Développement assisté par IA (Cloud vs Local)

Cloud vs local : comprendre les vraies différences entre Codex, Claude, Continue et Ollama

L’intelligence artificielle a profondément changé la manière de développer.

Aujourd’hui, des outils comme Codex, Claude Code, Continue ou Ollama donnent parfois l’impression que « l’IA comprend tout votre projet toute seule et développe à votre place ».

Mais une question revient rapidement chez de nombreux développeurs :

Pourquoi une IA dans le cloud semble-t-elle beaucoup plus intelligente, autonome et fiable qu’une IA locale ?

La réponse n’a rien de magique et ne signifie pas nécessairement que votre configuration est mauvaise.

Elle repose avant tout sur une différence fondamentale d’architecture entre les solutions fonctionnant dans le cloud et celles exécutées en local.

Deux approches très différentes

Il existe aujourd’hui deux grandes approches du développement assisté par intelligence artificielle :

• 🔵 Le développement assisté par IA dans le cloud
• 🟢 Le développement assisté par IA en local

Même si elles peuvent sembler similaires en surface, ces deux approches ne fonctionnent pas du tout de la même manière.

Le développement assisté par IA dans le cloud

Exemples courants

• Codex avec GPT-4 ou GPT-5.x
• Claude Code avec Claude Sonnet ou Claude Opus
• GitHub Copilot en mode cloud

Ce qui se passe réellement

Lorsque vous envoyez une demande à un agent fonctionnant dans le cloud :

1. votre éditeur transmet du code et des éléments de contexte à des serveurs distants ;

2. un modèle d’intelligence artificielle très puissant analyse votre projet ;

3. un agent cloud peut ensuite :

   • raisonner sur le problème ;
   • modifier plusieurs fichiers ;
   • vérifier le résultat obtenu ;
   • relancer certaines étapes automatiquement lorsque cela est nécessaire.

Même si vous ne voyez qu’une seule réponse à l’écran, plusieurs itérations internes peuvent avoir lieu du côté du serveur.

Pourquoi l’expérience paraît-elle aussi fluide ?

Avec Codex ou Claude dans le cloud, vous avez rarement besoin de détailler précisément tout le contexte.

L’agent est souvent capable de comprendre une grande partie de la structure globale du projet. Il peut ainsi prendre en compte :

• l’API ;
• la base de données ;
• la logique métier ;
• les fichiers de configuration ;
• parfois même l’interface utilisateur.

Lorsqu’une demande concerne plusieurs parties du projet, l’agent peut :

• conserver un fil conducteur ;
• identifier certains oublis ;
• corriger ses propres erreurs ;
• poursuivre son travail jusqu’à obtenir une solution cohérente.

C’est notamment cette capacité qui peut donner l’impression que « Codex se relance tout seul ».

Les limites du cloud

Cette puissance s’accompagne néanmoins de plusieurs contraintes :

• ❌ votre code peut quitter votre machine ;
• ❌ il est difficile de savoir précisément quelles données sont envoyées ;
• ❌ vous dépendez d’un service externe et d’une connexion Internet ;
• ❌ cette utilisation peut être incompatible avec certaines contraintes professionnelles, comme un accord de confidentialité ou la manipulation de code sensible.

Le développement assisté par IA en local

Exemples courants

• Continue associé à Ollama ;
• des modèles open source comme Qwen, Llama ou DeepSeek ;
• Claude Code connecté à un modèle local par l’intermédiaire d’Ollama.

Ce qui change fondamentalement

Dans une configuration locale :

• le modèle fonctionne directement sur votre machine ;
• aucune donnée ne part sur Internet, à condition que votre environnement soit correctement configuré ;
• le fonctionnement de l’agent est généralement plus simple et plus limité.

Il n’existe donc pas de couche d’orchestration distante capable de prendre automatiquement en charge toutes les étapes du raisonnement.

Comment fonctionne un agent local ?

Dans sa forme la plus simple, un agent local :

1. reçoit une requête ;
2. réalise une action ou produit une réponse ;
3. s’arrête.

Il ne sait pas toujours automatiquement :

• qu’un fichier a été oublié ;
• qu’une autre partie du projet est également concernée ;
• que le résultat doit être testé ;
• qu’une nouvelle itération est nécessaire.

Pour qu’il poursuive son travail, vous devez généralement le lui demander explicitement ou utiliser un outil capable d’organiser plusieurs étapes.

Exemple concret

Prenons la demande suivante :

« Ajoutez une fonctionnalité qui concerne l’API, la base de données et l’interface utilisateur. »

Un agent cloud pourra généralement analyser la demande, intervenir sur plusieurs composants, vérifier la cohérence de l’ensemble et effectuer plusieurs corrections.

Un agent local pourra modifier correctement une première partie du projet, mais oublier une migration, une route, une validation ou un composant de l’interface avant de s’arrêter.

Il ne s’agit pas nécessairement d’un bug ou d’une mauvaise configuration.

Il s’agit principalement d’une différence de conception et d’orchestration.

Le rôle du modèle : un modèle 30B face à GPT-5.x

Il est courant de penser :

« Il suffit d’utiliser un modèle local plus volumineux pour obtenir la même expérience. »

Dans la pratique :

• un modèle local de 30 milliards de paramètres, comme Qwen3-Coder, peut être très performant ;
• un modèle de 70 milliards de paramètres peut offrir de meilleurs résultats ;
• mais même un modèle de 120 milliards de paramètres ou davantage ne reproduit pas nécessairement l’expérience proposée par Codex.

