Il y a quelques jours, OpenAI a officiellement lancé son tout nouveau modèle à grande échelle, le GPT-5.4-Cyber. Comme l’ont souligné de nombreux internautes, ce modèle donne une très forte impression de déjà-vu.
Ce nouveau modèle, tant au niveau de ses utilisateurs cibles que de ses cas d'utilisation, voire de sa stratégie marketing, est pratiquement le reflet exact du modèle récemment lancé par Anthropic Claude Mythos. Ce genre de “ combat au corps à corps ” a atteint un stade où il ne se cache même plus. Même le *New York Times* l’a souligné sans détour dans un titre récent : “ Comme Anthropique, OpenAI… ”
Cette tendance à l'homogénéisation ne se limite pas aux modèles d'entrée de gamme. Si l'on examine la série de produits lancés récemment par ces deux entreprises, on constate qu'ils se ressemblent de plus en plus.
Sous les feux des projecteurs du marché des capitaux, cette convergence apparaît encore plus clairement. Leurs valorisations sur le marché secondaire sont désormais extrêmement proches. Anthropic a même légèrement dépassé OpenAI récemment, grâce à son expansion rapide sur le marché des entreprises. Le capital est toujours sensible : à ses yeux, ces deux licornes ont les mêmes cornes.
Il semble que l'homogénéisation des modèles de base conduise inévitablement à une convergence au niveau des applications des couches supérieures.
Aujourd’hui, je voudrais vous parler de deux outils de référence qui incarnent l’état actuel de l’art en matière de programmation assistée par l’IA : Codex d’OpenAI et Claude Code d’Anthropic. Alors qu’ils suivaient autrefois des voies complètement différentes, ils se retrouvent aujourd’hui… arriver à la même destination, comment ont-ils fini par prendre progressivement la même forme ?
De la divergence à la convergence : l'évolution de deux géants
Si l'on remonte quelques années en arrière, Codex et Claude Code étaient le fruit de philosophies techniques totalement différentes.
La logique sous-jacente de Codex était essentiellement “ la rapidité avant tout ”. C'était comme si un développeur senior ayant cinq ans d'expérience vous suivait partout, toujours prêt à compléter automatiquement votre code.
Dans la vision d’OpenAI, Codex était un agent terminal léger et hautement interactif. Il mettait l’accent sur l’itération rapide et programmation interactive. Sa vitesse d’exécution était extrêmement rapide : grâce au matériel Cerebras WSE-3, il pouvait atteindre un débit de 1 000 tokens par seconde. Dans les flux de travail réels, Codex proposait trois modes de validation distincts : suggestion, édition automatique et automatisation complète, permettant ainsi aux développeurs de rester constamment informés. Cette conception répondait parfaitement aux besoins des développeurs qui avaient besoin d’un prototypage rapide et d’interactions fréquentes.
En revanche, Claude Code affichait dès le départ une personnalité “ froide ” et réservée, à l'image d'un architecte.
Anthropic lui a donné l'ADN nécessaire pour gérer des tâches extrêmement complexes. Il s'appuyait sur une fenêtre de contexte gigantesque pouvant atteindre 1 million de tokens, ainsi que sur une technique de “ compression ” unique permettant des conversations pratiquement illimitées. La philosophie de Claude Code était “ contrôle global, agir après avoir planifié ”. Avant d’exécuter la moindre action, il utilisait d’abord une recherche par agents pour comprendre pleinement l’ensemble du code, puis coordonnait des modifications cohérentes sur plusieurs fichiers. Pour les tâches de refactorisation à l’échelle de l’entreprise impliquant des dizaines de milliers de lignes de code, Claude Code faisait preuve d’une maîtrise étonnante.
Cependant, au fil du temps et à mesure que les cas d'utilisation se diversifiaient, ces deux outils, à l'origine très différents, ont commencé à s'inspirer l'un de l'autre.
Lorsqu'il s'agit de gérer des projets complexes, le principal obstacle pour un modèle d'IA unique réside dans la « pollution contextuelle ». Si vous demandez à une IA de refactoriser un module d'authentification, après avoir lu 40 fichiers, elle oublie souvent le modèle de conception du premier fichier. Pour remédier à ce problème, les deux entreprises sont parvenues à des solutions quasi identiques : attribuer des fenêtres contextuelles indépendantes à chaque sous-tâche.
OpenAI a rapidement lancé une nouvelle application de bureau pour macOS, qui isole les tâches dans différents threads par projet et les exécute de manière indépendante dans des environnements de test cloud. Anthropic a introduit une architecture de “ équipe d’agents ”, permettant aux développeurs de créer plusieurs sous-agents qui partagent des listes de tâches et des dépendances tout en travaillant en parallèle dans des contextes distincts. Qu’on l’appelle “ sable cloud ” ou « équipe d’agents », le principe technique sous-jacent est désormais parfaitement aligné.
Même dans les classements des benchmarks, on constate un équilibre fragile. GPT-5.3-Codex arrive en tête du Terminal-Bench 2.0 avec un score de 77,31 TP3T, tandis que Claude Code atteint 80,81 TP3T sur le SWE-bench Verified, plus complexe. Chacun domine son propre domaine de prédilection tout en s'efforçant activement de pallier ses faiblesses.
L'effet OpenClaw : la force invisible qui abat les murs
Si la stratégie interne est à l'origine de cette convergence, la pression exercée par l'écosystème open source constitue quant à elle une force externe qu'il est impossible d'ignorer. À ce propos, il convient de mentionner OpenClaw.
En tant que cadre de gestion des flux de travail issu de la communauté open source, OpenClaw a de fait abattu les barrières écosystémiques érigées par les géants de la technologie. Elle a normalisé l'interaction entre les grands modèles et les chaînes d'outils des terminaux locaux.
Autrefois, des aspects tels que la manière de permettre à un modèle d’appeler avec élégance des commits Git locaux, d’exécuter en toute sécurité des scripts de test dans un environnement isolé, ou encore de réaliser une vérification par raisonnement en plusieurs étapes, relevaient tous de “ technologies noires ” propriétaires dont Codex et Claude Code tiraient une grande fierté.
Mais OpenClaw a transformé ces processus en protocoles généraux. Cela signifie que les développeurs ne sont plus obligés de se limiter à une plateforme spécifique simplement pour utiliser un certain modèle de collaboration. Le mouvement open source a fait de la normalisation une tendance inéluctable. Face à cela, OpenAI et Anthropic n’ont eu d’autre choix que de baisser la garde et de s’adapter à ces normes ouvertes.
Lorsque les obstacles techniques sous-jacents seront levés par des initiatives open source telles qu’OpenClaw, et que toutes les fonctionnalités avancées deviendront des configurations standard, la seule voie possible pour Codex et Claude Code sera une concurrence sans fin sur le plan des nuances de l’expérience utilisateur.
C'est pourquoi elles se ressemblent de plus en plus. Dans un cadre normalisé, il n'y a souvent qu'une seule solution optimale, à l'image de l'évolution convergente en biologie.
Codex rattrape son retard sur Claude Code
Bien que Claude Code et Codex se rapprochent, des différences subsistent. À certains égards, Codex semble même gagner en popularité auprès des développeurs.
Il y a quelques jours, au sein de la communauté r/ClaudeCode, un ingénieur senior comptant 14 ans d'expérience (l'utilisateur u/Canamerican726) a publié une analyse très approfondie.
Il a passé 100 heures à utiliser Claude Code et 20 heures à utiliser Codex dans le cadre d'un projet complexe comptant 80 000 lignes de code.
De son point de vue, utiliser Claude Code revenait à superviser un ingénieur qui travaillait contre la montre : le processus avançait à un rythme effréné, mais ignorait souvent les règles définies dans CLAUDE.md et avait tendance à empiler du code dans les fichiers existants plutôt que de procéder à une refactorisation.
À l’inverse, Codex donnait l’impression d’être un développeur stable et expérimenté, fort de 5 à 6 ans d’expérience. Bien qu’il fût 3 à 4 fois plus lent, il prenait le temps de réfléchir et de refactoriser au fur et à mesure, tout en respectant scrupuleusement les limites des instructions. Ce niveau d’autonomie permettait à l’ingénieur de lui confier des tâches en toute sérénité et de se concentrer sur d’autres activités.
Des avis similaires ont été exprimés sur des plateformes telles que X. Le chercheur Aran Komatsuzaki a souligné que Claude Code restait en tête pour les tâches liées au front-end, mais que Codex s'avérait plus fiable pour la planification du back-end et la mise à jour des informations grâce à des recherches fréquentes sur Internet.
Lors de discussions concrètes, les développeurs ont souligné que les modèles basés sur Opus fonctionnent rapidement mais accumulent souvent une “ dette de propreté du code ”, tandis que Codex, bien que plus lent, nettoie au fur et à mesure. Certains ont même formulé une règle empirique : lorsque l'utilisation de la fenêtre de contexte atteint 70%, il faut immédiatement démarrer une nouvelle session, sous peine de voir apparaître des bogues cachés.
Ces expériences vécues montrent clairement que, à mesure que les fonctionnalités de ces outils se recoupent de plus en plus, ce sont finalement de petites différences d'expérience — telles que le “ coût de la correction des bogues ” et la “ charge mentale liée à la maintenance ” — qui déterminent les préférences des développeurs. Pour les utilisateurs chinois, il existe également quelques défis supplémentaires.
Une réflexion froide : la guerre écologique cachée derrière l'homogénéisation
Bien sûr, le choix du meilleur outil dépend toujours du développeur — et de son niveau de compétence. Comme l’a conclu u/Canamerican726 : si vous ne maîtrisez pas le génie logiciel, ces deux outils donneront de mauvais résultats. Les outils ne remplacent pas les compétences.
Cette affirmation met fin à une illusion de longue date concernant les outils de programmation d'IA. Nous pensions autrefois qu'avec un assistant d'IA suffisamment puissant, même une personne sans aucune expérience pourrait développer seule des applications destinées aux entreprises. Mais la réalité est tout autre.
Claude Code nécessite un “ pilote ” très concentré et compétent, sans quoi il risque facilement de perdre le cap dans les bases de code volumineuses. Codex, bien que plus autonome, a tout de même besoin que le développeur lui fournisse un contexte système précis pour fonctionner de manière optimale.
Ainsi, lorsque les capacités des outils deviennent très homogènes, où se situent alors les véritables avantages concurrentiels de ces entreprises ?
La réponse réside dans les stratégies tarifaires et les réalités financières. Pour une même tâche, Claude Code consomme souvent 3 à 4 fois plus de jetons que Codex, ce qui le rend plus coûteux. Pour les équipes d’entreprise, l’utilisation de Le « Claude Code » peut coûter entre $100 et $200. par développeur et par mois. De son côté, Codex regroupe ses fonctionnalités dans des formules d'abonnement plus abordables et tire parti de l'immense écosystème GitHub pour attirer les utilisateurs.
L'ambition d'Anthropic est d'intégrer profondément Claude Code dans les flux de travail des géants technologiques disposant de moyens financiers importants. Par exemple, Stripe a permis à 1 370 ingénieurs d'utiliser Claude Code pour mener à bien une migration interlangages en quatre jours — une tâche qui aurait pris des semaines à une équipe de dix personnes. Ramp s’en est servi pour réduire de 80% le temps de réponse aux incidents. OpenAI, quant à lui, s’appuie sur la portée étendue de son écosystème pour faire de Codex le choix par défaut de nombreux développeurs au quotidien.
Il ne s'agit plus seulement d'une compétition technique : c'est une guerre qui porte sur la dépendance vis-à-vis d'un écosystème, la stratégie tarifaire et l'ancrage des habitudes des utilisateurs.
Le carrefour du développeur
Avec le recul, le lancement de GPT-5.4-Cyber n’est qu’une petite note de bas de page dans une bataille bien plus longue. La convergence entre Codex et Claude Code montre que les outils de programmation basés sur l’IA sont passés d’une phase expérimentale précoce, marquée par la nouveauté, à un stade de maturité et d’industrialisation.
Aujourd'hui, Claude Code génère 135 000 commits GitHub par jour, ce qui représente déjà environ 4% de l'ensemble des commits publics. Dans un avenir proche, la plupart des codes standard, des cas de test élémentaires et des refactorisations de routine seront probablement gérés en arrière-plan, de manière transparente, par ces agents IA de plus en plus similaires.
Face à deux super-outils aux fonctionnalités quasi identiques et dont l'expérience d'utilisation se rapproche de plus en plus, quelle est la valeur fondamentale qui reste au développeur humain ?
Peut-être que l'ère de l'avantage lié aux outils touche à sa fin. Lorsque tout le monde disposera de la même arme redoutable, ce qui déterminera le succès ne sera plus la rapidité de la complétion de code, mais la capacité à mieux cerner les problèmes, à avoir une vision plus large de l'architecture système et à trouver ce qui rend l'humain irremplaçable dans un monde envahi par le code généré par l'IA.
