À l'heure où la programmation assistée par IA devient de plus en plus courante, le choix du bon assistant IA prend une importance croissante. En tant qu'utilisateur de longue date des assistants de codage IA, j'ai récemment mené une expérience intéressante en comparant quatre assistants de codage IA majeurs dans un projet réel. Cette expérience m'a non seulement permis de mieux comprendre chaque modèle, mais a également révélé quelques découvertes surprenantes.
Contexte de l'Expérience : Un Besoin de Développement Réel
Pendant les vacances de Noël, j'ai commencé à développer un assistant domestique plus intelligent, visant à créer quelque chose de meilleur que Google Home et Alexa. L'une des fonctionnalités clés était l'implémentation d'un système de mémoire IA - par exemple, lorsqu'un utilisateur dit "Je n'aime pas les œufs, souviens-toi de ça", le système devrait éviter de recommander des recettes contenant des œufs à l'avenir.
Pour réaliser cette fonctionnalité, j'ai dû développer un projet Azure Functions comme proxy, gérant les interactions de données avec Azure Table Storage, et l'intégrer dans une application Blazor WASM existante. Cette exigence apparemment simple impliquait en réalité plusieurs aspects comme la création de projet, le déploiement cloud et l'extension de projets existants - parfait pour tester les capacités des assistants de codage IA.
Claude-Sonnet : Le Vétéran Fiable
Claude-Sonnet s'est comporté comme un développeur senior expérimenté. Tout au long du processus de développement, il a démontré un excellent contrôle de la qualité du code, détectant et corrigeant automatiquement les problèmes dans le code, et pré-remplissant même intelligemment les URLs des outils après le déploiement. Cependant, ce "vétéran" n'est pas bon marché. Dans la version API de base, la limite a été atteinte après seulement 0,2 dollar, nécessitant un passage à OpenRouter. Plus surprenant encore, le coût via OpenRouter est monté à 2,1 dollars, avec une dégradation des performances.
DeepSeekV3 : Le Dark Horse Impressionnant
La performance de DeepSeekV3 était impressionnante. Je l'ai testé via OpenRouter et l'API officielle, avec des résultats très différents. Via OpenRouter, il semblait plutôt maladroit, avec des duplications de code et des fonctionnalités limitées. Cependant, en utilisant l'API officielle, c'était comme un modèle complètement différent - la qualité du code rivalisait presque avec Claude, le fonctionnement était fluide, et il proposait des solutions uniques. Le plus impressionnant était son avantage tarifaire, complétant l'ensemble de la tâche pour seulement 0,02 dollar. Lors du déploiement, bien qu'il ait choisi une approche de déploiement ZIP manuel plus traditionnelle, il a également montré des capacités surprenantes comme la recherche autonome de ressources et la construction de chaînes de connexion de stockage.
Gemini-ept-1206 : Les Difficultés de Croissance d'un Nouveau Venu Prometteur
Gemini donnait l'impression d'être un nouveau venu prometteur mais encore inexpérimenté. C'était le plus interactif de tous les modèles, posant activement des questions sur les versions d'exécution et autres détails. Il excellait dans la configuration du déploiement, anticipant la configuration des variables d'environnement. Cependant, il montrait aussi des "douleurs de croissance" : vitesse de traitement lente, prenant souvent 20 minutes pour terminer les tâches ; limitations de tokens nécessitant fréquemment plusieurs sessions ; et le plus frustrant, même après 24 heures, les statistiques de coûts restaient opaques, rendant impossible une évaluation précise des coûts d'utilisation.
o1-Mini : Les Promesses Non Tenues
La performance d'o1-Mini était plutôt décevante. Le début était prometteur avec une configuration de projet fluide et une qualité de code initiale acceptable. Mais ensuite, tout est allé en descente : temps de réponse lents, hypothèses fréquemment erronées (comme la création de groupes de ressources dans des emplacements géographiques incorrects), et résolution de problèmes inefficace. Après avoir dépensé 2,2 dollars, il a même suggéré de rétrograder la version .NET pour résoudre les problèmes, ce qui a conduit à l'arrêt précoce du test.
Enseignements Pratiques et Recommandations
Cette expérience a conduit à quelques recommandations pratiques. Pour les développeurs individuels et les petits projets, DeepSeekV3 est sans aucun doute le meilleur choix, équilibrant parfaitement qualité du code et coût. Avec un budget suffisant, Claude-Sonnet reste un choix fiable pour le développement d'entreprise. Gemini convient aux scénarios nécessitant des conseils interactifs détaillés, tandis qu'o1-Mini pourrait trouver sa place dans des problèmes spécifiques d'optimisation d'algorithmes.
Il est à noter que l'utilisation de ces modèles via OpenRouter affecte souvent les performances, il est donc recommandé d'utiliser les API officielles lorsque possible. De plus, le domaine des assistants de codage IA évolue rapidement, tous les modèles améliorant continuellement leurs capacités, et le paysage concurrentiel pourrait changer significativement à l'avenir. Le choix de l'assistant IA approprié devrait être basé sur les exigences spécifiques du projet, les contraintes budgétaires et les scénarios de développement, plutôt que de suivre aveuglément une option particulière.