GitHub Copilot aide les dé­ve­lop­peurs à générer du code di­rec­te­ment dans l’IDE. Si vous cherchez une al­ter­na­tive à GitHub Copilot, des outils comme Claude Code, ChatGPT, Gemini ou d’autres offrent des options puis­santes pour dif­fé­rents workflows de dé­ve­lop­pe­ment et dif­fé­rents besoins.

Résumé

Plusieurs al­ter­na­tives à GitHub Copilot proposent des outils allant de l’au­to­com­plé­tion aux agents de pro­gram­ma­tion.

  • Claude Code, Cline et Aider pri­vi­lé­gient les workflows agen­tiques pour modifier des fichiers.
  • Tabnine et Gemini Code Assist se con­centrent sur la pro­tec­tion des données et les besoins des en­tre­prises.
  • Cursor et Devin Desktop intègrent l’IA na­ti­ve­ment pour une gestion ap­pro­fon­die du contexte projet.
  • Kiro et JetBrains AI Assistant sont optimisés pour les en­vi­ron­ne­ments AWS ou JetBrains.

Quels outils d’IA peuvent remplacer GitHub Copilot ?

GitHub Copilot a été lancé en juin 2021 en pré­ver­sion technique et est dis­po­nible pour le grand public depuis juin 2022 en tant que gé­né­ra­teur de code IA. Il a été conçu pour proposer des sug­ges­tions d’au­to­com­plé­tion de code et faciliter les tâches de pro­gram­ma­tion di­rec­te­ment dans des en­vi­ron­ne­ments de dé­ve­lop­pe­ment intégrés (IDE), comme Visual Studio Code ou les IDE JetBrains. Outre l’au­to­com­plé­tion et le chat, Copilot propose désormais aussi des fonctions agen­tiques comme le mode Agent dans les IDE et un agent de pro­gram­ma­tion pour les workflows de pull requests. Il existe toutefois de nombreux sites Web d’IA, éditeurs assistés par l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et agents de pro­gram­ma­tion qui peuvent cons­ti­tuer une al­ter­na­tive à GitHub Copilot selon le cas d’usage. Ces outils se dis­tin­guent notamment par la variété des tâches prises en charge, leurs workflows, leurs fonc­tion­na­li­tés et leur approche de la pro­tec­tion des données.

