GitHub Copilot vs Gemini Code Assist : quel est le meilleur assistant de code par IA ?

GitHub et Google proposent tous deux des assistants de code alimentés par intelligence artificielle censés améliorer la productivité des développeurs. Comparatif des principales différences.

En 2025, GitHub Copilot et Gemini Code Assist sont devenus des outils incontournables pour les développeurs. Après plusieurs mois d'évolution successives, ils transforment véritablement la productivité des équipes de développement. Pour vous aider à choisir entre l'un et l'autre, nous avons comparé les principales fonctionnalités, les IDE compatibles nativement, les modèles sous-jacents, et la tarification des deux offres.

IDE : 1 point pour GitHub Copilot

C'est l'un des principaux critères de choix : la disponibilité de l'assistant IA dans son environnement de développement (IDE). Gemini Code Assist est encore assez limité. Nativement, l'IA est disponible dans l'écosystème de code Google. A savoir dans Cloud Sheell Editor, Cloud Workstations et dans Android Studio. Il est toutefois possible de l'utiliser dans Visual Studio Code (Microsoft) et dans l'ensemble des IDE de JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, GoLand, WebStorm, CLion, DataGrip, PhpStorm, Rider, RubyMine).

Côté GitHub Copilot, le choix est plus large. L'IA est nativement disponible avec Visual Studio Code (VS Code), Visual Studio IDE, les IDE de JetBrains (IntelliJ IDEA, PyCharm, GoLand, WebStorm, Android Studio, AppCode, CLion, DataGrip, DataSpell, JetBrains Client, MPS, PhpStorm, Rider, RubyMine, RustRover, Writerside), l'Azure Data Studio, Vim et Neovim, Eclipse (Oracle) et Xcode (en mode chat uniquement). GitHub Copilot gagne donc largement sur la polyvalence grâce notamment à de nombreux partenariats.

Fonctionnalités : 1 partout

Gemini Code Assist utilise l'ensemble du code actif dans l'IDE avec les fichiers ouverts pour avoir une vue globale du contexte. L'IA permet de générer des blocs de code à partir d'un prompt, de faire de la complétion automatique, de générer de tests unitaires et d'interroger un chat. Point notable, l'IA cite également les sources utilisées quand elle utilise du code source existant ou des pages web.

Côté GitHub Copilot, il est également possible de faire de la complétion automatique et de générer des blocs de code. L'IA dispose également d'un chat, comme Gemini Code Assist, pour interroger le code, expliquer des extraits ou générer des tests unitaires. Il est également possible de modifier plusieurs fichiers à la fois. Enfin, le code généré peut être filtré pour n'utiliser que du code nouveau et non disponible publiquement sur GitHub. Les correspondances avec du code déjà produit sur GitHub peuvent également être affichées.

Modèles : 1 point pour Gemini Code Assist

C'est le principal point de différence entre GitHub Copilot et Gemini Code Assist : le modèle moteur utilisé par l'IA. Comme son nom l'indique, Gemini Code Assist tire directement parti de la famille Gemini de DeepMind. Si Google ne communique pas la version exacte du modèle, il y a fort à parier que l'outil utilise Gemini 2.5 Pro, actuellement le meilleur modèle pour la génération de code dans les benchmarks (numéro un sur la WebDev Arena notamment). Le plus intéressant étant que le modèle utilisé prend en charge jusqu'à 1 million de tokens de contexte. De quoi englober des projets de développement déjà assez lourds (de 50 000 à 100 000 lignes de code).

GitHub Copilot quant à lui se basait initialement sur le modèle codex d'OpenAI. Mais avec les progrès de GPT-4o du même OpenAI, GitHub a fait évoluer son modèle moteur. L'outil utilise maintenant GPT-4o Copilot, une version fine-tunée par GitHub de GPT-4o mini. La version chat de l'outil (utilisé pour poser des questions ou générer des blocs de code) peut solliciter au choix : la famille GPT-4 (4o, 4.1, 4.5), la famille Claude d'Anthropic (3.5 Sonnet, 3.7 Sonnet, 3.7 Sonnet Thinking), Gemini 2.0 Flash, Gemini 2.5 Pro et les nouveaux modèles de raisonnement d'OpenAI (o1, o3, o3-mini, o4-mini). Le choix est donc potentiellement plus important, même si la version de Gemini utilisée n'est sûrement pas fine-tunée pour le code (en restant très efficiente toutefois).

Tarifs : tout dépend du profil !

GitHub comme Google proposent des tarifs abordables. Mais selon votre profil (utilisation ponctuelle non professionnelle, utilisation professionnelle ou utilisation entreprise), le prix peut rapidement varier du simple au double.

