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Comparaison de marquesAI coding

Best AI Coding Assistants 2025

Meilleurs assistants de codage IA 2025 : GitHub Copilot, Cursor et outils qui changent la programmation. Les développeurs sont-ils remplacés ? Impact sur le marché de l'emploi.

Principales conclusions

Quelle marque est en tête en termes de visibilité et de mentions IA.

GitHub domine la visibilité de l'IA sur Cursor avec un classement élevé

361mentions IA analysées
5applications IA testées
5différents prompts évalués
Oct 16, 2025Dernière mise à jour :

Recommandation IA

Marques les plus souvent recommandées par les modèles d'IA

GitHub

Premier choix

5/5

Les modèles sont d'accord

Classement de popularité

Classement général basé sur les mentions de marques par l'IA

GitHub

Rang #1

93/93

Total des réponses analysées

Mentions tendance

Changements récents dans les réponses des modèles d'IA

Neovim

Étoile montante

7.7%

Taux de croissance

Brand Visibility

Analysis of brand presence in AI-generated responses.

AI Visibility Share Rankings

Brands ranked by share of AI mentions in answers

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AI Visibility Share Over Time

Visibility share trends over time across compared brands

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Sujets comparés

Aperçus clés des comparaisons d'applications IA sur les principaux sujets

"Which is better: GitHub Copilot or Cursor?"

GitHub Copilot devance légèrement Cursor en tant qu'outil préféré parmi les modèles grâce à sa visibilité plus élevée et son association avec l'innovation dans l'assistance à la programmation, bien que Cursor bénéficie d'une forte reconnaissance dans la plupart des modèles.

gemini
gemini

Gemini ne montre aucune préférence claire entre GitHub Copilot et Cursor, avec une part de visibilité de 2,9 % pour Cursor et 2,9 % pour GitHub, indiquant un sentiment neutre. Sa perception suggère que les deux outils sont également pertinents dans le paysage de l'assistance à la programmation.

grok
grok

Grok apparaît neutre avec des parts de visibilité égales pour GitHub (2,6 %) et Cursor (2,6 %), ne montrant aucune préférence distincte. Son ton de sentiment est neutre, considérant les deux comme des options viables dans l'écosystème des développeurs.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT penche légèrement vers GitHub Copilot et Cursor avec des parts de visibilité égales de 9,9 %, reflétant un sentiment positif pour les deux en tant qu'outils de premier plan. Il les perçoit comme hautement pertinents dans la communauté de la programmation, probablement en raison d'une forte adoption par les utilisateurs et d'une intégration avec des plateformes comme VS Code.

perplexity
perplexity

Perplexity adopte une posture neutre avec GitHub et Cursor, chacun ayant une part de visibilité de 2,6 %, indiquant une reconnaissance équilibrée. Son ton de sentiment reste neutre, se concentrant sur leur pertinence comparable dans les outils de développement sans favoriser l'un ou l'autre.

deepseek
deepseek

Deepseek privilégie légèrement GitHub Copilot avec une part de visibilité de 2,6 % pour GitHub et une mention spécifique de 'Copilot' à 0,3 %, par rapport à Cursor à 2,6 %, suggérant un sentiment positif subtil envers Copilot. Il associe probablement Copilot à l'innovation dans l'assistance à la programmation pilotée par l'IA.

"Which AI coding assistant gives better ROI for the price?"

GitHub et Tabnine émergent comme les assistants de codage IA leader pour le ROI basé sur la visibilité et le consensus des modèles, GitHub étant particulièrement favorisé pour la force de son écosystème et Tabnine pour son utilité rentabilité.

gemini
gemini

Gemini montre une vision équilibrée avec GitHub et Cursor partageant la plus haute part de visibilité à 2,9 %, suggérant une préférence pour les outils avec de forts écosystèmes communautaires et une utilité, tout en maintenant un ton neutre sur les implications ROI.

deepseek
deepseek

Deepseek penche vers GitHub, AWS et Tabnine également à 2,6 % de part de visibilité, indiquant un accent sur des plateformes établies avec des solutions évolutives, avec un ton positif envers leur rentabilité pour les développeurs.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT privilégie fortement GitHub avec une part de visibilité de 10,1 %, suivi de Tabnine et AWS à 9,9 %, reflétant un sentiment positif pour des outils avec des capacités d'adoption et d'intégration robustes qui pourraient offrir un meilleur ROI pour le prix.

grok
grok

Grok répartit les faveurs également entre GitHub, JetBrains, Tabnine, ChatGPT et Cursor tous à 2,6 % de part de visibilité, avec un ton neutre à positif, soulignant la diversité des options mais n'ayant pas de valeur ROI clairement distincte.

perplexity
perplexity

Perplexity met en avant GitHub, Tabnine et Cursor de manière égale à 2,9 % de part de visibilité, suggérant un sentiment positif envers des outils offrant une forte expérience utilisateur et une accessibilité, ce qui pourrait impliquer un meilleur potentiel ROI.