Outil Cas d’uti­li­sa­tion Avantages In­con­vé­nients
GitHub Copilot Gé­né­ra­tion de code, au­to­com­plé­tion, chat et fonctions agen­tiques dans les IDE et les workflows GitHub Ex­cel­lente in­té­gra­tion aux IDE et à GitHub, bonne prise en compte du contexte du projet et large com­pa­ti­bi­lité avec les langages de pro­gram­ma­tion Solution fortement centrée sur les éco­sys­tèmes GitHub et Microsoft
Claude Code Assistant de pro­gram­ma­tion agentique pour les tâches de dé­ve­lop­pe­ment complexes réalisées dans le contexte du projet Peut analyser des bases de code, modifier des fichiers, exécuter des commandes dans le terminal et lancer des tests Moins adapté à l’au­to­com­plé­tion classique et mo­di­fi­ca­tions à vérifier at­ten­ti­ve­ment
ChatGPT / Codex Assistant IA po­ly­va­lent et agent de pro­gram­ma­tion pour la gé­né­ra­tion de code, l’analyse, le débogage, le re­fac­to­ring et la recherche Très flexible, par­ti­cu­liè­re­ment per­for­mant pour les ex­pli­ca­tions et les rai­son­ne­ments complexes, avec Codex pour les workflows de pro­gram­ma­tion pratiques ChatGPT n’est pas un outil classique d’au­to­com­plé­tion dans l’IDE et les fonctions ainsi que les limites de Codex dépendent de l’offre
Gemini Code Assist Assistant de pro­gram­ma­tion IA pour générer et compléter du code, créer des tests et ac­com­pag­ner les workflows liés à Google Bonne in­té­gra­tion aux IDE et à Google Cloud Par­ti­cu­liè­re­ment adapté à l’éco­sys­tème Google, avec des fonctions et des con­di­tions de pro­tec­tion des données variables selon l’édition
Tabnine Au­to­com­plé­tion et chat IA axés sur la pro­tec­tion des données et les besoins des en­tre­prises Options avancées de pro­tec­tion des données, sug­ges­tions rapides et prise en charge de nombreux IDE Moins adapté aux tâches agen­tiques complexes
Devin Desktop Éditeur de code natif avec IA proposant l’au­to­com­plé­tion, le chat et des fonctions agen­tiques Bonne com­pré­hen­sion du contexte du projet et nom­breuses fonctions di­rec­te­ment intégrées à l’éditeur Nécessite d’adopter un en­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment dédié, avec des limites qui varient selon l’offre
Kiro En­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment agentique basé sur des spé­ci­fi­ca­tions pour les projets AWS, les workloads Cloud et les tâches struc­tu­rées In­té­gra­tion poussée à AWS, avec des hooks et des sous-agents pour les tâches complexes Moins adapté en dehors de l’éco­sys­tème AWS et migration né­ces­saire depuis Q Developer
Sour­ce­graph Cody As­sis­tance IA pour les grands dépôts, la recherche de code et les contextes de travail en équipe Bonne com­pré­hen­sion des dépôts, na­vi­ga­tion efficace dans le code et fonctions adaptées aux équipes Peut être sur­di­men­sionné pour les petits projets
Cursor Éditeur de code centré sur l’IA avec chat, au­to­com­plé­tion, mode agent et édition di­rec­te­ment dans le code Très bonne prise en compte du contexte du projet, notamment pour les re­fac­to­rings et les mo­di­fi­ca­tions sur plusieurs fichiers Nécessite d’adopter un nouvel en­vi­ron­ne­ment et fonc­tionne moins comme une extension classique d’IDE
Cline Agent de pro­gram­ma­tion open source pour les tâches de dé­ve­lop­pe­ment réalisées depuis l’éditeur Large choix de modèles, fonc­tion­ne­ment trans­pa­rent, mo­di­fi­ca­tion de fichiers et exécution de commandes dans le terminal Coûts d’API variables et in­ter­ven­tions de l’agent à sur­veil­ler ac­ti­ve­ment
Aider Assistant open source en ligne de commande avec in­té­gra­tion à Git Fonc­tionne di­rec­te­ment dans les dépôts locaux, offre un choix flexible de modèles et peut créer au­to­ma­ti­que­ment des commits Prin­ci­pa­le­ment adapté aux uti­li­sa­teurs disposant de bonnes com­pé­tences tech­niques
JetBrains AI Assistant / Junie Assistant IA pour les IDE JetBrains comme IntelliJ IDEA, PyCharm et WebStorm In­té­gra­tion étroite aux IDE, avec prise en charge du re­fac­to­ring, des tests, de la do­cu­men­ta­tion et des messages de commit Surtout pertinent pour l’éco­sys­tème JetBrains, avec des fonctions qui varient selon l’abon­ne­ment et l’IDE

Mise à jour des données : juin 2026

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Claude Code

Claude Code est un assistant de pro­gram­ma­tion basé sur l’IA développé par Anthropic, dis­po­nible pu­bli­que­ment depuis mai 2025. Con­trai­re­ment aux outils d’au­to­com­plé­tion clas­siques, Claude Code est davantage orienté vers les workflows agen­tiques : l’outil peut analyser des bases de code, modifier des fichiers, exécuter des commandes dans le terminal, lancer des tests et réaliser des tâches de dé­ve­lop­pe­ment couvrant plusieurs fichiers. Claude Code convient donc par­ti­cu­liè­re­ment aux dé­ve­lop­peurs qui sou­hai­tent traiter des tâches plus complexes comme des cor­rec­tions de bugs, des re­fac­to­rings, la mise en œuvre de nouvelles fonc­tion­na­li­tés ou des revues de code di­rec­te­ment dans le contexte du projet, notamment lorsqu’ils cherchent une al­ter­na­tive à GitHub Copilot.

