Quelle est la performance de ChatGPT pour écrire du code ?

Les développeurs écrivent plus de code que jamais, mais tout n’est plus écrit par des humains. Les chatbots d’IA et assistants de codage comme ChatGPT deviennent incontournables dans le développement logiciel, promettant un codage plus rapide, un débogage instantané et des solutions optimisées.

Certains considèrent ChatGPT comme une révolution, capable de déboguer du code et de rendre le développement plus efficace. Mais contrairement à un véritable agent IA, qui peut fonctionner de façon autonome dans des processus complexes, ChatGPT dépend encore des instructions et du contrôle de l’utilisateur.

Cet article détaille ce que ChatGPT sait faire ou non, en mettant ses capacités de codage à l’épreuve. Est-ce juste un autocompléteur intelligent, ou peut-on vraiment s’y fier pour du développement sérieux en 2025 ?

Ce que ChatGPT sait faire en programmation

ChatGPT est un outil d’intelligence artificielle performant qui peut être utilisé pour écrire du code dans des langages comme C++, Java ou Python. Il utilise le traitement du langage naturel pour comprendre les questions des utilisateurs et génère ensuite des extraits de code avec des solutions.

Il excelle dans la génération de code standard, la correction d’erreurs et l’explication de logiques complexes. Il automatise les tâches répétitives, libérant les développeurs de l’écriture de code standard.

C’est un outil efficace pour le refactoring et l’optimisation, permettant d’améliorer l’efficacité, de simplifier la logique et d’appliquer les bonnes pratiques pour un code plus propre. Ces fonctionnalités ont été renforcées avec l’ajout de Canvas en octobre 2024.

Le code généré par ChatGPT est-il fiable ?

ChatGPT permet aux développeurs de gagner du temps en générant du code standard et en réduisant l’effort manuel sur les tâches répétitives. Il gère facilement les solutions simples, mais rencontre des difficultés avec des problèmes complexes, produisant parfois des résultats incorrects ou inefficaces.

Même s’il accélère le développement, ses résultats ne sont pas toujours fiables : une vérification humaine reste indispensable pour affiner, corriger et garantir la qualité du code avant de l’utiliser.

ChatGPT peut-il résoudre des problèmes de code ?

ChatGPT peut aider à résoudre des problèmes de programmation, mais ses limites le rendent peu fiable pour les tâches complexes. Il fournit des réponses rapides, mais a du mal avec la résolution de problèmes plus poussée à cause de contraintes inhérentes au modèle.

Les limites de ChatGPT dans la résolution de problèmes :

• Date limite des connaissances : Ne connaît pas les nouveaux frameworks, bibliothèques ou mises à jour.
• Contexte multi-fichiers : Ne peut pas suivre les dépendances entre plusieurs fichiers ou dans de grands projets.
• Mémoire à long terme : Perd le contexte lors d’interactions prolongées, ce qui entraîne des incohérences.
• Pas d’exécution ni de validation : Génère du code mais ne peut pas l’exécuter ni vérifier sa justesse.
• Limites en logique et raisonnement : A des difficultés avec la complexité algorithmique et les décisions à l’échelle du système.

ChatGPT est pratique pour des corrections rapides, mais il faut une supervision humaine pour tout ce qui dépasse la résolution de problèmes de base.

Comment coder avec ChatGPT

ChatGPT est un assistant de codage puissant, mais pour l’utiliser efficacement, il faut adopter de bonnes pratiques. Il peut aider à la génération de code, au débogage, à l’optimisation, à l’apprentissage et à l’automatisation des workflows. Voici comment les développeurs peuvent tirer le meilleur parti de ChatGPT.

