L’année 2024 et le début de 2025 ont marqué un tournant décisif dans l’univers du développement logiciel. Si vous codez aujourd’hui sans l’assistance d’une intelligence artificielle, vous faites partie d’une espèce en voie de disparition. Pendant longtemps, GitHub Copilot a régné en maître incontesté, imposant ses standards et s’intégrant partout via l’écosystème Microsoft.
Mais voilà, le monopole vacille. Une vague open-source déferle, et à sa tête, un nom revient sur toutes les lèvres : DeepSeek.
Chez CritiquePlus, nous ne nous contentons pas des communiqués de presse. J’ai passé les dernières semaines à tester intensivement ces deux géants. D’un côté, le codeur deepseek (dans ses versions V2 et la toute récente V3) et de l’autre, le colosse GitHub Copilot.
Alors, faut-il résilier votre abonnement Microsoft pour passer à la solution open-weights ? La réponse est nuancée. Plongeons dans ce comparatif technique et pratique : Deepseek Coder vs Github Copilot.
GitHub Copilot : le standard industriel
Commençons par le champion en titre. GitHub Copilot n’est plus à présenter, mais il a énormément évolué. Ce n’est plus un simple outil d’autocomplétion ; c’est un assistant contextuel complet qui comprend votre architecture.
L’expérience utilisateur et l’intégration
La force majeure de Copilot réside dans son intégration « clé en main ». Que vous soyez sur VS Code, Visual Studio, JetBrains ou même Vim, il est là. Microsoft a réussi à rendre l’outil invisible jusqu’à ce qu’il devienne indispensable.
L’une des fonctionnalités que j’apprécie particulièrement est le Copilot Chat. Il ne se contente pas de générer du code, il peut expliquer des segments complexes, générer des tests unitaires et même proposer des correctifs de sécurité en temps réel.
Tarification et accessibilité
C’est souvent ici que le bât blesse pour les freelances. La tarification de GitHub Copilot est claire, mais elle représente un budget :
- Individuel : 10 $ par mois (ou 100 $ par an).
- Business : 19 $ par utilisateur/mois.
- Enterprise : 39 $ par utilisateur/mois.
Cependant, il existe une porte d’entrée très populaire : le github copilot gratuit. Enfin, pas totalement gratuit pour tout le monde, mais pour les mainteneurs de projets open-source populaires et les étudiants. D’ailleurs, si vous êtes un étudiant copilote sur github (via le GitHub Student Developer Pack), vous bénéficiez de l’accès complet sans frais. C’est une stratégie brillante de Microsoft pour habituer la future main-d’œuvre à son outil.
Pour les entreprises, le prix de GitHub Copilot se justifie souvent par les gains de productivité (estimés à +55% selon les études de GitHub), mais pour un développeur indépendant, la facture peut peser.
DeepSeek Coder : la révolution open weights
Face au modèle fermé de Microsoft/OpenAI, DeepSeek a choisi une approche radicalement différente. L’entreprise chinoise a mis à disposition des modèles « open weights » (poids ouverts) qui rivalisent, et parfois dépassent, les modèles propriétaires.
L’ascension fulgurante : de V1 à V3
J’ai suivi l’évolution du codeur deepseek depuis ses débuts. La première version était prometteuse, mais le codeur deepseek v2 a changé la donne. Avec son architecture Mixture-of-Experts (MoE), deepseek-coder-v2 a offert des performances comparables à GPT-4 Turbo pour une fraction du coût d’inférence.
Mais récemment, l’arrivée du codeur deepseek v3 a encore repoussé les limites. Ce modèle excelle non seulement en Python et JavaScript, mais aussi dans des langages plus bas niveau comme C++ ou Rust.
Pourquoi DeepSeek séduit les puristes ?
Ce qui attire les développeurs vers le Code deepseek, c’est la transparence et le contrôle.
- Confidentialité : vous pouvez héberger le modèle vous-même (si vous avez le GPU adéquat) ou utiliser une API sans que vos données ne servent à entraîner le modèle tiers (selon leurs CGU).
- Coût API : l’API de DeepSeek est ridiculement moins chère que celle d’OpenAI. On parle d’un coût souvent 10 à 20 fois inférieur pour des performances similaires.
- Fenêtre de contexte : le codeur deepseek v2 et v3 supportent jusqu’à 128k tokens de contexte, permettant d’analyser des dépôts entiers, là où Copilot peut parfois « oublier » le début de votre fichier.
Duel de performance : les chiffres parlent
Pour ce test, nous ne nous sommes pas contentés de ressenti. Nous avons compilé les résultats des benchmarks standards (HumanEval et MBPP) ainsi que nos propres tests sur des refactorings complexes.
