# Codex ou Claude Code : quel agent de programmation choisir?

Date: 2025-05-27 · Author: Robert Scales · https://guidetoartificialintelligence.com/fr/apprendre/codex-ou-claude-code-quel-agent/

**Answer:** Utilisez Codex d’OpenAI quand vous voulez confier plusieurs tâches bien définies à des bacs à sable infonuagiques et en examiner les résultats plus tard, et Claude Code d’Anthropic quand vous voulez un agent qui travaille à vos côtés, dans votre propre terminal ou éditeur, et qui demande avant de modifier quoi que ce soit. Bien des développeurs voudront les deux, pour des types de travail différents.

Deux agents de programmation sont arrivés la même semaine. Le 16 mai, OpenAI a ouvert un aperçu de recherche (*research preview*) de Codex dans ChatGPT, qui fonctionne avec codex-1, une version de son modèle o3 entraînée pour le génie logiciel. Le 22 mai, Anthropic a rendu Claude Code accessible à tous, en même temps que ses nouveaux modèles Claude Opus 4 et Claude Sonnet 4. Les deux lisent votre code, modifient des fichiers, lancent des tests et vous rendent compte. La différence qui compte au quotidien, c’est *où* ils travaillent et *comment* vous les supervisez.

Codex travaille loin de vous. Chaque tâche s’exécute dans son propre conteneur isolé, dans le nuage, chargé d’une copie de votre dépôt GitHub, avec l’accès à Internet coupé pendant le travail. Vous tapez une demande, cliquez sur « Code » et revenez dans une à trente minutes. Claude Code travaille avec vous. Il fonctionne dans votre terminal, ou dans de nouvelles extensions bêta pour VS Code et les éditeurs JetBrains, sur votre propre machine, et par défaut il demande la permission avant d’écrire dans des fichiers ou de lancer des commandes qui modifient quelque chose.

## La même tâche, deux façons de travailler

Prenons une tâche courante : le formulaire d’inscription d’une petite application Web accepte les adresses courriel sans les vérifier. Vous voulez ajouter une validation, avec des tests. Voici à quoi ressemble chaque façon de travailler, d’après la description que chaque entreprise donne de son outil. Ces descriptions sont des illustrations, pas un banc d’essai.

| Étape | Codex (nuage) | Claude Code (local) |
|---|---|---|
| Mise en place | Connecter le dépôt GitHub; écrire un script de configuration qui installe les dépendances, parce que le bac à sable n’a pas Internet pendant la tâche | L’installer, ouvrir un terminal dans le dossier du projet, lancer `claude` |
| Instructions du projet | Un fichier `AGENTS.md` dans le dépôt : comment lancer les tests, conventions de code | Un fichier `CLAUDE.md` : commandes, règles de style, consignes de test |
| Confier la tâche | Taper la demande dans le panneau Codex de ChatGPT et cliquer sur « Code »; vous pouvez lancer d’autres tâches en parallèle | Taper la demande dans le terminal; Anthropic suggère de lui demander d’explorer et de planifier avant d’écrire du code |
| Pendant le travail | Suivre la progression; impossible de réorienter en cours de tâche dans cet aperçu | Il s’arrête pour obtenir votre approbation avant de modifier des fichiers et de lancer des commandes, sauf si vous les autorisez |
| Preuves | Renvois aux journaux du terminal et aux résultats des tests | Vous voyez chaque commande et son résultat au fur et à mesure |
| Résultat | Examiner les modifications, demander des corrections ou ouvrir une demande de fusion (*pull request*) sur GitHub | Les modifications sont déjà dans votre dossier de travail; vous examinez les différences et faites le *commit* |

Un bon prompt fonctionne pour les deux :

```prompt
Ajoute une validation des adresses courriel au formulaire d’inscription.
- Refuse les valeurs vides et les adresses sans « @ » et sans domaine.
- Utilise le style d’erreur existant; n’ajoute pas de nouveau CSS.
- Écris d’abord les tests dans tests/test_signup.py, vérifie qu’ils échouent, puis fais-les réussir.
- Ne modifie aucun autre test. Lance toute la suite de tests avant de terminer.
```

La ligne « d’abord les tests » suit le conseil d’Anthropic elle-même pour Claude Code : les agents donnent leurs meilleurs résultats avec une cible claire, et des tests qui échouent en sont une. Elle convient tout aussi bien à Codex, puisque codex-1 a été entraîné à relancer les tests jusqu’à ce qu’ils réussissent.

