ChatGPT vs. Gemini : Quel chatbot IA est le plus doué pour le codage ?

Principaux enseignements

• ChatGPT offre un support linguistique supérieur, couvrant un large éventail de langues anciennes et nouvelles.
• ChatGPT offre une précision et une qualité de code supérieures à celles de Gemini pour les tâches de codage.
• ChatGPT excelle dans le débogage, la détection d’erreurs, la connaissance du contexte, la résolution de problèmes et les fonctions générales de programmation.

Si vous êtes bloqué sur un projet de programmation, il se peut que vous recherchiez un outil pour vous aider à trouver des idées, à écrire un code propre ou à expliquer un concept délicat. Quel chatbot IA choisirez-vous : le rapide et instructif Gemini, ou le complet et puissant ChatGPT ?

Soutien linguistique

En ce qui concerne la prise en charge des langues, ChatGPT surpasse Gemini en termes d’étendue et de compétence. Alors que Gemini prend officiellement en charge environ 22 langages de programmation populaires, dont Python, Go et TypeScript, les capacités linguistiques de ChatGPT sont bien plus étendues.

Contrairement à Gemini, ChatGPT ne dispose pas d’une liste officielle de langages pris en charge. Cependant, il peut gérer non seulement les langages populaires pris en charge par Gemini, mais aussi des dizaines de langages supplémentaires, des plus récents comme TypeScript et Go aux plus anciens comme Fortran, Pascal et BASIC.

Pour tester leurs capacités linguistiques, j’ai essayé de réaliser des tâches de codage simples dans des langages tels que PHP, JavaScript, BASIC et C++. Gemini et ChatGPT ont tous deux obtenu de bons résultats avec les langages les plus courants, mais seul ChatGPT pouvait enchaîner de manière convaincante des programmes dans des langages plus anciens comme le BASIC.

Précision et qualité du code

Vous êtes en retard sur la date limite de votre projet et vous avez besoin d’un code de base. Vous demandez à ChatGPT et à Gemini de générer du code pour mettre en œuvre cette fonctionnalité, et les deux outils produisent des dizaines de lignes de code. Une victoire rapide, n’est-ce pas ?

Mais à quel code pouvez-vous faire confiance pour fournir la fonctionnalité demandée ? Pour comparer la précision et la qualité du code généré par les deux chatbots d’IA, je leur ai donné une tâche de codage simple à réaliser. J’ai demandé à Gemini et à ChatGPT de générer une simple application de liste de tâches en utilisant HTML, CSS et JavaScript. Je n’ai pas fourni d’amorce ; l’objectif est de voir comment les deux chatbots peuvent fonctionner avec des informations limitées.

ChatGPT (GPT-4o) a produit un code fonctionnel avec une esthétique « suffisante ». En utilisant le code de ChatGPT, vous pouvez ajouter ou supprimer une tâche. Voici ce que j’ai obtenu après avoir exécuté le résultat de ChatGPT sur le navigateur :

Ensuite, j’ai demandé à Gemini de Google de répéter la même tâche. Gemini a également été en mesure de générer une application de liste de tâches fonctionnelle. Il est possible d’ajouter et de supprimer des tâches, mais le design général n’est pas aussi attrayant :

J’ai effectué un deuxième test, en demandant cette fois aux deux chatbots de recréer le flux Twitter (X.com). ChatGPT a produit un flux Twitter de style ancien avec une fonction de tweet fonctionnelle. Je pouvais taper dans la zone de texte, envoyer un tweet et le voir chargé dynamiquement sur la page. Ce n’était pas le flux Twitter que j’espérais, mais étant donné que la plupart des données d’entraînement de ChatGPT sont inondées de code Twitter hérité, les résultats sont compréhensibles.

Malheureusement, dans cette épreuve, Gemini de Google n’a pas été en mesure de fournir un code fonctionnel. Il a généré des centaines de lignes de code JavaScript, mais il y avait trop d’espaces réservés qui devaient être remplis avec la logique manquante. Si vous êtes pressé, un code aussi riche en espaces réservés ne serait pas particulièrement utile, car il nécessiterait toujours un travail de développement important. Dans ce cas, il peut être plus efficace d’écrire le code à partir de zéro.

