Quelle IA pour programmer en Python ?

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 améliorer :

Rien de critique – le code fonctionnait immédiatement
Demande de corrections mineures via prompt de suivi
Ajouts possibles : tests unitaires, CORS, authentification (selon besoins)

En conclusion, Gemini mérite d’être inclus au pipeline de développement grâce à sa performance exceptionnelle avec un ROI très élevé pour les usages suivants :

Génération de boilerplate pour nouveaux projets
Prototypage rapide d’APIs
Formation des développeurs juniors (exemples de bonnes pratiques)
Révision et amélioration de code existant
Documentation technique automatisée

Avec un score global de 4.6/5 pour ce 1er test de niveau intermédiaire, nous vous le recommandons fortement.

Voici quelques conditions d’usage optimal de Gemini :
– Supervision pour aspects de sécurité avancée
– Validation par un développeur expérimenté
– Tests manuels avant mise en production
– Formation d’équipe sur les limites de l’outil

2è test : Résoudre un problème de code Odoo

Contexte du test :
Chez Ingenosya, nos ingénieurs Python développent régulièrement des applications sur mesure Odoo, adaptées aux besoins métiers de nos clients. Il nous a donc semblé naturel de mettre cet outil à l’épreuve sur un cas concret que nous avons rencontré en interne.

Pour juger de la capacité de Gemini à délivrer du code pertinent, nous lui avons demandé de nous suggérer du code pour résoudre un problème concernant la mise à jour automatique d’un nouvel objet calendrier.event (événement de calendrier).

En effet, nous avions précédemment travaillé sur un module Odoo de prise de rendez-vous pour des consultations avec des médecins prédéterminés. Les numéros affichés devaient automatiquement suivre un ordre chronologique selon les heures de rendez-vous sauf qu’il fallait actualiser la page pour qu’ils se mettent à jour. Nous avions donc demandé à Gemini de proposer du code Python pour que l’actualisation soit automatique.

Voici le prompt :

Résultat du test :

Compréhension du contexte :

Les outils IA (Claude AI et ChatGPT) que nous avions consultés auparavant pour résoudre ce problème, n’avaient pas généré de résultats satisfaisants et malheureusement Gemini vient s’ajouter à cette liste. Visiblement ces agents intelligents, dont Gemini, ont du mal à comprendre ce qu’on attend d’eux.

Qualité et pertinence du code généré :

Le code Python proposé par Gemini, identique à ceux proposés par Claude AI et ChatGPT, n’a pas fonctionné sur nos serveurs.

Analyse critique :

-Ce qu’il a mal fait ou oublié : Gemini n’a pas proposé de solution convenable.

-Ce qu’un développeur a dû corriger ou améliorer : Nous avons dû trouver la solution nous-mêmes. L’intelligence artificielle n’a pas été d’une grande aide dans ce cas précis.

Ces deux tests indiquent que l’IA est capable de traiter des fonctions basiques mais qu’elle n’est pas encore suffisamment entraînée pour régler des problèmes rares. Et par “rare”, nous entendons un cas qui n’est pas survenu fréquemment, dans différents contextes. Ce manque de données et de documentation démontre bien les limitations de l’IA en 2025.

IA et productivité: notre combo gagnant Claude AI + ChatGPT

Il est important de noter que l’usage de l’intelligence artificielle varie d’un développeur à un autre et que son niveau de qualification et ses années d’expérience jouent un grand rôle dans leur choix. Deux IA ont souvent été mentionnées lors de nos échanges avec quelques développeurs Python travaillant sur des modules personnalisés Odoo: ChatGPT et Claude AI.

Claude AI

Développé par : Anthropic

Version actuelle : Claude 3.5

Fonctionnement : Cloud uniquement

Mode d’accès : Disponible gratuitement, abonnement payant à $20/mois

Claude AI semble être meilleur que les autres outils en termes de rédaction et de traitement d’images. Nos développeurs l’utilisent principalement pour la rédaction de fonctions, la refactorisation, la génération de tests unitaires ou Pytest, mais nous devons admettre qu’il est surtout très utile pour du débogage. La version payante nous permet d’avoir accès à des informations récentes et à jour avec des modèles et représentations mathématiques de l’IA beaucoup plus poussées. Cela dit, ces réponses de haut niveau sont limitées dans le sens où il existe un quota de messages et d’échanges par jour. Ces limites nous incitent indirectement à nous servir d’un autre assistant intelligent, en complément.

ChatGPT

Développé par : OpenAI

Version actuelle : ChatGPT (GPT-4)

Fonctionnement : Cloud

Modalité d’usage : Disponible gratuitement, abonnement payant à $20/mois

ChatGPT est idéal pour la génération de fonctions basiques et dans la plupart des cas, il n’y aura pas d’erreur de syntaxe. Pourquoi choisir ChatGPT parmi tant d’autres, nous direz-vous ? La réponse à cette question ne devrait pas vous choquer. Nous utilisons ChatGPT car sa version gratuite répond efficacement à nos besoins. Notre usage de ce système intelligent suit la même logique que pour l’outil précédent : débogage, refactorisation, génération de tests, etc. Il arrive notamment que certains développeurs consultent ChatGPT pour une documentation brève, par contrainte de temps. Nous préférons néanmoins vous prévenir que les informations ne sont pas toujours actualisées et peuvent même être obsolètes par moment. A vous de juger de la pertinence des réponses énoncées !

En résumé, peu importe l’outil sur lequel vous penchez après lecture de cet article, nous vous conseillons de ne pas trop vous reposer sur l’intelligence artificielle pour programmer en Python. Que vous décidiez de souscrire à Claude AI ou que vous souhaitiez basculer sur Gemini et laisser ChatGPT de côté, n’oubliez pas que l’IA fonctionne encore par apprentissage et donc “à partir d’un historique”, en 2025. Or, nous savons bien que les clients ont des besoins spécifiques avec des logiques métiers propres à leur activité comme dans le cas des applications Odoo. Notre exemple ci-dessus démontre bien une mauvaise compréhension métier. Mais ne dénigrons pas l’IA pour autant ! Nous vous rappelons que ces résultats correspondent aux performances de l’IA en juillet 2025, et que ces technologies progressent continuellement.

C’est à vous en tant que développeur de prendre des décisions réfléchies en tenant compte des différents enjeux de l’intégration de l’IA dans votre workflow de développement.

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