Alors que l’intelligence artificielle continue de progresser, les développeurs se tournent de plus en plus vers les grands modèles de langage (LLM) pour les aider dans leurs tâches de programmation. Deux des modèles les plus connus dans ce domaine sont le nouveau Claude 3 Opus, développé par Anthropic, et le modèle d’IA bien connu ChatGPT-4, créé par OpenAI. Dans ce guide, nous allons examiner en profondeur comment Claude 3 Opus et ChatGPT-4 se comparent lorsqu’il s’agit d’écrire du code, en nous concentrant sur leurs caractéristiques, leurs performances et leur utilité globale pour les développeurs.
Refonte du code
Une tâche de programmation courante pour laquelle les LLM peuvent être particulièrement utiles est le remaniement de code. Dans une comparaison tête à tête, Claude 3 Opus a démontré un net avantage sur ChatGPT-4. Dans le cadre d’une tâche de refactorisation du code TypeScript pour utiliser une union discriminée au lieu de lancer des erreurs, Claude 3 a produit un code plus propre et plus lisible en séparant les types d’union dans des alias de type distincts. Cette approche a permis de mieux comprendre quelles propriétés correspondaient aux cas de réussite et d’erreur, en particulier lorsqu’il s’agissait d’unions plus complexes.
En revanche, ChatGPT-4 a choisi de tout mettre dans un seul alias de type, ce qui donne un code moins lisible qui pourrait devenir difficile à maintenir s’il y avait plusieurs états ou propriétés impliqués. De plus, alors que Claude 3 a correctement supprimé le renvoi d’erreur en faveur du renvoi du cas d’union approprié, ChatGPT-4 n’a pas compris l’intérêt d’utiliser une union discriminée en continuant à renvoyer une erreur en un seul endroit.
Conservation du contexte et conversion du code
Un autre domaine dans lequel Claude 3 Opus a brillé est sa capacité à conserver le contexte et à gérer les tâches de conversion de code. Lorsqu’on lui a fourni un fichier JavaScript et qu’on lui a demandé d’effectuer plusieurs refactorisations (renommer une fonction, éviter l’utilisation abusive de useEffect, supprimer une fonction redondante, et convertir en TypeScript), Claude 3 a accompli avec succès tous les changements demandés. Il a même démontré une forte rétention du contexte en utilisant les mêmes conventions de nommage que dans un exemple précédent.
De plus, lorsqu’on lui a donné un nouveau fichier JavaScript et qu’on lui a demandé de le convertir en un composant d’usine avec une instruction switch, Claude 3 a non seulement converti le code en TypeScript, mais il a également importé et utilisé les types corrects d’un exemple précédent. Cela montre la capacité du modèle à maintenir le contexte à travers différents extraits de code et à l’appliquer de manière appropriée.
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Respect des meilleures pratiques
Dans un test impliquant un composant React qui utilisait abusivement useEffect, Claude 3 Opus et ChatGPT-4 ont tous deux suggéré d’ajouter un argument autoDownload pour contrôler le comportement du composant. Cependant, le nom suggéré par ChatGPT-4, autoDownloadIfMissing, était plus descriptif que l’argument autoDownload de Claude 3.
Malgré cela, Claude 3 a démontré une meilleure compréhension des meilleures pratiques de React en soulignant que l’utilisation de useEffect était un anti-modèle dans ce cas particulier. En revanche, la solution de ChatGPT-4 s’appuie toujours sur useEffect. De plus, le code de Claude 3 était plus propre et plus efficace, car il faisait référence à une fonction de téléchargement existante au lieu de répéter la logique de téléchargement comme l’a fait ChatGPT-4.
Concision et pertinence
Lorsqu’il s’agit de présenter des solutions de code, la concision et la pertinence sont des facteurs clés. À cet égard, Claude 3 Opus a eu le dessus. Ses réponses se sont concentrées sur le code modifié, ce qui a permis aux développeurs de l’analyser et de le comprendre plus rapidement et plus facilement. En revanche, ChatGPT-4 a eu tendance à répéter l’intégralité du code dans ses réponses, ce qui peut s’avérer moins efficace lorsqu’il s’agit de bases de code plus importantes.
Scoping et effets secondaires involontaires
Dans d’autres itérations de l’exemple du crochet React, Claude 3 a démontré une meilleure compréhension de l’organisation du code et de l’évitement des effets de bord involontaires. Il a maintenu les changements qu’il a suggérés à l’intérieur du hook, en conservant une séparation claire des préoccupations. À l’inverse, ChatGPT-4 a déplacé une partie de la logique vers le composant de consommation, ce qui n’avait pas de sens dans le contexte donné.
De plus, lorsqu’il a reçu une indication pour initialiser l’état en fonction de l’existence ou non d’un fichier localement, Claude 3 a mis à jour la logique du crochet pour qu’elle se comporte correctement. ChatGPT-4, cependant, a introduit un effet secondaire involontaire qui a empêché les retéléchargements, ce qui pourrait être problématique dans certains scénarios.
Intégration et accessibilité
Bien que Claude 3 Opus soit très prometteur pour les tâches de codage, il convient de noter que ChatGPT-4 est actuellement mieux intégré dans les environnements de développement intégrés (IDE). Cela rend ChatGPT-4 plus pratique à utiliser pour les développeurs pour des tâches banales telles que la génération de code standard. Cependant, pour des tâches plus complexes de refactoring et d’organisation de code, Claude 3 Opus semble être le meilleur choix.
