25 juillet 2025

L’IA procure indéniablement un gain de temps considérable et s’en priver en 2025 peut freiner votre productivité en tant que développeur Python. Mais ne vous inquiétez pas, il n’est pas trop tard pour intégrer l’intelligence artificielle à votre workflow de développement si vous n’avez pas encore franchi le cap. Nous avons dressé pour vous une liste des meilleurs assistants IA pour le codage Python pour que vous puissiez piocher ceux qui correspondent le plus à vos besoins. Et pour vous aider à y voir plus clair, nous avons testé Gemini, le copilote IA développé par Google, en confrontant cet outil à un cas concret. Enfin, nous terminerons cet article par un petit partage des outils que nos développeurs Python utilisent chez Ingenosya dans le cadre de la personnalisation d’applications Odoo. Cet article a été écrit en juillet 2025 et les analyses qu’il rapporte sont à considérer pour cette date. En effet, les résultats des outils sont certainement amenés à progresser. Les meilleures IA pour assister les développeurs Python En réalité, il n’existe pas de “meilleur IA” pour telle ou telle technologie ou langage de programmation. Ceci-dit, il existe une panoplie d’assistants de codage sur le marché pour aider les développeurs Python. Voici une liste non exhaustive d’outils de génération de code qui pourraient susciter votre intérêt si vous codez principalement en Python :  Amazon Code Whisperer Tabnine (intégré à votre IDE) GitHub Copilot (intégré à votre IDE) Codeium (intégré à votre IDE) Claude AI ChatGPT StarCoder Gemini Vous pouvez choisir votre solution IA en fonction de l’usage escompté. De ce fait, il n’est pas nécessaire de se cantonner à des idées préconçues quant à l’efficacité d’une IA  à cause de sa popularité par exemple.  Se servir de l’IA pour comprendre du code existant ChatGPT, Claude et Copilot lisent et expliquent du code Python à merveille. N’hésitez pas à vous servir de ces plateformes dès que vous aurez besoin de commentaires et d’explications. Que vous ayez besoin d’aide pour un bloc de code complexe ou que vous souhaitez résoudre un bug, ces trois assistants IA commenteront et fourniront des solutions adéquates. L’IA pour la rédaction docstring et la documentation Vous pouvez aussi vous en servir (ChatGPT, Claude et Copilot)  pour la génération de documents tels que les docstring, les Read Me ou tout autre document pour la description du fonctionnement de votre logiciel ou application. Vous pouvez bien évidemment commencer par les rédiger vous-mêmes et ensuite avoir recours à l’intelligence artificielle pour perfectionner vos productions. Vos assistants à la programmation pour Python Pour générer un script complet à partir d’un prompt, privilégiez ChatGPT, Claude et Gemini et pour compléter des fonctions et classes Python, utilisez Github Copilot, Codeium et Tabnine qui peuvent être intégrés à votre IDE. Copilot, Claude et ChatGPT seront vos alliés pour créer une base de projet ou juste pour réécrire un code plus lisible en suggérant des alternatives plus appropriées. Nos recommandations pour la correction de bugs CodeWhisperer, Copilot et ChatGPT sont constamment mis en avant pour la correction de bugs en raison de leur capacité remarquable à détecter des erreurs qui pourraient autrement passer à la trappe. Pour refactorer du code existant, nous recommandons ChatGPT, Claude et Copilot. Gagner du temps sur les tests unitaires avec l’IA Et pour finir, optez pour StarCoder, Copilot et ChatGPT pour générer des tests unitaires. S’il est vrai que les tests manuels sont absolument nécessaires, vous pouvez tout à fait renforcer la fiabilité de votre code Python grâce aux tests unitaires générés par l’intelligence artificielle.  La majorité de ces copilotes de développement fonctionnent plus ou moins de la même manière et chaque application est disponible en version gratuite et payante. Sachez toutefois que les versions payantes sont généralement beaucoup plus performantes. Vous pouvez toujours lire notre article sur l’utilisation de l’IA pour coder afin d’en apprendre davantage. Nous avons testé Gemini pour vous Gemini Développé par : Google DeepMind Version actuelle :  Gemini 2.5 Fonctionnement : Cloud  Mode d’accès : Disponible gratuitement, abonnement payant à $19.99/mois  Nous avons effectué 2 tests pour évaluer Gemini, le système d’intelligence artificielle proposé par le géant du net, Google. 1er test : Créer une API Flask Contexte du test : – Développement d’une API REST complète – 3 endpoints : GET /users, POST /users, DELETE /users/{id} – Gestion CRUD d’utilisateurs avec base de données – Validation des données et gestion d’erreurs HTTP Voici le prompt :  Type de projet :-Taille : Moyenne (150+ lignes de code)-Langage : Python avec Flask-Contraintes : Production-ready, SQLAlchemy, validation complète Répétabilité :-Test unique avec une itération de correction-Non répété (nous nous sommes limités à 1 test pour un constat rapide et direct mais vous pouvez tester plusieurs fois pour mesurer la consistance des résultats) Résultat du test : Qualité du code généré :-Lisibilité : 5/5 – Code très bien structuré, noms de variables explicites-Respect PEP8 : 5/5 – Conventions Python parfaitement respectées-Logique : 5/5 – Flux logique cohérent, gestion d’erreurs appropriée Pertinence technique :– Choix des libs : 4/5 – email_validator, SQLAlchemy appropriés– Structure du code : 5/5 – Séparation claire des responsabilités– Erreurs : 0 erreur critique, 1 fichier manquant (config.py) Clarté des explications :– 5/5 – Documentation technique excellente, justifications des choix Temps gagné/perdu :-Temps estimé pour du développement manuel : 4-6 heures-Temps passé avec l’IA : 30 minutes de révision-Gain net : 85-90% de temps économisé Analyse critique :  Ce que Gemini a bien fait : Compréhension parfaite des spécifications techniques Implémentation complète  de tous les endpoints demandés Gestion d’erreurs robuste (IntegrityError, rollback SQLAlchemy) Codes HTTP appropriés (200, 201, 400, 404, 409, 500) Validation des données avec librairie externe appropriée Structure professionnelle du code (classe User, méthode to_dict()) Corrections exemplaires lors de la seconde itération Ce qu’il a mal fait ou oublié : Fichier config.py manquant dans la version initiale Pas de logging dans la première version Création des tables non optimisée initialement Pas de pagination pour GET /users au départ Aucun test unitaire généré (non demandé explicitement) Ce qu’un développeur a dû corriger ou