La raison est simple : la taille du modèle ne représente qu’une partie du problème.

La qualité finale dépend également :

• des données utilisées pour entraîner le modèle ;
• de sa capacité de raisonnement ;
• de la taille de sa fenêtre de contexte ;
• des outils auxquels il a accès ;
• de la manière dont l’agent organise et vérifie son travail.

La vraie différence : l’agent

Agent cloud : Codex ou Claude

Un agent cloud peut disposer de plusieurs mécanismes avancés :

• plusieurs boucles internes ;
• un cycle de type planification → action → observation → correction ;
• une reconstruction du contexte à chaque étape ;
• des mécanismes internes permettant de vérifier si la tâche est réellement terminée ;
• des outils pour lire, modifier, rechercher et tester le code.

Agent local : Continue ou Claude Code avec un modèle local

Un agent local fonctionne plus souvent selon un schéma simple :

• une requête ;
• une génération ;
• une réponse.

Son efficacité dépend alors fortement :

• de la qualité de votre prompt ;
• du contexte que vous fournissez ;
• du modèle sélectionné ;
• des outils disponibles ;
• des règles définies dans votre environnement.

L’agent local ne sait donc pas toujours, par lui-même, qu’il doit poursuivre son travail ou vérifier une autre partie du projet.

Pourquoi Continue demande-t-il davantage de méthode ?

Continue fait un choix qui privilégie :

• ✅ la transparence ;
• ✅ le contrôle du contexte ;
• ✅ la compatibilité avec une utilisation locale ou hors ligne ;
• ❌ une automatisation généralement moins importante que celle des grands agents cloud.

Cette approche implique de structurer davantage votre travail.

Selon votre configuration et la version utilisée, vous pouvez notamment avoir besoin de :

• sélectionner explicitement les fichiers ou dossiers concernés ;
• fournir le contexte pertinent ;
• découper les demandes complexes ;
• travailler en plusieurs phases.

Une méthode adaptée au travail local peut être la suivante :

1. demander une analyse globale du besoin ;
2. identifier les fichiers potentiellement concernés ;
3. établir un plan d’intervention ;
4. effectuer l’implémentation ;
5. vérifier les modifications et lancer les tests.

En local, vous remplacez donc une partie de l’orchestration automatique du cloud par une méthode de travail plus explicite.

Claude Code : une amélioration, mais pas un miracle

Claude Code est généralement plus orienté vers le fonctionnement par agent que Continue.

Il peut notamment proposer :

• un meilleur enchaînement des actions ;
• des workflows plus naturels ;
• une expérience plus proche de celle de Codex ;
• une meilleure utilisation des outils disponibles dans le terminal.

Toutefois, lorsque Claude Code est connecté à un modèle local par l’intermédiaire d’Ollama, le moteur de raisonnement reste celui du modèle open source sélectionné.

Claude Code peut donc améliorer l’orchestration et l’utilisation des outils, mais il ne transforme pas automatiquement un modèle local en équivalent de Claude Opus ou de GPT-5.x.

Cas pratique : passer d’un assistant IDE à un agent en terminal

Dans un environnement local reposant sur Windows 11, WSL2 et Ollama, il est courant de constater que :

• un assistant intégré à l’éditeur, comme Continue, est immédiatement capable de consulter les fichiers ouverts ou sélectionnés ;
• un agent en terminal, comme Codex CLI, peut nécessiter une configuration supplémentaire pour accéder correctement au projet et à ses outils.

Cette différence s’explique par le fait qu’un agent en terminal repose sur une boucle combinant un modèle, un agent et des outils.

Selon l’outil et sa configuration, l’accès aux fichiers du projet peut nécessiter l’utilisation du Model Context Protocol, plus couramment appelé MCP, ainsi que la configuration d’un serveur permettant l’accès au système de fichiers.

Pour consulter une procédure plus complète comprenant l’installation, les problèmes liés à npm ou NVM, la vérification de la configuration MCP et les premiers tests, vous pouvez lire la documentation suivante :

Codex CLI + Ollama + WSL2 sous Windows

Tableau décisionnel : cloud ou local ?

Une conclusion honnête

Vous ne vous trompez pas et vous n’avez pas nécessairement mal configuré votre environnement.

Les agents cloud comme Codex ou Claude sont aujourd’hui généralement plus efficaces pour :

• développer des fonctionnalités importantes ;
• réaliser des refactorings globaux ;
• comprendre les interactions entre plusieurs parties d’un projet ;
• enchaîner automatiquement plusieurs étapes de travail.

Les solutions locales sont particulièrement intéressantes pour :

• protéger la confidentialité du code ;
• maîtriser les données transmises ;
• conserver le contrôle sur les modèles et les outils ;
• faciliter l’auditabilité ;
• travailler sur des projets sensibles ;
• continuer à travailler sans connexion Internet.

Le compromis réaliste : un workflow hybride

De nombreux développeurs adoptent aujourd’hui une approche hybride :

• le cloud pour l’analyse globale, l’architecture et les modifications importantes ;
• le local pour les implémentations ciblées, le code sensible et les tâches de maintenance.

Cette approche ne constitue pas une faiblesse.

Il s’agit au contraire d’une stratégie d’ingénierie pragmatique, qui consiste à choisir l’outil le plus adapté à chaque tâche tout en tenant compte des performances, de la confidentialité et du niveau de contrôle recherché.