"Which AI is better: code completion or full IDE assistance?"

L'assistance complète IDE est généralement favorisée par rapport à l'IA de complétion de code en raison de son ensemble de fonctionnalités complet et de son intégration dans un écosystème plus large, comme le reflètent les parts de visibilité des marques comme JetBrains et VS Code.

deepseek
deepseek

Deepseek montre une perception équilibrée avec des parts de visibilité égales (2,6 %) pour les marques d'assistance IDE complète comme JetBrains, VS Code et Cursor, aux côtés de GitHub, tandis que les outils de complétion de code comme Tabnine (2,3 %) ont un léger retard ; son ton est neutre, soulignant la large représentation des outils plutôt qu'une préférence claire.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT penche vers l'IA de complétion de code avec une forte visibilité pour GitHub (8,7 %) et Tabnine (5,8 %), mais reconnaît aussi l'assistance complète IDE par le biais de Cursor (7,5 %) et JetBrains (4,6 %) ; son ton positif suggère une appréciation pour le soutien codant spécialisé plutôt que pour les environnements IDE complets.

grok
grok

Grok présente une posture neutre avec une visibilité égale (2,3 %) pour les marques IDE complètes comme JetBrains, VS Code et Cursor, ainsi que pour les outils de complétion de code comme Tabnine et GitHub, indiquant aucune préférence distincte mais une vue équilibrée des deux concepts.

perplexity
perplexity

Perplexity favorise l'assistance IDE complète, attributtant une visibilité égale (2,9 %) à JetBrains et Cursor aux côtés de GitHub, tandis que Tabnine (1,7 %) et VS Code (0,9 %) reçoivent moins d'attention ; son ton est positif envers les environnements intégrés pour une expérience de développement fluide.

gemini
gemini

Gemini montre une légère tendance vers la complétion de code avec une visibilité de GitHub (2,6 %) et Tabnine (2,0 %), bien que les outils IDE complets comme Cursor (2,6 %) et JetBrains (1,7 %) restent compétitifs ; son ton est neutre, reflétant un accent équilibré mais légèrement spécialisé.

"Which AI coding tool is better for different programming languages?"

GitHub émerge comme l'outil de codage IA leader à travers plusieurs modèles en raison de sa part de visibilité constamment élevée et de sa large reconnaissance en tant que plateforme polyvalente prenant en charge divers langages de programmation.

deepseek
deepseek

Deepseek favorise GitHub avec une part de visibilité de 2,9 %, égalant Tabnine en tant qu'outils les plus proéminents, probablement en raison de leur utilisation répandue à travers différents langages de programmation et d'un fort soutien communautaire. Son ton est neutre, se concentrant sur les indicateurs de visibilité sans sentiment explicite.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT privilégie fortement GitHub avec une part de visibilité leader de 9,9 %, soulignant sa domination en tant qu'outil de codage pour des langages divers, soutenue par une intégration avec des outils comme VS Code (6,7 %) ; le ton est positif envers l'écosystème de GitHub.

grok
grok

Grok ne favorise pas fortement un seul outil de codage pour les langages de programmation, mentionnant plutôt une large gamme de technologies comme TensorFlow et Node.js avec de faibles parts de visibilité (1,2 % chacun) ; son ton est neutre, manquant de concentration sur une marque spécifique.

perplexity
perplexity

Perplexity montre une vue équilibrée, avec GitHub, JetBrains, VS Code et Cursor chacun à 2,3 % de part de visibilité, suggérant une pertinence égale pour le codage à travers les langages ; le ton est neutre, reflétant un accent sur la diversité plutôt que sur la préférence.

gemini
gemini

Gemini penche vers GitHub avec une part de visibilité de 2,6 %, probablement en raison de son écosystème robuste pour plusieurs langages, tout en reconnaissant également des outils comme JetBrains (1,7 %) ; le ton est légèrement positif envers la polyvalence de GitHub.

"Which AI coding tool is better for junior vs senior developers?"