Il peut être utilisé dans le terminal, dans des IDE comme VS Code et JetBrains ainsi que dans d’autres en­vi­ron­ne­ments Claude. Il est par­ti­cu­liè­re­ment in­té­res­sant lorsqu’un outil d’IA ne doit pas seulement proposer des lignes de code isolées, mais par­ti­ci­per ac­ti­ve­ment à des tâches de dé­ve­lop­pe­ment plus complexes dans le dépôt.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Approche par­ti­cu­liè­re­ment adaptée aux workflows de pro­gram­ma­tion agen­tiques et aux tâches complexes ✗ Moins adapté que Copilot à l’au­to­com­plé­tion classique
✓ Peut analyser des bases de code, modifier des fichiers et exécuter des tests ✗ Les mo­di­fi­ca­tions proposées doivent être vérifiées avec attention
✓ Convient au re­fac­to­ring, à la cor­rec­tion de bugs et aux tâches portant sur l’ensemble d’un projet ✗ L’uti­li­sa­tion et les fonctions dis­po­nibles dépendent de l’accès à Claude et de l’en­vi­ron­ne­ment choisi

ChatGPT / Codex

ChatGPT d’OpenAI est dis­po­nible depuis novembre 2022 et est depuis devenu l’un des as­sis­tants IA les plus connus. Grâce à des modèles puissants tels que GPT-4 et ses versions ul­té­rieures, ChatGPT peut générer du texte, écrire du code, expliquer des problèmes ou servir d’outil de con­ver­sa­tion et de recherche.

L’agent peut analyser des bases de code, modifier des fichiers, exécuter des commandes, prendre en compte les tests et aider pour des tâches comme les cor­rec­tions de bugs, les re­fac­to­rings ou la mise en œuvre de fonc­tion­na­li­tés.

L’agent peut analyser des bases de code, modifier des fichiers, exécuter des commandes, prendre en compte les tests et aider pour des tâches comme les cor­rec­tions de bugs, les re­fac­to­rings ou la mise en œuvre de fonc­tion­na­li­tés.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Grande po­ly­va­lence pour les textes, le code, l’analyse et la recherche ✗ La pro­tec­tion et le trai­te­ment des données peuvent né­ces­si­ter une attention par­ti­cu­lière selon l’usage
✓ Ex­cel­lentes per­for­mances pour les tâches complexes et le rai­son­ne­ment logique ✗ ChatGPT n’est pas un outil classique d’au­to­com­plé­tion dans l’IDE
✓ Grande com­mu­nauté et nom­breuses in­té­gra­tions dis­po­nibles ✗ Les limites d’uti­li­sa­tion et les fonctions dis­po­nibles dépendent de l’offre

Gemini Code Assist

Gemini Code Assist est l’assistant de pro­gram­ma­tion basé sur l’IA de Google et constitue ainsi une al­ter­na­tive à GitHub Copilot plus di­rec­te­ment com­pa­rable que le produit de chat Gemini gé­né­ra­liste. Tandis que Gemini est prin­ci­pa­le­ment utilisé comme assistant IA po­ly­va­lent pour le texte, la recherche, l’analyse et les questions de pro­gram­ma­tion simples, Gemini Code Assist est spé­ci­fi­que­ment conçu pour les workflows de dé­ve­lop­pe­ment. L’outil aide les dé­ve­lop­peurs, notamment dans VS Code, les IDE JetBrains et Android Studio, où il prend en charge l’au­to­com­plé­tion de code, la gé­né­ra­tion de code, les tests unitaires, le débogage, la do­cu­men­ta­tion et les questions con­tex­tuelles liées à leur propre projet.