1. Générer du code efficacement

ChatGPT peut créer des fonctions, des points de terminaison d’API, des requêtes de base de données, et plus encore. Pour de meilleurs résultats :

• Soyez précis dans vos requêtes – Au lieu de « Écris une fonction de connexion », demandez « Écris une fonction de connexion sécurisée en Python utilisant bcrypt et l’authentification JWT. »
• Demandez des explications – Demandez « Explique cette fonction ligne par ligne » pour comprendre la logique du code généré par l’IA.
• Itérez et améliorez – Enchaînez avec « Rends cette fonction plus efficace » ou « Refactore-la selon les conventions Python. »

2. Déboguer et corriger les erreurs

ChatGPT peut analyser du code défectueux, proposer des corrections et expliquer les messages d’erreur.

• Fournissez le message d’erreur complet – L’IA ne peut déboguer efficacement que si elle connaît le problème.
• Utilisez un débogage étape par étape – Demandez « Quel est le problème avec cette fonction ? » puis « Comment corriger cette erreur ? »
• Vérifiez les corrections de l’IA – L’IA peut proposer des solutions incorrectes, il faut donc toujours tester ses réponses.

3. Automatiser les tâches répétitives

Les développeurs peuvent utiliser ChatGPT pour générer des scripts de gestion de fichiers, traitement de données et automatisation de workflows.

• Demandez des scripts CLI – « Écris un script Bash pour renommer tous les fichiers d’un dossier. »
• Générez des cas de test – « Écris des tests unitaires pour cette fonction avec Jest. »
• Créez des requêtes SQL – « Génère une requête SQL pour récupérer les 10 meilleurs clients par chiffre d’affaires. »

4. Comprendre et appliquer les bonnes pratiques de sécurité

L’IA peut aider les développeurs à écrire du code plus sûr en suivant les bonnes pratiques du secteur.

• Vérifiez les vulnérabilités – « Cette fonction présente-t-elle des risques de sécurité ? »
• Améliorez l’authentification – « Implémente l’authentification OAuth2 pour cette API. »
• Sanitisez les entrées – « Comment éviter une injection SQL dans cette requête ? »

5. Apprendre de nouvelles technologies et bonnes pratiques

ChatGPT est un tuteur à la demande pour apprendre de nouveaux langages, frameworks et bibliothèques.

• Comprenez de nouveaux concepts – « Explique comment fonctionnent les closures en JavaScript. »
• Obtenez des exemples de syntaxe – « Montre-moi comment créer une API REST avec FastAPI. »
• Apprenez les design patterns – « Explique le pattern Singleton avec un exemple en Python. »

Fonctionnalités originales de ChatGPT pour le code

ChatGPT ne se limite plus à générer de simples extraits de code : il propose désormais des fonctionnalités avancées qui améliorent nettement l’expérience de programmation. Voici quelques façons innovantes d’exploiter ChatGPT pour des tâches de codage plus sophistiquées :

1. Déployer des modèles GPT personnalisés pour des besoins spécifiques

Les développeurs peuvent créer des modèles GPT adaptés à des langages, frameworks ou styles de codage particuliers. Cette personnalisation garantit le respect des bonnes pratiques et la cohérence sur l’ensemble des projets.

2. Utiliser la fonctionnalité Canvas pour l’édition interactive de code

La fonctionnalité Canvas de ChatGPT offre un environnement interactif où les développeurs peuvent générer, modifier et itérer du code directement dans l’interface de chat. Cette intégration fluide simplifie le développement en permettant des modifications en temps réel et des retours immédiats.

3. Exploiter les modèles de raisonnement avancés pour résoudre des problèmes complexes

Les modèles de raisonnement avancés d’OpenAI, comme o1 et o3, sont conçus pour relever des défis de programmation complexes. Ils améliorent la cohérence logique, réduisent les erreurs et proposent des solutions sophistiquées pour la conception d’algorithmes complexes, le débogage et l’architecture de systèmes.

4. Générer des représentations visuelles avec Mermaid.js

ChatGPT peut produire des diagrammes Mermaid.js pour visualiser des architectures système, des workflows et des algorithmes. Ces supports visuels aident à planifier, à expliquer des systèmes complexes et à améliorer la compréhension de la structure du code.

