GitHub Copilot : quel modèle utiliser pour quel usage ?

Débogage, refactoring, documentation… Les modèles de langage présents dans GitHub Copilot ont chacun leurs points forts.

Face à la diversité des modèles d'intelligence artificielle proposés (11 !) par GitHub Copilot, choisir celui qui correspond le mieux à votre tâche peut s'avérer complexe. Chaque modèle offre des capacités distinctes en termes de performance, de rapidité et de spécialisation. GitHub a publié un guide précis sur les capacités distinctes de chaque modèle, permettant aux développeurs de faire des choix éclairés. Nous avons synthétisé les principaux points forts de ces conclusions dans un tableau pour vous permettre d'y voir plus clair.

GPT-4.1, Claude 3.7, Gemini 2.5 Pro… Quel modèle utiliser pour quel usage ?

• La documentation est la capacité à générer l'explication du code, que ce soit sous forme d'un document textuel ou de commentaire dans le code.
• Le raisonnement par étape qui permet de réaliser des actions complexes qui nécessitent une séquençage par étape.
• Le refactoring désigne la capacité du modèle à factoriser un code pour le rendre plus efficient sans changer le comportement final.
• Le débogage comprend la capacité du modèle à identifier des bugs ou erreur dans le code et appliquer des correctifs pertinents
• La multimodalité permet d'adresser au modèle des images. Par exemple une capture d'écran pour lui faire comprendre un élément visuel d'une interface.
• La rapidité ou latence désigne la capacité du modèle à répondre rapidement. De façon générale, les modèles avec plusieurs centaines de milliards de paramètres sont plus lents, et les petits modèles beaucoup plus rapides.
• Le coût / efficacité est un indice clé pour de nombreux développeurs. Utiliser un modèle précis mais lourd peut s'avérer rapidement coûteux. Pour de la génération de code simple, un modèle économique est souvent suffisant.
• Contexte : c'est le critère qui revient le plus régulièrement ces derniers mois. Plus il est long, plus le modèle sera capable de comprendre des projets de code dans leur globalité.

Quels sont les meilleurs modèles avec GitHub Copilot ?

Trois modèles émergent comme des champions incontestés de la génération de code : GPT-4.1, Claude 3.7 Sonnet et Gemini 2.5 Pro. GPT-4.1 se distingue par sa précision en documentation technique et ses très bonnes capacités multimodales. Claude 3.7 Sonnet, quant à lui, brille par son raisonnement multi-étapes et par sa capacité à effectuer des refactoring complexes. Enfin Gemini 2.5 Pro se positionne comme le roi de la rapidité et de l'efficacité. C'est le modèle de code le plus polyvalent disponible dans GitHub Copilot.

En clair, utilisez GPT-4.1 pour la documentation complexe, Claude 3.7 Sonnet pour les refactoring avancés, et Gemini 2.0 Flash (ou 2.5 Pro pour les cas complexes) pour les tâches rapides de génération de code. Pour être plus précis, vous pouvez également benchmarker vous-même les modèles : testez systématiquement plusieurs suggestions de code avec différents modèles, comparez leurs outputs et sélectionnez le modèle qui s'aligne le mieux avec la complexité et les contraintes de votre projet (les gros modèles performant par exemple mieux sur les langages de programmation plus rares).