Comparé à GitHub Copilot, Gemini Code Assist marque des points surtout auprès des équipes qui tra­vail­lent déjà largement dans l’éco­sys­tème Google, par exemple avec Google Cloud, Firebase, BigQuery ou Android Studio. La version En­ter­prise peut en outre être con­fi­gu­rée à partir de dépôts de code privés, de sorte que les sug­ges­tions soient davantage alignées sur les bi­blio­thèques internes, les API et les standards de codage.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Prise en charge de VS Code, des IDE JetBrains et d’Android Studio ✗ Uti­li­sa­tion étroi­te­ment liée à l’éco­sys­tème Google
✓ La version En­ter­prise peut per­son­na­li­ser plus pré­ci­sé­ment les sug­ges­tions à partir de dépôts de code privés ✗ La pro­tec­tion et le trai­te­ment des données peuvent né­ces­si­ter une attention par­ti­cu­lière en en­tre­prise
✓ Fonctions d’au­to­com­plé­tion, de gé­né­ra­tion de code, de création de tests, de débogage et de do­cu­men­ta­tion ✗ Flexi­bi­lité plus limitée en dehors des workflows Google

Tabnine

Tabnine est un assistant de code basé sur l’IA dis­po­nible depuis 2018. L’en­tre­prise actuelle derrière Tabnine a été fondée en 2013 et était à l’origine connue sous le nom de Codota. Fin 2019, Codota a racheté Tabnine et a d’abord exploité les deux produits en parallèle, avant que Codota ne soit poursuivi sous le nom de Tabnine en mai 2021. L’assistant propose des com­plé­tions de code in­tel­li­gentes et une prise en charge de nombreux IDE comme VS Code ou les produits JetBrains. La plupart des uti­li­sa­teurs emploient Tabnine pour obtenir ra­pi­de­ment des sug­ges­tions de code con­tex­tuelles et sûres, sans né­ces­si­ter sys­té­ma­ti­que­ment le transfert des données vers le Cloud. Tabnine offre de solides options de pro­tec­tion des données, ainsi que des dé­ploie­ments sur site et en en­vi­ron­ne­ment isolé (air-gapped)

Comparé à GitHub Copilot, Tabnine se distingue par son accent plus marqué sur la pro­tec­tion des données, le contrôle local et les per­for­mances pour les tâches simples d’au­to­com­plé­tion, tandis que Copilot propose gé­né­ra­le­ment une gé­né­ra­tion de code plus large à partir du langage naturel et une in­té­gra­tion plus profonde dans les workflows GitHub.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Com­plé­tion de code rapide et précise ✗ Moins adapté aux tâches complexes d’ar­chi­tec­ture ou de con­cep­tion
✓ Prise en charge de modèles locaux et niveau élevé de pro­tec­tion des données ✗ Fonctions prin­ci­pa­le­ment axées sur l’au­to­com­plé­tion plutôt que sur les ex­pli­ca­tions
✓ Prise en charge de nombreux IDE, notamment VS Code et les IDE JetBrains ✗ Fonc­tion­na­li­tés avancées réservées aux offres payantes

Devin (an­cien­ne­ment Windsurf)

Devin Desktop (an­cien­ne­ment Windsurf) est un éditeur de code basé sur l’IA qui combine la com­plé­tion de code classique avec un chat IA, le contexte de projet et des fonctions agen­tiques di­rec­te­ment dans le logiciel. Ainsi, Devin Desktop peut non seulement proposer des lignes de code in­di­vi­duelles, mais aussi prendre en charge des tâches plus im­por­tantes au sein d’une base de code.

Cette al­ter­na­tive à GitHub Copilot se distingue prin­ci­pa­le­ment par l’étroite in­té­gra­tion entre l’éditeur, le chat IA et la com­pré­hen­sion du contexte. L’outil est par­ti­cu­liè­re­ment in­té­res­sant pour les dé­ve­lop­peurs qui re­cherchent un en­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment centré sur l’IA et ne sou­hai­tent pas seulement utiliser un plugin sup­plé­men­taire dans leur IDE existant. Devin propose une entrée en matière gratuite, mais les fonc­tion­na­li­tés im­por­tantes et des quotas d’uti­li­sa­tion plus élevés sont liés à des offres payantes.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Éditeur natif avec IA et prise en compte ap­pro­fon­die du contexte du projet ✗ In­té­gra­tion moins étroite aux workflows DevOps et à GitHub
✓ Bonne prise en charge de nombreux langages de pro­gram­ma­tion ✗ Offre gratuite soumise à des quotas limités pour les agents et à un choix restreint de modèles
✓ Com­bi­nai­son de l’au­to­com­plé­tion et du chat IA ✗ Pour les projets très vo­lu­mi­neux, les per­for­mances, les limites de contexte et les coûts peuvent devenir des critères im­por­tants

