Quelle IA pour coder ? Ce que 1 200 développeurs lancent vraiment

La plupart des réponses à cette question partent d'un benchmark ou d'un goût personnel. On a un autre point de départ : le relevé du modèle que les gens choisissent quand ils ont du travail à faire.

AgentsRoom est une app desktop qui fait tourner des agents de code côte à côte. Quand quelqu'un lance un agent, l'app note le CLI et le modèle, et rien sur le travail lui-même. Cet article lit 28 jours de ces relevés, du 9 octobre au 5 novembre 2026 : 205 366 lancements et 1 194 comptes connectés.

La réponse courte. Si tu veux un seul nom, c'est Opus sur Claude Code : il arrive premier quelle que soit la façon de compter. GPT-6.1 Sol sur Codex arrive deuxième. Mais une bonne part de cette avance vient d'un défaut que nous avons posé nous-mêmes, et les chiffres en disent plus sur la façon dont les gens choisissent que sur le modèle qui écrit le meilleur code.

Le classement, compté de trois façons

Les lancements sont très mal répartis. Le compte médian a lancé 10 agents en 28 jours, et dix comptes font 35 % de tous les lancements. Un seul compte avec quelques tâches programmées peut faire bouger un modèle de plusieurs points. Voici donc le même classement compté de trois façons : tous les lancements, les lancements sans les dix comptes les plus actifs, et un compte, une voix (le modèle que chaque compte a le plus lancé).

Trois choses à lire dans ce tableau.

Les deux lignes d'Opus sont un seul modèle. L'alias opus suit la dernière version, et Claude Code le fait pointer sur Opus 5.5 depuis la version 2.1.280. Additionné, Opus 5.5 pèse 37 % des lancements et c'est le modèle principal d'un peu plus de la moitié des comptes.

Sonnet est un deuxième modèle. Il fait 13 % des lancements mais n'est le modèle principal que de 6 % des comptes : les gens s'en servent à côté d'autre chose.

Compter les gens change l'image. Gemini 3.8 Flash passe de 1,3 % des lancements à 4,6 % des comptes. Au niveau des CLI, l'écart est plus net :

Notre propre défaut est dans ce classement

Voici ce qu'un benchmark d'éditeur n'aurait jamais à avouer. Dans AgentsRoom, chaque rôle intégré arrive avec un modèle suggéré : Opus pour fullstack, frontend, backend, architecte, sécurité et mobile, Sonnet pour QA, PM, DevOps et git, Haiku pour le marketing et la traduction. Crée un agent fullstack, et le sélecteur est déjà sur Opus.

Ça se voit dans les données. Sur Claude Code, le modèle le plus lancé pour les agents DevOps, PM et QA est Sonnet, et pour les agents fullstack, backend et architecte, c'est Opus. C'est notre table de défauts, presque ligne pour ligne. On ne te dira donc pas que les développeurs préfèrent Sonnet pour la QA. Pour l'essentiel, ils ont gardé ce qu'on leur suggérait.

L'inertie fait le reste : pour 70 % des comptes, le premier modèle lancé sur la période est aussi celui qu'ils ont le plus lancé.

Le signal le plus honnête est dans les choix que personne ne fait par accident. 198 comptes ont épinglé Opus 5.5 à la main alors que l'alias leur donnait le même modèle. 116 ont lancé Fable et 121 ont épinglé Sonnet 5.5, et aucun des deux n'est le défaut d'un rôle. Ces groupes sont plus petits, et ce sont les gens qui ont regardé la liste et décidé.

Ce que les gens confient à l'automatisation

Sans les dix comptes les plus actifs, 28 % des lancements partent d'un ticket du backlog, d'un run d'équipe ou d'un déclencheur, et le reste vient surtout de quelqu'un qui ouvre ou reprend un agent. Les dix plus actifs sont un autre monde : 68 % de leurs lancements partent de l'automatisation. Ces comptes ont largement cessé de lancer leurs agents à la main.