Deepseek Coder vs Github Copilot : tableau comparatif des performances (Mise à jour 2025)
Voici comment se positionnent les modèles actuels. Notez que GitHub Copilot utilise généralement une version optimisée de GPT-4o.
| Métrique | GitHub Copilot (GPT-4o) | DeepSeek Coder V2 | DeepSeek Coder V3 |
| HumanEval (Python) | ~90.2% | 90.2% | 92.6% |
| MBPP (Basic Python) | ~88% | 87.5% | 89.1% |
| Multi-Language (HumanEval-Mul) | Élevé | Très Élevé | Excellent |
| Fenêtre de Contexte | 32k – 128k (variable) | 128k | 128k |
| Coût API (Input/1M tokens) | ~$5.00 | ~$0.14 | ~$0.14 |
Sources : Rapports techniques DeepSeek AI et OpenAI.
Ce tableau est frappant. Le codeur deepseek v3 ne se contente pas de suivre ; il dépasse souvent le modèle sous-jacent de Copilot sur les tâches de génération de code pur.
Test pratique : la génération de code
J’ai demandé aux deux IA de générer une API REST complexe en Python avec FastAPI, incluant l’authentification JWT et une connexion PostgreSQL asynchrone.
- Résultat Copilot : le code est propre, bien intégré à mon IDE. L’autocomplétion « fantôme » (ghost text) est ultra-rapide. Copilot brille par sa capacité à prédire la ligne suivante quasi instantanément.
- Résultat DeepSeek : le Code deepseek généré via l’interface chat (ou via une extension tierce comme « Continue » dans VS Code) était structurellement plus robuste. DeepSeek a spontanément suggéré une structure de dossiers modulaire que Copilot n’avait pas proposée initialement.
Installation et configuration : le choc des philosophies
C’est ici que les chemins se séparent vraiment.
GitHub Copilot : la simplicité
Vous installez l’extension, vous vous connectez à votre compte GitHub, vous payez (ou activez votre licence étudiante), et c’est fini. Tout fonctionne. C’est l’expérience Apple du développement.
DeepSeek : la flexibilité pour les bricoleurs
Pour utiliser le codeur deepseek dans votre IDE (VS Code par exemple), vous ne trouverez pas d’extension officielle « DeepSeek » aussi polie que celle de Microsoft. La méthode la plus courante consiste à utiliser une extension open-source comme Continue.dev ou Twinny.
Voici comment je l’ai configuré :
- Installation de l’extension Continue dans VS Code.
- Configuration du fournisseur de modèle sur « DeepSeek ».
- Entrée de ma clé API (obtenue sur la plateforme DeepSeek).
C’est un peu plus technique, mais cela donne accès à la Source du code deepseek (au sens figuré, la puissance brute du modèle) directement dans votre éditeur. De plus, pour les entreprises soucieuses de la fuite de propriété intellectuelle, héberger un modèle deepseek-coder-v2 sur un serveur interne sécurisé est une option que Copilot ne propose pas vraiment (sauf en version Enterprise très coûteuse).
Qualité du code et sécurité
Une préoccupation majeure des DSI en France est la sécurité.
Le problème de la « boîte noire »
Avec Copilot GitHub, votre code transite par les serveurs de Microsoft/Azure. Bien que Microsoft garantisse la sécurité, certaines industries (banque, défense) restent frileuses.
L’approche transparente de DeepSeek
En analysant la Source du code deepseek (le modèle étant open weights), la communauté a pu vérifier l’architecture. De plus, la capacité de l’exécuter localement (pour les versions plus légères de 7B ou 33B paramètres) garantit qu’aucune donnée ne quitte votre réseau.
J’ai testé la génération de code SQL. Le Code source deepseek généré pour des requêtes complexes montrait une excellente compréhension des failles d’injection SQL, paramétrant systématiquement les requêtes, là où d’anciennes versions de Copilot pouvaient parfois être laxistes.
Tarification : le nerf de la guerre
Reparlons argent, car c’est souvent le facteur décisif.
- GitHub Copilot : Comme mentionné, le prix de GitHub Copilot est fixe. 10 $/mois pour un freelance, c’est 120 $ à l’année. C’est un investissement rentabilisé en quelques heures de travail, certes. Mais si vous arrêtez de payer, vous perdez tout.
- DeepSeek : Ici, le modèle économique est disruptif.