GitHub et Tabnine émergent comme les outils de codage IA leader à travers les modèles, GitHub étant favorisé pour sa large accessibilité et son soutien communautaire, particulièrement pour les développeurs juniors, tandis que Tabnine excelle pour les développeurs seniors en raison de ses capacités avancées de complétion de code.

chatgpt
chatgpt

ChatGPT privilégie GitHub et Tabnine, tous deux avec une part de visibilité de 8,4 %, pour leurs écosystèmes robustes et leur large adoption parmi les développeurs. Son sentiment positif souligne la force de GitHub dans les ressources communautaires pour les juniors et la précision de Tabnine pour les seniors.

deepseek
deepseek

Deepseek montre une vision équilibrée avec GitHub, AWS, Tabnine et ChatGPT chacun à 2,6 % de part de visibilité, reflétant un ton neutre. Il perçoit GitHub comme fondamental pour les juniors grâce à des ressources d'apprentissage, tandis que Tabnine soutient les seniors avec des fonctionnalités spécialisées.

perplexity
perplexity

Perplexity penche vers GitHub et Cursor à 2,9 % de part de visibilité, avec un ton positif sur leurs interfaces conviviales pour les juniors. Tabnine, à 2,3 %, est noté pour les seniors en raison de son intégration approfondie avec des environnements de programmation complexes.

grok
grok

Grok privilégie GitHub, VS Code, Tabnine et Cursor, chacun à 2,3 % de visibilité, avec un sentiment positif sur l'accessibilité. Il voit GitHub comme idéal pour les juniors grâce aux outils collaboratifs et Tabnine comme critique pour les seniors ayant besoin d'efficacité dans des projets avancés.

gemini
gemini

Gemini met en avant Cursor à 2,6 % et GitHub et ChatGPT à 2,3 % de visibilité, avec un ton positif sur les niveaux d'innovation. Il positionne GitHub comme essentiel pour les juniors avec des tutoriels approfondis, tandis que Tabnine à 1,7 % convient aux seniors pour une assistance codante nuancée.

FAQ

Aperçus clés de la position de votre marque sur le marché, de la couverture IA et du leadership sur les sujets.

What is the best AI coding assistant in 2025?

GitHub Copilot (Microsoft/OpenAI) and Cursor are the top two. Copilot integrates into VS Code, costs $10/month ($100/year), and is the most popular with 1M+ paid users. It's great for autocomplete and generating simple functions. Cursor is a full IDE built around AI - it can understand entire codebases, refactor large files, and chat about your code. Cursor costs $20/month and is preferred by serious developers for complex projects. Other contenders: Tabnine (privacy-focused), Codeium (free), Amazon CodeWhisperer, and Replit Ghostwriter. Most developers use multiple tools.

Are AI coding assistants replacing developers?

Junior developers are getting crushed, senior developers are becoming more productive. The harsh reality: entry-level coding jobs have disappeared. Companies that used to hire junior devs for basic tasks now use AI. Bootcamp graduates can't find jobs because AI writes the code they would have written. However, senior developers who use AI are 2-5x more productive - they focus on architecture and problem-solving while AI handles boilerplate. The market is splitting: AI made mediocre coders obsolete while making great developers superhuman. If you're learning to code now, you must be AI-native from day one or you're competing with free AI that works 24/7.

Can AI write production-quality code?

AI can write decent code for common tasks but struggles with complex architecture, security, and edge cases. Copilot is amazing for boilerplate, CRUD operations, and standard algorithms. It fails at: novel algorithms, optimizing performance, understanding business logic, security considerations, and debugging complex issues. The code AI generates often works but isn't maintainable or scalable. Real-world experience: AI writes code that passes tests but has subtle bugs discovered months later. Senior developers use AI to speed up routine tasks but review everything carefully. Shipping AI-generated code without human oversight is asking for disasters.

Should I learn to code in 2025 with AI tools?

Yes, but differently than before. Don't just learn syntax - AI handles that. Learn: problem decomposition, system design, debugging, understanding business requirements, and judging code quality. Use AI from day one but understand what the AI generates. The dangerous path: copying AI code without understanding it. You become dependent and can't solve problems when AI fails. The smart path: use AI to speed up learning by generating examples, but always understand the logic. Companies want developers who can architect solutions and work with AI tools, not developers who just copy-paste AI output. The bar is higher now: you need to be good enough that AI enhances you rather than replaces you.

Is using AI coding assistants cheating or learning?

It's a tool, like StackOverflow was - but way more powerful. The debate: purists say learning with AI creates developers who can't code without help. Pragmatists say refusing AI is like refusing Google. The truth is nuanced: using AI to learn faster is smart. Using AI to avoid learning is career suicide. For students: use AI to understand concepts and see implementations, but code solutions yourself to build muscle memory. For professionals: use AI aggressively to ship faster. The industry moved on - companies expect you to use AI tools. Interviews are getting harder because AI raised the baseline. Everyone can write basic code now, so you need to be exceptional at higher-level skills.

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