Google propose trois formules différentes :

Gemini Code Assist for individuals (gratuite) avec 6 000 requêtes liées au code et 240 requêtes de chat par jour. Les données (prompt, code) sont collectées pour entraîner les modèles d'IA de Google. L'utilisation ne convient donc pas pour un usage professionnel.
Gemini Code Assist Standard (19 dollars par mois par utilisateur avec engagement annuel ou 22,80 dollars par mois sans engagement) permet d'utiliser l'outil en illimité avec une sécurité de niveau entreprise et l'indemnisation en cas de violation de propriété intellectuelle.
Gemini Code Assist Enterprise (45 dollars par utilisateur par mois avec engagement annuel ou 54 dollars par utilisateur sans engagement) pour l'ensemble des fonctionnalités de Code Assist Standard avec la possibilité de personnaliser les suggestions de code en utilisant les dépôts de code de l'entreprise, l'utilisation comprise de Gemini dans Apigee, et l'ensemble des fonctionnalités incluses de Gemini Cloud Assist.

	For individuals	Standard	Enterprise
Prix	Gratuit	19$/mois (annuel) 22,80$/mois (mensuel)	45$/mois (annuel) 54$/mois (mensuel)
Requêtes code	6 000/jour	Illimité	Illimité
Requêtes chat	240/jour	Illimité	Illimité
Usage professionnel	❌	✅	✅
Sécurité niveau entreprise	❌	✅	✅
Indemnisation violation IP	❌	✅	✅
Personnalisation code entreprise	❌	❌	✅
Utilisation dans Apigee	❌	❌	✅
Gemini Cloud Assist inclus	❌	❌	✅

GitHub Copilot propose de son côté un offre encore plus complexe :

GitHub Copilot Free (gratuit) avec 2 000 complétions par mois, jusqu'à 50 requêtes "premium" (chat) par mois. A noter que le code ne semble pas être utilisé pour l'entraînement des modèles.
GitHub Copilot Pro (10 dollars par utilisateur et par mois ou 100 dollars par an) avec complétions illimitées, 300 requêtes "premium" par mois.
GitHub Copilot Pro+ (39 dollars par utilisateur et par mois ou 390 dollars par an) avec 1 500 requêtes premium et accès prioritaires aux IA les plus puissantes.
GitHub Copilot Business (19 dollars par utilisateur et par mois) conçu pour les grandes entreprises avec l'ensemble des fonctionnalités de Pro, une gestion centralisée, un contrôle plus fin des politiques sécuritaires et l'indemnisation des violations potentielles d'IP.
GitHub Copilot Enterprise (39 dollars par utilisateur et par mois) avec l'ensemble des fonctionnalités de Business, la personnalisation de Copilot sur le code entreprise, et 1000 requêtes "premium" par utilisateur par mois.

Critères	Free	Pro	Pro+	Business	Enterprise
Prix	Gratuit	10$/mois 100$/an	39$/mois 390$/an	19$/mois	39$/mois
Complétions de code	2 000/mois	Illimité	Illimité	Illimité	Illimité
Requêtes premium	50/mois	300/mois	1 500/mois	300/mois	1 000/mois
Code non utilisé pour entraînement	✅	✅	✅	✅	✅
Accès prioritaire aux IA puissantes	❌	❌	✅	❌	✅
Gestion centralisée	❌	❌	❌	✅	✅
Contrôle politiques sécuritaires	❌	❌	❌	✅	✅
Indemnisation violation IP	❌	❌	❌	✅	✅
Personnalisation code entreprise	❌	❌	❌	❌	✅

Comment choisir l'assistant de code idéal ?

Le choix entre GitHub Copilot et Gemini Code Assist n'est pas une affaire de gagnant ou de perdant, mais plutôt de profil et de besoins spécifiques. Pour les développeurs individuels et les utilisateurs occasionnels, Gemini Code Assist se démarque avec une offre gratuite généreuse avec 6 000 requêtes code et 240 requêtes chat par jour, le tout avec le modèle de génération de code parmi les plus performants du marché.

Côté entreprises, le match est plus serré : Google propose Gemini avec une capacité impressionnante d'un million de tokens de contexte, alors que GitHub offre une compatibilité étendue avec de nombreux IDE et une diversité de modèles pour son outil de chat. Les deux solutions proposent également des protections contre les violations de propriété intellectuelle. Le choix final dépendra donc principalement des IDE utilisés et des affinités technologiques de chaque équipe ou développeur.