J’ai essayé quelques autres tâches de codage de base, et dans tous les cas, la solution de ChatGPT était clairement la meilleure option.

Débogage et détection des erreurs

Les erreurs et les bogues sont comme des puzzles que les programmeurs adorent détester. Ils vous rendent fou, mais les résoudre est très satisfaisant. Lorsque vous rencontrez des bogues dans votre code, devez-vous faire appel à Gemini ou à ChatGPT pour obtenir de l’aide ? Cela dépend du type d’erreur que vous essayez d’éviter.

Pour décider, j’ai donné aux deux chatbots IA deux problèmes de débogage à résoudre. Tout d’abord, j’ai demandé aux deux chatbots de résoudre une erreur logique dans un code PHP simple. Les erreurs logiques sont notoirement plus difficiles à repérer que les erreurs de syntaxe, car elles dépendent de l’intention du code :

Le code de cette capture d’écran s’exécute et produit même le bon résultat dans de nombreux cas. Cependant, il comporte plusieurs erreurs de logique qui ne sont pas immédiatement apparentes ; pouvez-vous les repérer ? J’ai demandé de l’aide à Gemini et, malheureusement, le chatbot n’a pas pu déceler l’erreur logique dans le code :

Aucune des trois tentatives de Gemini pour résoudre le problème n’a été correcte. J’ai essayé de résoudre un problème similaire il y a six mois avec le même résultat décevant ; il semble que Gemini ne se soit pas amélioré dans ce domaine.

J’ai alors demandé de l’aide à ChatGPT, qui a immédiatement détecté l’erreur logique.

Gemini a également réécrit le code pour corriger l’erreur :

Après avoir essayé quelques autres tâches de recherche et de correction de bogues, ChatGPT s’est avéré nettement plus performant. Gemini n’était pas totalement une cause perdue, cependant. Il a été capable de corriger un grand nombre d’erreurs de syntaxe que je lui ai soumises, mais il a eu du mal avec les erreurs complexes, en particulier les erreurs logiques.

Conscience du contexte

L’un des plus grands défis liés à l’utilisation des chatbots d’IA pour le codage est leur connaissance relativement limitée du contexte. Ils peuvent être en mesure de créer des extraits de code distincts pour des tâches bien définies, mais peinent à construire la base de code d’un projet plus vaste.

Par exemple, supposons que vous construisiez une application web avec un chatbot IA. Vous lui demandez d’écrire le code de votre page HTML d’inscription et de connexion, ce qu’il fait parfaitement. Vous demandez ensuite au chatbot de générer un script côté serveur pour gérer la logique de connexion. Il s’agit d’une tâche simple, mais en raison d’une connaissance limitée du contexte, le chatbot pourrait générer un script de connexion avec de nouvelles variables et des conventions de dénomination qui ne correspondent pas au reste du code.

Quel chatbot est le plus apte à conserver la conscience du contexte ? J’ai donné aux deux outils la même tâche de programmation : une application de chat que nous savons que ChatGPT peut déjà construire.

Depuis l’arrivée de GPT-4 Turbo et de sa fenêtre de contexte de 128k, la capacité de ChatGPT à retenir beaucoup plus de contexte, pendant une période plus longue, a augmenté de manière significative. Lorsque j’ai construit pour la première fois une application de chat avec ChatGPT en utilisant la fenêtre de contexte 4k GPT-4, cela s’est passé relativement bien avec seulement des incidents mineurs de sortie de contexte.

En recréant le même projet en novembre 2023 avec la GPT-4 Turbo 128k, on a constaté une nette amélioration de la prise en compte du contexte. Six mois plus tard, en mai 2024, il n’y a pas eu de changement significatif dans la conscience du contexte, mais pas de détérioration non plus.

Malheureusement, lorsque j’ai essayé Gemini (alors appelé Bard) pour la première fois sur le même projet, il a perdu la trace du contexte du projet et n’a pas réussi à terminer l’application. Plusieurs séries de mises à jour plus tard, j’ai de nouveau testé Gemini sur le même projet, et il semble s’être encore détérioré. Donc, une fois de plus, en termes de connaissance du contexte, ChatGPT l’emporte.