Kiro (an­cien­ne­ment Amazon Q Developer)

Kiro est l’en­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment orienté spé­ci­fi­ca­tions (spec-driven) d’AWS, conçu dès le départ comme agentique. Au lieu de s’appuyer sur l’au­to­com­plé­tion classique au moyen d’un plugin, Kiro repose sur des spé­ci­fi­ca­tions struc­tu­rées, des hooks au­to­ma­ti­sés et des sous-agents pour des tâches de dé­ve­lop­pe­ment en plusieurs étapes. L’outil est étroi­te­ment lié à l’éco­sys­tème AWS et est donc par­ti­cu­liè­re­ment adapté aux dé­ve­lop­peurs qui tra­vail­lent avec les services AWS et l’in­fras­truc­ture Cloud, par exemple pour des fonctions ser­ver­less, des in­té­gra­tions d’API ou des workloads Cloud.

Kiro remplace Amazon Q Developer. Les nouvelles ins­crip­tions à Q Developer sont bloquées depuis le 15 mai 2026 et la fin du support est fixée au 30 avril 2027. Les nouveaux uti­li­sa­teurs devraient donc évaluer di­rec­te­ment Kiro. Comparé à GitHub Copilot, Kiro reste centré sur le dé­ve­lop­pe­ment proche d’AWS, tandis que Copilot se concentre davantage sur une gé­né­ra­tion de code à large spectre.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Approche agentique moderne, orientée spé­ci­fi­ca­tions, avec prise en charge de modèles de code récents ✗ Moins po­ly­va­lent en dehors de l’éco­sys­tème AWS
✓ Ex­cel­lente in­té­gra­tion à AWS, ac­com­pag­née de re­com­man­da­tions de sécurité et de bonnes pratiques ✗ Migration né­ces­saire depuis Q Developer
✓ Spé­ci­fi­ca­tions struc­tu­rées, hooks et sous-agents pour les tâches complexes ✗ Gé­né­ra­tion de code gé­né­ra­liste moins per­for­mante que celle de Copilot

Sour­ce­graph Cody

Sour­ce­graph Cody est un assistant de code IA proposé par Sour­ce­graph, qui s’est imposé depuis son lancement comme outil d’as­sis­tance pour plusieurs dépôts au sein des équipes de dé­ve­lop­pe­ment. Cody utilise l’IA non seulement pour les com­plé­tions en ligne, mais aussi pour la na­vi­ga­tion dans le code, la recherche in­tel­li­gente, les pro­po­si­tions de re­fac­to­ring et la gé­né­ra­tion de do­cu­men­ta­tion. Les uti­li­sa­teurs ap­pré­cient par­ti­cu­liè­re­ment Cody dans un contexte d’équipe, lorsqu’il s’agit de com­prendre de grandes bases de code ou de maintenir des standards de dé­ve­lop­pe­ment cohérents.

Avec Cody, l’objectif n’est pas tant de proposer de simples sug­ges­tions d’au­to­com­plé­tion que d’offrir des fonctions avancées de com­pré­hen­sion du code et une as­sis­tance étendue, en par­ti­cu­lier dans des en­vi­ron­ne­ments d’en­tre­prise avec des dépôts complexes.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Ex­cel­lente com­pré­hen­sion des grandes bases de code ✗ Souvent sur­di­men­sionné pour les petits projets
✓ Recherche de code per­for­mante et analyse ap­pro­fon­die du contexte ✗ Com­plexité plus élevée et période d’adap­ta­tion né­ces­saire
✓ Par­ti­cu­liè­re­ment adapté au travail en équipe et aux en­vi­ron­ne­ments En­ter­prise ✗ Con­som­ma­tion im­por­tante de res­sources avec les dépôts vo­lu­mi­neux

