je passe plus de temps à lire, orchestrer et reviewer du code que je n’en écris à la main. Ce n’est pas une question de paresse, c’est juste que le ratio temps/valeur a basculé.
Quatre points pour moi. Un : la qualité du code produit du premier coup, pas après trois retours. Deux : la capacité à comprendre un repo entier, pas juste le fichier ouvert. Trois : la maturité agentique — qu’il puisse lancer les tests, lire la sortie, corriger seul. Quatre : le coût mensuel rapporté au gain réel. Et j’ajouterais la confidentialité du code envoyé en API, qui devient un vrai sujet quand on traite avec des clients régulés.
Gemini 3 Pro est bluffant sur le raisonnement long-contexte : il avale un million de tokens sans broncher. C’est l’outil que je sors quand je dois auditer une base legacy énorme ou ingérer toute la doc d’un client en une fois. En revanche, l’expérience IDE reste en retrait par rapport à la concurrence, et l’écosystème agentique me semble moins mature. Google a la techno, mais le packaging dev reste perfectible.
Copilot a énormément évolué, mais il reste pour moi un excellent outil d’autocomplétion enrichi. L’intégration GitHub est imbattable — pull requests, issues, Actions, tout est connecté nativement. Le mode Workspace s’améliore mais pour des tâches agentiques complexes je le trouve encore prudent : il refuse trop vite ou demande trop de validations intermédiaires. C’est l’option safe d’entreprise, pas l’option puissance.
Codex est redoutable sur les tâches isolées et bien spécifiées : tu lui pousses un ticket propre, il revient avec une PR propre. OpenAI a une vraie avance sur le raisonnement structuré et le respect des specs. Mon reproche : il est encore trop bavard dans ses commits et ses messages, et il a tendance à sur-architecturer dès qu’on lui laisse trop de marge. Très fort en exécution dirigée, moins en jugement.
C’est mon outil principal aujourd’hui. Trois raisons : la qualité du code produit, le respect des conventions du repo sans avoir à le rappeler, et le fait qu’il discute avant d’agir quand c’est ambigu — il pose des questions au lieu de deviner. La fenêtre 1M tokens d’Opus 4.7 a changé ma manière d’aborder les gros refactos : je lui donne le repo entier et il garde le fil. Le seul vrai défaut, c’est le tarif quand tu pousses fort en cache miss.
La surprise de l’année. Pour des tâches de codegen pures, le rapport qualité/prix est imbattable, surtout en self-hosted. Je l’utilise pour des batchs où la latence et le coût comptent plus que le polish — génération de tests, migrations syntaxiques, transformations massives. En revanche, l’écosystème d’outillage autour est encore artisanal, et honnêtement je n’enverrais pas du code client sensible vers leurs API officielles tant que la question juridictionnelle n’est pas clarifiée.
Claude Code, sans hésiter. Pour une raison simple : c’est le seul qui me fait gagner du temps même sur des tâches que je sais déjà faire, parce qu’il les fait bien la première fois. Les autres me forcent encore trop souvent à reprendre derrière. Mais je garde Gemini sous le coude pour le long contexte et Deepseek pour le bulk à coût maîtrisé. Le mono-outil n’est pas la bonne stratégie en 2026.
Trois choses. Un : l’orchestration multi-agents qui devient enfin fiable — un agent qui en pilote dix autres sur des chantiers parallèles, ça commence tout juste. Deux : les modèles spécialisés par stack, un Claude spécifiquement entraîné sur Rust ou sur les pipelines data, par exemple. Trois : une convergence sur les protocoles d’outils — MCP s’impose progressivement, ça va simplifier nos pipelines. Fin 2027, je pense qu’écrire du code à la main sera devenu marginal pour 80% des tâches courantes.
Conclusion :
Cinq IA, cinq philosophies, et un constat : il n’y a plus d’outil universel. La vraie compétence du dev en 2026 n’est plus d’écrire du code, c’est de savoir lequel de ses agents lancer sur quel problème — et de relire ce qu’ils produisent avec la bonne dose de méfiance.