Part des lancements de chaque modèle qui partent de l'automatisation, sans ces dix comptes :

Sur Claude Code, les gammes se séparent comme on s'y attend : environ 20 % pour Opus, environ 40 % pour Sonnet et Haiku. Notre défaut gonfle le chiffre de Sonnet, puisque les postes QA et PM d'un run d'équipe démarrent dessus, et Sonnet 5.5 épinglé reste à 18 %. Sur Codex, ce motif n'existe pas, et GPT-6 Astra, le modèle frontière de la liste, est à 40 %. On n'en fera donc pas une loi. La règle la plus proche qu'on puisse défendre : sur Claude Code, les gens gardent la gamme la plus forte pour le travail qu'ils surveillent, et confient davantage la routine aux gammes moins chères.

L'effort suit la même logique. Parmi les lancements où un niveau est choisi, high domine sur Opus (48 %) et sur GPT-6.1 Sol (59 %), et medium sur Sonnet (61 %). L'effort de raisonnement est un réglage à part entière, et ceux qui épinglent Opus 5.5 le poussent plus loin : xhigh ou max sur 25 % de leurs lancements, contre 20 % sur l'alias.

Peu de gens s'arrêtent à un seul

30 % des comptes ont lancé un seul modèle en 28 jours, et 21 % en ont lancé six ou plus. Les défauts par rôle gonflent ce chiffre, puisqu'ils peuvent mettre Opus et Sonnet dans le même compte sans que personne ne décide. Le décompte par CLI est plus propre, parce qu'un deuxième CLI suppose une installation et une connexion : 45 % des comptes en ont lancé au moins deux.

Le recouvrement est déséquilibré. Plus de huit comptes Codex sur dix ont aussi lancé Claude. Moins de trois comptes Claude sur dix ont lancé Codex. Pour une bonne part de ces développeurs, la réponse à « quel modèle est le meilleur » est un duo, et c'est une issue raisonnable.

Un petit détail, sur un petit échantillon : 6 des 34 comptes sur GitHub Copilot ont lancé quelque chose un week-end, contre 47 % des comptes Claude et 52 % des comptes Codex. Ça collerait avec un outil payé par un employeur, sans qu'on puisse le prouver.

Un nouveau modèle prend la place en une semaine environ, s'il est le défaut

GPT-6.1 Sol apparaît pour la première fois dans nos relevés le 29 septembre, et le 1er octobre il devient le modèle qu'un nouvel agent Codex reçoit si tu n'en choisis pas un autre. Parmi les principaux modèles de Codex, sa part des lancements a évolué ainsi, semaine après semaine : 19 %, 50 %, 53 %, 61 %, 68 %, 65 %. Sur les mêmes six semaines, GPT-5.6 Sol est passé de 82 comptes à 24.

Ces 24 comptes sont intéressants. Les 17 comptes qui lancent encore Opus 5 dans la semaine du 2 novembre aussi, une semaine pas encore finie quand on a relevé ces chiffres. Certains restent par choix, d'autres parce que leur abonnement ne propose pas le modèle plus récent. Nos données ne permettent pas de les séparer.

Sur Claude Code, une sortie se voit à peine. Tous ceux qui sont sur l'alias changent de modèle sans rien faire, et c'est pour ça qu'Opus 5.5 épinglé sous-estime le modèle.

Il y a aussi un piège à lire les lancements comme de la popularité. Sans les dix comptes les plus actifs, Codex passe de 26 % des lancements dans la semaine du 21 septembre à 16 % dans la semaine du 2 novembre. Pourtant, la part des comptes actifs qui lancent Codex est de 36 % aux deux bouts, et reste entre 33 % et 38 % entre les deux. À peu près la même part de gens, qui y lancent une plus petite part de leurs agents. Avec le premier chiffre seul, on écrirait le mauvais titre.

Modèles gratuits et locaux

Beaucoup de gens cherchent le meilleur modèle gratuit, ou le meilleur à faire tourner en local. Ces données ne permettent pas de répondre. Freebuff, gratuit et financé par la publicité, fait 0,3 % des lancements. Les modèles locaux via Ollama font 0,2 %, sur 47 comptes. Nos utilisateurs paient déjà presque tous un abonnement : une part faible ici n'est pas un verdict. Si c'est le local qui t'intéresse, commence par notre façon de faire tourner Ollama à côté des agents cloud.

Ce que ces chiffres ne peuvent pas dire

• Un lancement n'est pas une note de qualité. Rien ici ne mesure si le code a marché ou a été fusionné.
• Un lancement n'est pas un volume de travail. Un correctif de cinq minutes et un run d'une nuit comptent pareil, et une session reprise compte comme un lancement (20 % du total).
• Le panel n'est pas l'ensemble des développeurs. Ce sont des gens qui pilotent déjà plusieurs agents depuis une app desktop née autour de Claude Code : Claude y est surreprésenté, et seuls les comptes qui gardent le partage des données d'usage activé sont comptés.
• Nos défauts sont dans les chiffres, comme décrit plus haut.

Comment choisir sur ton propre code

Comme aucun classement ne connaît ton dépôt, voici le test qu'on ferait :

1. Prends une vraie tâche dont tu sais juger le résultat, idéalement une que tu as déjà résolue.
2. Donne exactement le même prompt à deux ou trois modèles, chacun dans son worktree git, pour qu'ils ne puissent pas toucher aux fichiers des autres.
3. Compare les diffs, le temps et le coût.
4. Recommence trois fois sur des tâches différentes. Un seul essai ne prouve rien.

Comparer des agents fait les étapes 2 et 3 depuis un seul lanceur, et cette page donne aussi la méthode à la main avec de simples commandes git, si tu préfères ne rien installer. Pour retrouver la même gamme d'un CLI à l'autre, utilise le tableau d'équivalences de modèles. Pour le choix de l'outil plutôt que du modèle, lis comment choisir selon ta façon de travailler. La version en direct de ces chiffres, sur 7, 30 ou 90 jours ou 12 mois, est sur la page d'usage.

Questions fréquentes

Quelle est la meilleure IA pour coder en ce moment ?

Aucune mesure ne peut en désigner une pour ton code. Ce qu'on peut dire, c'est ce qui est utilisé : sur les 28 jours terminés le 5 novembre 2026, Opus sur Claude Code est le modèle le plus lancé, 37 % des lancements en additionnant l'alias et Opus 5.5 épinglé, et le modèle principal d'un peu plus de la moitié des comptes. GPT-6.1 Sol sur Codex arrive deuxième avec 13 %. Une partie de l'avance d'Opus vient de notre propre défaut, et un lancement ne dit rien de la qualité du résultat.

Quelle IA gratuite choisir pour coder ?

Ces chiffres ne permettent pas de répondre. Les gens de ce panel paient surtout un abonnement : Freebuff, gratuit et financé par la publicité, fait 0,3 % des lancements, et les modèles locaux via Ollama 0,2 %. Une part faible ici n'est pas un verdict sur ces outils. Fais le test décrit plus haut sur une de tes tâches, avec les options gratuites que tu peux vraiment utiliser.

Opus est-il meilleur que GPT-6.1 Sol pour coder ?

On ne sait pas, et ces données ne peuvent pas le dire. Elles montrent que plus de comptes lancent Opus, pas qu'Opus écrit un meilleur code. Plus de huit comptes Codex sur dix ont aussi lancé Claude sur la période : beaucoup de développeurs gardent les deux plutôt que de trancher. Le test honnête, c'est la même tâche sur les deux, sur ton dépôt, plusieurs fois.

Faut-il épingler une version de modèle ou garder l'alias ?

Un alias comme opus suit la dernière version : tu reçois les nouveaux modèles sans rien faire, et tes résultats peuvent changer sans prévenir. Une version épinglée comme Opus 5.5 ne bouge pas tant que tu ne la changes pas, ce qui sert pour les tâches programmées et pour comparer des runs. 198 comptes ont épinglé Opus 5.5 sur la période alors que l'alias y menait déjà.

Quel effort de raisonnement utilisent les développeurs ?

Parmi les lancements où un niveau est choisi, high domine sur Opus (48 %) et sur GPT-6.1 Sol (59 %), et medium sur Sonnet (61 %). Les comptes qui épinglent Opus 5.5 vont plus loin que l'alias : xhigh ou max sur 25 % des lancements contre 20 %.

Comment ces chiffres sont-ils collectés ?

Quand un agent démarre, l'app desktop AgentsRoom enregistre le CLI, le modèle, l'effort de raisonnement, le rôle de l'agent et la façon dont il a été lancé, et rien d'autre : ni prompt, ni projet, ni fichier, ni nom. Seuls les utilisateurs qui gardent « Partager les données d'usage » activé y contribuent. La version en direct, mise à jour toutes les dix minutes, est sur la page publique d'usage.