Cursor

Cursor est un éditeur de code basé sur l’IA, conçu pour offrir une ex­pé­rience proche d’un IDE avec un fort accent sur l’IA. Con­trai­re­ment aux simples plugins de type Copilot, Cursor est lui-même un éditeur de code centré dès l’origine sur l’IA, qui intègre la com­plé­tion par IA, le chat et des commandes d’édition spé­ci­fiques. Les dé­ve­lop­peurs utilisent surtout Cursor lorsqu’ils sou­hai­tent un en­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment al­ter­na­tif avec une as­sis­tance IA intégrée, incluant une na­vi­ga­tion rapide et des fonctions d’IA liées à l’édition. Par rapport à GitHub Copilot, Cursor est moins un plugin pour des IDE existants qu’un éditeur orienté IA dont les fonctions sont déjà pro­fon­dé­ment intégrées.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Éditeur centré sur l’IA avec une prise en compte ap­pro­fon­die du contexte du projet ✗ Courbe d’ap­pren­tis­sage plus marquée que celle des ex­ten­sions d’IDE clas­siques
✓ Bien adapté au re­fac­to­ring et aux tâches portant sur plusieurs projets ✗ Moins d’in­té­gra­tions que les IDE établis
✓ In­té­gra­tion étroite entre l’éditeur et les fonctions d’IA ✗ Com­mu­nauté plus res­treinte que celle de GitHub Copilot

Cline

Cline est issu de l’ancien projet Claude-Dev et est aujourd’hui un agent de dé­ve­lop­pe­ment open source, ouvert à plusieurs modèles. Con­trai­re­ment aux outils d’au­to­com­plé­tion clas­siques, Cline est davantage conçu pour des tâches de dé­ve­lop­pe­ment agen­tiques : l’outil peut analyser des fichiers de projet, écrire et modifier du code, exécuter des commandes dans le terminal, utiliser des fonctions du na­vi­ga­teur et soumettre les chan­ge­ments étape par étape pour va­li­da­tion. Cline est ainsi par­ti­cu­liè­re­ment adapté à des tâches comme les cor­rec­tions de bugs, les re­fac­to­rings, l’im­plé­men­ta­tion de fonc­tion­na­li­tés ou le travail sur plusieurs fichiers au sein d’une même base de code.

Un avantage réside dans son orien­ta­tion ouverte : Cline peut être relié à dif­fé­rents modèles d’IA et four­nis­seurs et n’est pas stric­te­ment lié à un éco­sys­tème de modèles par­ti­cu­lier. En con­tre­par­tie, les dé­ve­lop­peurs doivent examiner avec soin les mo­di­fi­ca­tions de fichiers et les actions proposées dans le terminal, car Cline peut in­ter­ve­nir beaucoup plus en pro­fon­deur dans le projet que de simples outils de sug­ges­tion.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Approche par­ti­cu­liè­re­ment adaptée aux workflows de dé­ve­lop­pe­ment agen­tiques et aux tâches complexes ✗ Moins orienté vers l’au­to­com­plé­tion classique que Copilot
✓ Peut analyser des bases de code, modifier des fichiers et exécuter des tests ✗ Les mo­di­fi­ca­tions proposées doivent être vérifiées avec attention
✓ Convient au re­fac­to­ring, à la cor­rec­tion de bugs et aux tâches portant sur l’ensemble d’un projet ✗ Ne dispose pas de son propre modèle, ce qui peut entraîner des coûts d’API variables et parfois élevés avec des four­nis­seurs externes

Aider

Aider est un outil open source de pair pro­gram­ming assisté par l’IA dans le terminal. Il travaille di­rec­te­ment avec des dépôts Git locaux et peut analyser des bases de code exis­tantes, modifier des fichiers, en­re­gis­trer les chan­ge­ments sous forme de commits et, si né­ces­saire, exécuter des tests ou des opé­ra­tions de linting. Aider convient par­ti­cu­liè­re­ment aux dé­ve­lop­peurs qui préfèrent rester dans leur en­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment habituel, mais sou­hai­tent réaliser des tâches de dé­ve­lop­pe­ment plus complexes, comme des cor­rec­tions de bugs, des re­fac­to­rings ou des im­plé­men­ta­tions de fonc­tion­na­li­tés, avec le soutien de l’IA.