- Via API : J’ai utilisé l’API DeepSeek intensivement pendant un mois pour coder un projet personnel. Facture totale ? Moins de 2 $. Oui, vous avez bien lu. Le ratio prix/performance est imbattable.
- En local : Si vous avez une bonne carte graphique (RTX 3090/4090) ou un Mac M1/M2/M3 avec beaucoup de RAM, faire tourner le codeur deepseek v2 (version Lite ou quantisée) est gratuit (hors électricité).
Si vous cherchez une alternative au github copilot gratuit (une fois vos droits étudiants expirés), DeepSeek est la solution la plus viable économiquement.
Les limites de DeepSeek face à copilot
Soyons honnêtes, tout n’est pas rose chez le challenger.
- L’intégration IDE : Copilot est natif. DeepSeek nécessite des plugins tiers qui peuvent parfois être buggés ou moins réactifs. L’expérience « tab-autocomplete » (complétion en cours de frappe) est nettement plus fluide et rapide chez Copilote GitHub grâce à leur infrastructure mondiale et leur latence ultra-faible.
- L’écosystème : GitHub Copilot s’intègre aux Pull Requests, au terminal, et bientôt à la gestion de projet GitHub Issues. DeepSeek reste, pour l’instant, un moteur de génération de code pur.
- Le support : en cas de problème avec le Code source deepseek ou l’API, le support est communautaire ou basé en Chine, ce qui peut poser des soucis de fuseau horaire ou de langue pour les entreprises françaises, contrairement au support Enterprise de Microsoft.
Verdict critiqueplus : quel outil choisir en 2025 ?
Après un mois de cohabitation avec ces deux outils pour CritiquePlus, mon avis s’est affiné. Le choix Deepseek vs Github Copilot dépend essentiellement de votre profil.
Choisissez GitHub Copilot si :
- Vous voulez une solution « Plug & Play » qui fonctionne immédiatement.
- Vous travaillez dans un environnement d’entreprise qui utilise déjà la suite Microsoft/GitHub.
- Vous avez besoin de l’autocomplétion la plus rapide du marché (latence minimale).
- Le budget de 10-19 $/mois n’est pas un frein pour vous.
- Vous êtes un étudiant copilote sur github éligible à la gratuité.
Choisissez DeepSeek Coder si :
- Vous êtes un développeur expérimenté qui aime contrôler ses outils.
- Vous voulez drastiquement réduire vos coûts (API DeepSeek vs Abonnement Copilot).
- La confidentialité des données est critique et vous souhaitez héberger le modèle ou contrôler l’envoi de données.
- Vous avez besoin d’une fenêtre de contexte massive (128k) pour analyser de très gros fichiers de code.
- Vous voulez soutenir l’écosystème Open Weights et ne pas dépendre d’un seul fournisseur américain.
- Vous voulez tester le codeur deepseek v3, qui est actuellement l’un des meilleurs modèles de codage au monde, point final.
Conclusion
Il y a encore un an, il était impensable de contester l’hégémonie de Microsoft. Aujourd’hui, le Code deepseek prouve que l’open-source (ou l’open-weights) peut rivaliser avec les géants propriétaires.
Pour ma part, j’ai adopté une approche hybride : j’utilise GitHub Copilote au travail pour sa fluidité dans l’éditeur, mais pour tous mes projets personnels et mes scripts d’analyse de données, je passe par l’API de DeepSeek via l’extension Continue. La qualité du codeur deepseek est tout simplement bluffante pour le prix.
Et vous, allez-vous rester fidèle au copilote de Microsoft ou tenter l’aventure avec le nouveau prodige de l’IA ?
FAQ
Le codeur deepseek est-il vraiment gratuit ?
Le modèle lui-même est gratuit à télécharger et à utiliser si vous l’hébergez. L’utilisation via leur API est payante mais extrêmement peu coûteuse. Il n’y a pas d’abonnement mensuel fixe comme pour Copilot.
Peut-on utiliser DeepSeek dans VS Code ?
Oui, absolument. Mais contrairement à Copilote GitHub, vous devrez passer par des extensions tierces comme Continue, Roo Code ou Twinny et y configurer votre clé API DeepSeek.
Quelle est la différence entre deepseek-coder-v2 et v3 ?
La V3 est la dernière itération. Elle est plus performante, plus rapide et gère mieux les raisonnements complexes que la V2. Si vous commencez aujourd’hui, visez directement le codeur deepseek v3.
Existe-t-il un github copilot gratuit pour les non-étudiants ?
Officiellement, non (hors période d’essai de 30 jours). C’est là que des alternatives comme DeepSeek deviennent intéressantes pour les développeurs au budget serré.