Résolution de problèmes

À ce stade, Gemini de Google présente de nombreuses lacunes. Mais peut-il enfin remporter une victoire ? Testons ses capacités de résolution de problèmes. Parfois, vous avez un problème, mais vous ne savez pas comment le représenter de manière programmatique, et encore moins comment le résoudre.

Dans ces situations, des chatbots comme Gemini et ChatGPT peuvent s’avérer utiles. Je leur ai demandé à tous deux de «Écrire un code JavaScript qui compte le nombre de fois qu’un mot particulier apparaît dans un texte. »

Voici le résultat de Gemini de Google :

Et voici le résultat de ChatGPT :

À première vue, les deux approches semblent assez solides. L’approche de Gemini semble même concise. Cependant, le code de ChatGPT adopte une approche plus robuste et plus précise pour compter les occurrences de mots dans un texte. Il prend en compte les limites des mots et la sensibilité à la casse, traite correctement la ponctuation et donne des résultats plus fiables. Une fois de plus, ChatGPT est supérieur.

L’approche de ChatGPT divise le texte d’entrée en mots de manière à pouvoir traiter tous les caractères autres que les mots, tels que les signes de ponctuation et les caractères spéciaux en tant que séparateurs de mots. Gemini, quant à lui, ne considère que les espaces blancs comme séparateurs. Cette approche peut échouer si le texte contient des signes de ponctuation ou d’autres caractères non verbaux à l’intérieur des mots, ou si les mots ne sont pas séparés par des caractères d’espacement.

Étant donné que Google Gemini a pratiquement perdu dans toutes les mesures que j’ai utilisées pour la comparaison, j’ai décidé de lui donner une chance de se racheter. J’ai demandé au chatbot «Lequel est le meilleur en codage ? ChatGPT ou Gemini ?« Voici sa réponse :

Il semble que je sois en partie d’accord avec cette réponse ! J’ai demandé à ChatGPT ce qu’il pensait de l’évaluation et il était d’accord :

Bien que cela semble tout à fait normal, il y a un élément intéressant ici. Pendant la majeure partie de l’année dernière, Gemini (alors Bard) a toujours affirmé avec confiance qu’il pouvait produire un meilleur code, qu’il était plus efficace et qu’il faisait moins d’erreurs. Voici une capture d’écran de l’un de mes tests en novembre 2023 :

Il semble que les Gémeaux soient maintenant un peu plus conscients d’eux-mêmes et plus modestes !

Caractéristiques de la programmation

Ni ChatGPT ni Gemini n’ont de fonctionnalités majeures exclusivement dédiées à la programmation. Cependant, les deux chatbots sont livrés avec des fonctionnalités qui peuvent considérablement améliorer votre expérience de la programmation si vous savez comment les utiliser efficacement.

ChatGPT offre un ensemble de fonctionnalités qui peuvent rationaliser le processus de programmation lors de l’utilisation du chatbot. Des ajouts utiles comme Memory et Custom GPT vous permettent de personnaliser ChatGPT pour vos besoins de programmation spécifiques.

Par exemple, la fonction Custom GPT peut vous aider à créer des mini-versions spécialisées de ChatGPT pour des projets particuliers, en téléchargeant les fichiers pertinents. Cela simplifie grandement les tâches telles que le débogage du code, l’optimisation et l’ajout de nouvelles fonctionnalités. Dans l’ensemble, comparé à Gemini de Google, ChatGPT comprend plus de fonctionnalités qui peuvent améliorer votre expérience de programmation.

ChatGPT est dans une ligue à part

Gemini de Google a fait l’objet d’un grand battage médiatique, il peut donc être surprenant de voir à quel point il manque de fonctionnalités par rapport à ChatGPT. Alors que ChatGPT avait clairement une longueur d’avance, on pourrait penser que les ressources massives de Google l’aideraient à éroder cet avantage.

Malgré ces résultats, il serait imprudent d’écarter Gemini en tant qu’outil d’aide à la programmation. Même s’il n’est pas aussi puissant que ChatGPT, Gemini a une force de frappe significative et évolue à un rythme rapide.

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