5. Créer des maquettes d’interface et concepts de design avec l’intégration DALL·E

Grâce à l’intégration avec DALL·E, ChatGPT permet de générer des contenus visuels comme des maquettes d’interface, des schémas de conception ou des illustrations conceptuelles. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour le développement front-end et la planification de projets, en apportant un contexte visuel aux projets de code.

Faut-il se fier à ChatGPT pour coder ?

Bien que ChatGPT ne puisse pas totalement remplacer les développeurs humains, sa capacité à créer rapidement des solutions signifie que certaines tâches pourraient ne plus nécessiter d’intervention humaine. Cela pourrait entraîner une baisse de la demande pour certaines compétences.

En programmation, ChatGPT est particulièrement performant pour générer du code standard, repérer des schémas et proposer des optimisations avec une grande rapidité. Il automatise les tâches répétitives, permettant ainsi aux ingénieurs de se concentrer sur des missions plus stratégiques et innovantes.

À mesure que la technologie progresse, les ingénieurs logiciels qui s’adaptent et encadrent ces outils façonneront leurs usages futurs et l’impact sur le secteur.

Déployer les modèles OpenAI dans les pipelines DevOps

Exploitez la même intelligence artificielle qui alimente ChatGPT pour automatiser vos processus via la conversation et permettre à vos développeurs d’accélérer leurs cycles de développement.

Avec Botpress, vous pouvez intégrer facilement les modèles OpenAI, centraliser vos outils DevOps—comme Jira, GitHub, Slack et les API REST—et collaborer en temps réel avec votre équipe.

En confiant à l’IA les tâches répétitives ou chronophages, vos développeurs peuvent se concentrer sur les aspects les plus créatifs et complexes de l’ingénierie logicielle.

Commencez dès aujourd’hui — c’est gratuit.

FAQ

1. Quelles sont les principales limites de ChatGPT par rapport à un développeur humain ?

Les principales limites de ChatGPT face à un développeur humain sont l’absence de raisonnement approfondi, l’incapacité à conserver le contexte d’un projet sur le long terme et le manque d’expérience concrète en programmation. Il ne peut pas prendre de décisions d’architecture ou résoudre des cas particuliers imprévus comme le ferait un développeur expérimenté.

2. ChatGPT peut-il apprendre de mon code existant pour améliorer ses suggestions ?

ChatGPT n’apprend pas automatiquement à partir de votre code existant, mais vous pouvez lui fournir des fichiers ou du contexte via des outils comme les embeddings, les GPT personnalisés ou des API afin d’obtenir des réponses plus adaptées. Cette contextualisation est temporaire et ne modifie pas l’entraînement du modèle.

3. ChatGPT prend-il en charge la programmation dans des langages rares ou peu utilisés ?

Oui, ChatGPT prend en charge la programmation dans des langages rares ou peu répandus, mais la qualité des résultats peut varier. Il est plus performant avec des langages largement utilisés comme Python, JavaScript ou Java, qui disposent de plus de données d’entraînement.

4. Existe-t-il un moyen d’entraîner ou d’ajuster ChatGPT pour un environnement technique ou un projet spécifique ?

Oui, vous pouvez affiner les modèles GPT via l’API d’OpenAI ou utiliser des outils comme les GPT personnalisés et l’appel de fonctions pour adapter le modèle à votre environnement technique ou à votre logique métier. Cependant, l’ajustement nécessite des données d’entraînement sélectionnées et n’est pas instantané.

5. Les équipes peuvent-elles utiliser ChatGPT de manière collaborative en temps réel lors des revues de code ou de la planification de sprint ?

ChatGPT ne propose pas de collaboration native en temps réel, mais les équipes peuvent l’intégrer à des plateformes comme Slack, GitHub ou Notion pour faciliter les revues de code et la planification de manière asynchrone. Pour une collaboration en direct, certaines équipes utilisent des agents intégrés via des outils comme Botpress.