## Comment choisir

**Choisissez Codex quand** le travail est un lot de tâches bien délimitées : renommer, ajouter des tests, corriger plusieurs petits bogues, rédiger une première version de la documentation. OpenAI affirme que ses propres ingénieurs l’utilisent ainsi, pour se débarrasser des tâches répétitives sans perdre leur concentration. Le bac à sable infonuagique signifie aussi que rien ne s’exécute sur votre portable. Il convient aux équipes abonnées aux forfaits ChatGPT Pro, Team ou Enterprise, ceux qui y ont accès dans cet aperçu; Plus et Edu doivent suivre.

**Choisissez Claude Code quand** vous voulez rester dans la boucle : du code inconnu que vous devez comprendre, des modifications qui touchent votre configuration locale, du travail d’interface où vous voulez montrer à l’agent une capture d’écran ou une maquette (l’aperçu de Codex n’accepte pas encore les images). Ses demandes de permission ralentissent le travail, mais elles attrapent aussi les erreurs avant qu’elles se produisent. Son mode sans interface (`claude -p "..."`) et sa nouvelle intégration à GitHub lui permettent aussi de fonctionner dans des scripts et sur des demandes de fusion.

Les deux sont solides. Anthropic rapporte 72,5 % pour Opus 4 et 72,7 % pour Sonnet 4 sur SWE-bench Verified, un test construit à partir de vrais problèmes signalés sur GitHub, et OpenAI rapporte de bons résultats pour codex-1 sur la même famille de tests. Ces chiffres disent que les deux peuvent faire du vrai travail; ils ne disent pas lequel convient à *vos* habitudes.

> **À essayer :** choisissez un petit problème réel dans un projet que vous connaissez. Rédigez la tâche sous forme de prompt avec un test à faire réussir, comme ci-dessus. Si vous avez accès aux deux outils, lancez-la une fois dans chacun et notez trois choses : combien de temps vous avez attendu, combien de fois vous avez dû intervenir, et à quel point le résultat était facile à examiner.

## Peut-on utiliser les deux dans le même projet?

Oui, et le partage peut être judicieux : Codex pour les tâches de fond que vous mettez en file d’attente et examinez plus tard, Claude Code pour le travail interactif que vous faites à votre bureau. Quelques habitudes les empêchent de se nuire.

Gardez un seul jeu d’instructions. Codex lit `AGENTS.md`; Claude Code lit `CLAUDE.md`. Écrivez une seule fois le contenu commun (commandes de test, conventions, ce qu’il ne faut pas toucher) et gardez les deux fichiers synchronisés, par exemple en faisant de l’un un court renvoi vers l’autre. S’ils se contredisent, les agents suivront des règles différentes dans le même code.

Laissez Git servir d’arbitre. Codex travaille sur sa propre copie et propose une demande de fusion; Claude Code modifie votre dossier de travail. Faites travailler chacun sur sa propre branche et fusionnez au moyen d’une révision normale, pour que deux agents ne modifient jamais les mêmes fichiers à votre insu.

Examinez tout de la même façon. OpenAI dit clairement qu’il faut vérifier le code écrit par un agent avant de le fusionner et de l’exécuter, et Anthropic prévient que laisser un agent sauter les vérifications de permission est risqué en dehors d’un conteneur isolé. L’agent qui a écrit une modification ne change rien à la norme qu’elle doit respecter : les tests réussissent, une personne lit les différences, puis on fusionne.

## Sources

- Introducing Codex: https://openai.com/index/introducing-codex/
- Introducing Claude 4: https://www.anthropic.com/news/claude-4
- Claude Code: Best practices for agentic coding: https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices