Cloud vs Local : comprendre les vraies différences (Codex, Claude, Continue, Ollama)

L’IA a profondément changé la façon de développer.
Aujourd’hui, des outils comme Codex (GPT), Claude Code, Continue ou Ollama donnent parfois l’impression que « l’IA comprend tout le projet toute seule et code à ta place ».

Mais très vite, une question revient chez de nombreux développeurs :

Pourquoi l’IA en cloud semble beaucoup plus intelligente, autonome et fiable que l’IA locale ?

La réponse n’est ni magique, ni liée à une mauvaise configuration.
Elle repose sur une différence fondamentale d’architecture entre le cloud et le local.

1. Deux mondes très différents

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

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

Ces deux mondes ne fonctionnent pas du tout de la même manière, même s’ils se ressemblent en surface.

2. Le développement assisté par IA en cloud

Exemples courants

  • Codex avec GPT-4 / GPT-5.x
  • Claude Code avec Claude (Sonnet / Opus)
  • Copilot en mode cloud

Ce qui se passe réellement

Quand tu fais une demande à un agent cloud :

  1. ton éditeur envoie du code et du contexte vers des serveurs distants
  2. un modèle très puissant analyse le projet
  3. un agent cloud :
    • réfléchit
    • modifie des fichiers
    • vérifie le résultat
    • se relance automatiquement si nécessaire

👉 Même si tu ne vois qu’une seule réponse, plusieurs itérations internes ont souvent lieu côté serveur.

Pourquoi l’expérience est si fluide

Avec Codex ou Claude cloud :

  • tu précises rarement le contexte
  • l’agent comprend souvent la globalité du projet
  • il gère naturellement :
    • l’API
    • la base de données
    • la logique métier
    • la configuration
    • parfois même le frontend

Quand une demande touche plusieurs aspects du projet, l’agent :

  • garde un fil conducteur
  • détecte les oublis
  • corrige ses propres erreurs
  • continue jusqu’à obtenir une solution cohérente

👉 C’est cette capacité qui donne l’impression que « Codex se relance tout seul ».

Les limites du cloud

Cette puissance a un coût :

  • ❌ le code quitte ta machine
  • ❌ impossible de vérifier exactement ce qui est envoyé
  • ❌ dépendance à un service externe
  • ❌ parfois incompatible avec des contraintes professionnelles (NDA, code sensible)

3. Le développement assisté par IA en local

Exemples

  • Continue + Ollama
  • Modèles open-source (Qwen, Llama, DeepSeek…)
  • Claude Code utilisé avec un modèle local via Ollama

Ce qui change fondamentalement

En local :

  • le modèle tourne sur ta machine
  • aucune donnée ne part sur Internet (si bien configuré)
  • l’agent est beaucoup plus simple

👉 Il n’y a pas de magie serveur.

Comment fonctionne un agent local

Un agent local :

  1. reçoit une requête
  2. agit une seule fois
  3. s’arrête

Il ne sait pas automatiquement :

  • qu’il a oublié un fichier
  • qu’une autre partie du projet est impactée
  • qu’il devrait itérer

Sauf si tu le lui demandes explicitement.

Exemple concret

Demande :
« Ajoute une fonctionnalité qui touche l’API, la base de données et l’UI. »

  • Agent cloud : agit, vérifie, corrige, boucle jusqu’à cohérence
  • Agent local : modifie une partie, peut en oublier une autre, s’arrête

👉 Ce n’est ni un bug, ni une mauvaise configuration.
👉 C’est une différence de conception.

4. Le rôle du modèle : 30B vs GPT-5.x

On pense souvent :
« Il suffit d’un modèle local plus gros pour avoir la même chose. »

En pratique :

  • un modèle local 30B (ex : Qwen3-Coder) est très bon
  • un 70B est meilleur
  • mais même un 120B ou plus n’atteint pas l’expérience Codex

Pourquoi ?
Parce que la taille du modèle n’est qu’une partie du problème.

5. La vraie différence : l’agent

Agent cloud (Codex, Claude)

  • multi-boucles internes
  • plan → action → observation → correction
  • reconstruction du contexte à chaque itération
  • heuristiques internes : « Ai-je vraiment fini ? »

Agent local (Continue, Claude Code local)

  • une requête → une réponse
  • dépend fortement :
    • du prompt
    • du contexte fourni
    • du modèle

👉 L’agent local ne sait pas tout seul qu’il doit continuer.

6. Pourquoi Continue demande plus de discipline

Continue fait un choix volontaire :

  • ✅ transparence
  • ✅ contrôle total du contexte
  • ✅ compatible 100 % local / offline
  • ❌ moins d’automatisme

Cela implique :

  • utiliser explicitement @codebase, @folder, @file
  • structurer ses demandes
  • travailler en phases

Exemple recommandé en local :

  1. Analyse globale
  2. Liste des fichiers impactés
  3. Plan
  4. Implémentation
  5. Vérification

👉 En local, tu remplaces le moteur d’agent cloud par de la méthode.

7. Claude Code : une amélioration… mais pas un miracle

Claude Code (l’outil) est plus « agentic » que Continue :

  • meilleure enchaîne d’actions
  • workflows plus naturels
  • ergonomie plus proche de Codex

Mais utilisé avec un modèle local via Ollama :

  • le cerveau reste un modèle open-source

👉 Claude Code améliore l’agent,
👉 il ne remplace pas un modèle cloud comme Claude ou GPT-5.x.

8. Tableau décisionnel — Cloud ou Local ?

| Ton besoin / ta contrainte | Cloud (Codex, Claude, GPT…) | Local (Continue + Ollama) | | --- | --- | --- | | Comprendre rapidement un projet complexe | Excellent | Possible mais guidé | | Gérer une feature transverse (API + DB + UI) | Très efficace (itère seul) | Nécessite découpage | | Refactor global / migration | Idéal | Risque d’oublis | | Peu préciser le contexte | Oui | Non | | Itérations automatiques | Oui | Non | | Contrôle fin du contexte | Faible | Très élevé | | Travailler hors ligne | Impossible | Oui | | Code sensible / NDA | Déconseillé | Recommandé | | Auditabilité / reproductibilité | Faible | Forte | | Ressources matérielles locales | Aucune | Élevées | | Simplicité d’usage | Très simple | Plus procédural | | Confidentialité maximale | Non | Oui |

9. La vérité honnête

Tu ne te trompes pas.
Tu n’as rien mal configuré.

👉 Codex cloud est objectivement supérieur aujourd’hui pour :

  • grosses features
  • refactors globaux
  • compréhension transverse

👉 Le local est supérieur pour :

  • confidentialité
  • maîtrise
  • auditabilité
  • projets sensibles

10. Le compromis réaliste

De nombreux développeurs adoptent aujourd’hui un workflow hybride :

  • Cloud → réflexion globale, architecture, gros changements
  • Local → implémentation fine, code sensible, maintenance

Ce n’est pas une faiblesse.
C’est une stratégie d’ingénieur.