Claude Code ou GitHub Copilot : choisir sur des preuves

Claude Code, édité par Anthropic, et GitHub Copilot sont deux assistants de codage dont les usages se recoupent. Copilot s'est d'abord imposé par l'autocomplétion dans l'IDE et les suggestions de code au fil de la frappe. Claude Code est conçu pour travailler sur le dépôt depuis le terminal. Comparer seulement leur chat ou une ligne générée fausse donc le test.

La frontière a bougé. GitHub documente désormais Copilot CLI, avec préparation d'un plan et exécution contrôlée. Claude Code peut aussi être lancé depuis le terminal intégré d'un éditeur. Les deux outils savent explorer un contexte, proposer des modifications et enchaîner des tâches ; leurs permissions, leur intégration et leur façon de laisser le contrôle au développeur diffèrent.

Le modèle compte autant que l'interface. Claude Code utilise les modèles Claude, dont Sonnet selon l'offre. GitHub Copilot peut proposer plusieurs modèles selon le compte et la politique de l'entreprise. La liste disponible, les jetons, l'accès éventuel à une API et les limites sont relevés le jour du test, jamais repris d'une ancienne capture.

Le parcours utilise quatre tâches tirées d'un développement courant : expliquer un module, corriger une anomalie, ajouter une petite fonction et compléter un test. Chaque essai repart du même commit, sur une branche jetable, avec les mêmes fichiers, les mêmes données fictives et les mêmes critères d'acceptation.

Demandez d'abord un plan sans écriture. Relevez les hypothèses, les risques et les commandes prévues. Autorisez ensuite le changement dans un périmètre borné, puis comparez le diff, les erreurs, les reprises manuelles et le temps de revue. La qualité du raisonnement se juge à ce qu'il repère dans l'architecture, pas à la longueur de la réponse.

Dans l'IDE, l'extension GitHub Copilot reste adaptée à une fonction courte, une suggestion de ligne ou un test voisin. L'autocomplétion utilise le contexte accessible, tandis que le chat aide à expliquer une sélection. Le développeur garde l'éditeur et le diff sous les yeux, ce qui convient à une intervention locale dont il maîtrise déjà le fil.

Dans la CLI, Claude Code convient à une tâche qui demande d'explorer plusieurs fichiers avant d'écrire. L'agent peut rechercher un motif, lire les dépendances, proposer un plan, modifier le code puis lancer les vérifications permises. Copilot CLI réduit l'écart sur ce terrain ; il faut donc tester la version réellement autorisée dans l'entreprise, pas comparer le produit actuel à son ancienne extension.

Le mode plan sépare l'analyse de l'action. Avant le codage, l'assistant nomme les zones concernées, les dépendances et les tests envisagés. Dans le protocole de la formation, une confirmation explicite est imposée avant une commande sensible, un appel externe ou une action sur GitHub. Les modes d'autorisation globale sont désactivés : aucun agent autonome ne reçoit un accès général au poste.

Les instructions du dépôt décrivent les conventions, les contrôles et les répertoires interdits. Anthropic documente des instructions persistantes, des skills et des hooks pour Claude Code. GitHub documente aussi les instructions, les compétences d'agent, les hooks et les serveurs MCP pour Copilot CLI. Leur disponibilité se vérifie par surface, version et offre avant la pratique.

MCP relie l'assistant à des outils ou à une source autorisée. Dans l'atelier, chaque serveur MCP est limité aux sources et aux fonctions nécessaires. Seuls les accès en lecture sont activés au départ, lorsque le service le permet. Un ticket GitHub, un fichier ou une page externe peut contenir une consigne malveillante : ce contenu reste une information à analyser, jamais une autorisation d'appeler une API ou de publier du code.

Chaque cas dure quarante-cinq minutes maximum, revue comprise. L'objectif n'est pas de produire beaucoup de code, mais d'observer où chaque outil fait gagner du temps et où un humain doit reprendre la main.

Le volume produit ne mesure pas la qualité. Pour chaque tâche, contrôlez la lisibilité, la cohérence avec les conventions existantes, la gestion des problèmes et la simplicité du changement. Un bon assistant sait modifier peu quand peu suffit et justifie chaque nouveau fichier.

Les tests doivent échouer avant la correction quand le scénario le permet, puis passer après. Ajoutez le typage, le format et les contrôles de sécurité réellement utilisés par l'équipe. Une référence introuvable ou une modification sans lien avec le besoin retire le point, même si la réponse semble convaincante.

Aucun secret, journal sensible ni donnée personnelle n'entre dans le chat. Les droits de la CLI, de l'IDE et des intégrations restent minimaux. Les agents proposent ; le développeur relit le diff et décide. Cette règle vaut aussi lorsqu'un mode autonome ou un workflow accélère l'exécution.

Ne comparez pas seulement le prix mensuel. Notez le modèle utilisé, les limites de jetons ou de requêtes, le temps de codage, les tests, les corrections et la revue. Un abonnement moins cher peut coûter plus cher si chaque tâche exige plusieurs reprises.

Retenez Copilot si l'autocomplétion, l'extension et l'intégration GitHub couvrent le travail courant. Retenez Claude Code si l'analyse du dépôt et l'exécution guidée depuis le terminal correspondent mieux à la pratique de l'équipe. Ce sont des orientations à confirmer sur le projet pilote, pas un classement universel.

Les deux outils peuvent coexister : l'un pour une ligne ou un test local, l'autre pour une évolution plus large. Définissez alors qui modifie quoi et sur quelle branche. Un module sensible peut aussi rester manuel si le contrôle demandé dépasse le gain mesuré.