Un avantage réside dans la flexi­bi­lité du choix des modèles : Aider peut être relié à dif­fé­rents modèles d’IA et four­nis­seurs, y compris des modèles locaux. En con­tre­par­tie, l’outil est plutôt destiné à des uti­li­sa­teurs tech­ni­que­ment ex­pé­ri­men­tés, car l’ins­tal­la­tion, la connexion à l’API et le travail dans le terminal demandent plus d’autonomie que pour un simple plugin d’IDE classique.

Avantages In­con­vé­nients
✓ Fonc­tionne di­rec­te­ment dans les dépôts Git locaux ✗ S’adresse prin­ci­pa­le­ment aux uti­li­sa­teurs disposant de bonnes com­pé­tences tech­niques
✓ Offre un choix flexible de modèles, auprès de dif­fé­rents four­nis­seurs ou en local ✗ La con­fi­gu­ra­tion et la connexion aux API demandent une certaine autonomie technique
✓ Peut modifier des fichiers, créer des commits et intégrer des tests au workflow ✗ Son fonc­tion­ne­ment dans le terminal est moins ac­ces­sible aux débutants que celui des ex­ten­sions d’IDE

JetBrains AI Assistant / Junie

JetBrains AI Assistant est l’assistant de dé­ve­lop­pe­ment basé sur l’IA pour les IDE JetBrains comme IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm, PhpStorm, Rider ou GoLand. La solution est di­rec­te­ment intégrée à l’en­vi­ron­ne­ment de dé­ve­lop­pe­ment et aide les dé­ve­lop­peurs notamment à générer et expliquer du code, réaliser des re­fac­to­rings, créer des tests unitaires, de la do­cu­men­ta­tion, des messages de commit et des résumés de pull requests. En com­plé­ment, JetBrains AI Assistant propose un chat IA con­tex­tuel, une as­sis­tance en ligne dans l’éditeur et des fonctions agen­tiques pour des tâches de dé­ve­lop­pe­ment en plusieurs étapes.

L’AI Assistant est complété par Junie, l’agent de pro­gram­ma­tion IA de JetBrains. Junie est davantage conçu pour des tâches de dé­ve­lop­pe­ment en plusieurs étapes : l’agent peut planifier des tâches, analyser des fichiers de projet, écrire ou modifier du code, exécuter des commandes dans le terminal, lancer des tests et appliquer des mo­di­fi­ca­tions plus im­por­tantes sur plusieurs fichiers.

Alors que Copilot est très largement utilisé dans dif­fé­rents éditeurs et workflows GitHub, JetBrains AI Assistant se distingue surtout par sa forte in­té­gra­tion avec le contexte des projets JetBrains, les fonctions de l’IDE et les workflows de dé­ve­lop­pe­ment typiques au sein de l’éco­sys­tème JetBrains. En revanche, l’outil est moins pertinent pour les équipes qui tra­vail­lent prin­ci­pa­le­ment avec VS Code ou d’autres éditeurs.

Avantages In­con­vé­nients
✓ In­té­gra­tion poussée aux IDE JetBrains ✗ Moins pertinent pour les équipes qui n’utilisent pas l’éco­sys­tème JetBrains
✓ Prise en charge de la gé­né­ra­tion de code, du re­fac­to­ring, des tests, de la do­cu­men­ta­tion et des messages de commit ✗ Les fonctions dis­po­nibles dépendent de l’IDE, de l’accès aux modèles et de l’abon­ne­ment
✓ Junie peut planifier et exécuter des tâches de pro­gram­ma­tion en plusieurs étapes ✗ Moins com­pa­tible avec dif­fé­rents éditeurs que GitHub Copilot
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