Comparaison des références rapides de Claude 3 Opus et de ChatGPT-4
Refonte du code :
- Claude 3 Opus :
- Produit un code plus propre et plus lisible en séparant les types d’union en alias de types distincts.
- Facilite la compréhension des propriétés correspondant aux cas de succès et d’erreur
- Supprime correctement les lancements d’erreurs en faveur du retour des cas d’union appropriés
- ChatGPT-4 :
- Place tout dans un seul alias de type, ce qui rend le code moins lisible
- Peut devenir difficile à maintenir avec de multiples états ou propriétés
- Peut passer à côté de l’intérêt d’utiliser des unions discriminées en continuant à renvoyer des erreurs
Rétention du contexte et conversion du code :
- Claude 3 Opus :
- Démontre une forte rétention du contexte en utilisant des conventions de nommage cohérentes dans les exemples.
- Effectue avec succès plusieurs refactorisations en une seule tâche
- Convertit JavaScript en TypeScript tout en important et en utilisant les types corrects des exemples précédents
- ChatGPT-4 :
- Ne retient pas toujours le contexte de manière aussi efficace à travers différents extraits de code
Respect des meilleures pratiques :
- Claude 3 Opus :
- Met en évidence des anti-modèles comme l’utilisation abusive de useEffect dans les composants React.
- Produit un code plus propre et plus efficace en faisant référence à des fonctions existantes.
- ChatGPT-4 :
- Suggère des noms plus descriptifs pour les variables et les arguments
- Peut encore s’appuyer sur des anti-modèles dans ses solutions
Concision et pertinence :
- Claude 3 Opus :
- Se concentre sur le code modifié pertinent dans ses réponses
- Permet aux développeurs d’analyser et de comprendre plus rapidement et plus facilement le code.
- ChatGPT-4 :
- A tendance à répéter le code complet dans ses réponses
- Peut être moins efficace lorsqu’il s’agit de bases de code plus importantes
Scoping et effets secondaires involontaires :
- Claude 3 Opus :
- Maintient les changements suggérés dans le contexte approprié (par exemple, dans un crochet)
- Maintient une séparation claire des préoccupations
- Met à jour la logique du code pour qu’il se comporte correctement sur la base des indications fournies
- ChatGPT-4 :
- Peut déplacer la logique vers des endroits inappropriés (par exemple, d’un crochet vers un composant de consommation)
- Peut introduire des effets secondaires involontaires qui empêchent le comportement souhaité (par exemple, empêcher les retéléchargements)
Intégration et accessibilité :
- Claude 3 Opus :
- Meilleur choix pour les tâches complexes de refactorisation et d’organisation du code
- ChatGPT-4 :
- Plus grande intégration dans les environnements de développement intégrés (IDE)
- Plus pratique pour les tâches banales telles que la génération de code passe-partout
Performance globale :
- Claude 3 Opus :
- Démontre une performance supérieure dans la production de code propre et idiomatique
- Adhère aux meilleures pratiques et évite les anti-modèles
- Fait preuve d’une forte rétention du contexte et gère efficacement les tâches de conversion du code
- ChatGPT-4 :
- A des points forts dans les suggestions de dénomination descriptive
- Bénéficie d’une intégration plus large de l’IDE
Utilisation complémentaire :
- L’utilisation conjointe de Claude 3 Opus et de ChatGPT-4 pourrait donner les meilleurs résultats.
- L’exploitation des points forts de chaque modèle peut conduire à une aide au codage plus complète.
Potentiel futur :
- Une plus grande expérience du monde réel est nécessaire pour évaluer pleinement les performances sur des projets à plus grande échelle.
- Les deux modèles devraient jouer un rôle de plus en plus important dans la programmation assistée par l’IA.
- Les développeurs qui exploiteront efficacement ces outils seront probablement à la pointe de l’innovation en matière de développement logiciel.
Dans le domaine de l’assistance à la programmation, Claude 3 Opus et ChatGPT-4 apportent tous deux des capacités précieuses. Cependant, d’après notre comparaison approfondie, Claude 3 Opus démontre une performance supérieure dans la production d’un code propre et idiomatique qui adhère aux meilleures pratiques et évite les anti-modèles. Sa forte rétention de contexte et sa capacité à gérer les tâches de conversion de code en font un outil puissant pour les développeurs.
Ceci étant dit, ChatGPT-4 a ses points forts, en particulier en termes de suggestions de noms descriptifs et d’intégration plus large de l’IDE. En tant que tel, l’utilisation des deux modèles en tandem pourrait potentiellement produire les meilleurs résultats, en tirant parti des forces de chaque LLM.
Alors que les développeurs continuent d’explorer le potentiel de la programmation assistée par l’IA, il est clair que des modèles comme Claude 3 Opus et ChatGPT-4 joueront un rôle de plus en plus important. Bien qu’il soit nécessaire d’acquérir plus d’expérience dans le monde réel pour évaluer pleinement leurs performances sur des projets à grande échelle, l’avenir de l’assistance au codage par l’IA s’annonce prometteur. Les développeurs qui adoptent ces outils et apprennent à exploiter efficacement leurs capacités se retrouveront probablement à l’avant-garde de cette nouvelle ère passionnante du développement logiciel.
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