Points clés
- La prise en charge des LLM locaux est le critère décisif pour le travail confidentiel. Si votre code est propriétaire, sous NDA ou régulé, la question n'est pas la qualité de l'autocomplétion — c'est de savoir si l'outil peut tourner sur un LLM local pour que le code ne quitte jamais votre machine.
- Idéal pour les LLM locaux : Continue.dev — gratuit, open source (Apache 2.0), et conçu avec Ollama, LM Studio et llama.cpp comme cibles natives. Toutes les fonctions marchent en local, sans compte requis.
- Éditeur le plus abouti : Cursor — environ 20 $/mois pour le palier Pro, la meilleure expérience d'autocomplétion, et la prise en charge d'un LLM local via un point de terminaison personnalisé compatible OpenAI. Code source fermé.
- Référence de l'écosystème GitHub : GitHub Copilot — environ 10 $/mois, intégration GitHub étroite, mais uniquement cloud : il n'a pas de mode LLM local, donc le contexte du code est envoyé au fournisseur.
- Meilleur contexte de code source pour les équipes : Sourcegraph Cody — contexte à l'échelle du code source pour le refactoring, plus administration d'équipe et journaux d'audit. Prise en charge de LLM local via Ollama ; le palier standard tourne autour de 9 $/utilisateur/mois et un palier entreprise coûte plus cher.
- Un LLM local nécessite un GPU. Les modèles de codage locaux veulent environ 8 Go de VRAM ou plus — Qwen2.5 Coder 7B convient aux systèmes plus modestes, le 14B est le choix de taille moyenne par défaut, et les modèles de classe 33B veulent 24 Go. Sans GPU, un outil cloud est la seule option.
- Les outils cloud gardent l'avantage sur la qualité brute et la vitesse de mise en place. Les meilleurs modèles de codage cloud devancent les options locales sur les problèmes difficiles, et un outil cloud est productif en quelques minutes contre une mise en place plus longue d'une pile LLM locale.
- Les prix changent avec les révisions de plans. Traitez chaque chiffre ici comme un instantané de mai 2026 et confirmez le tarif et le palier courants sur la page de tarifs de l'éditeur.
Faits rapides
- Meilleure prise en charge des LLM locaux : Continue.dev — intégration native d'Ollama, LM Studio et llama.cpp ; mise en place en environ 5 minutes.
- Meilleure UX d'autocomplétion : Cursor — un fork de VS Code ; le LLM local via un point de terminaison personnalisé prend environ 15 minutes à configurer.
- Seul outil uniquement cloud ici : GitHub Copilot — pas de mode LLM local ; le contexte du code va au fournisseur.
- Idéal pour les équipes : Sourcegraph Cody — contexte à l'échelle du code source, console d'administration et journaux d'audit.
- Plancher matériel pour LLM local : environ 8 Go de VRAM ; Qwen2.5 Coder 14B est le modèle de codage de taille moyenne par défaut.
- Open source : seul Continue.dev (Apache 2.0) ; les extensions IDE de Cursor, GitHub Copilot et Cody sont fermées.
- Réalité tarifaire 2026 : les abonnements aux outils de développement changent avec les révisions de plans — traitez les chiffres comme un instantané de mai 2026.
Choix de la rédaction : Continue.dev
Pour les développeurs qui veulent un outil de codage IA tournant sur un LLM local, Continue.dev est le choix — il est gratuit, open source, et conçu avec Ollama et LM Studio comme cibles principales. Il prend en charge VS Code, les IDE JetBrains et Vim à parts égales, toutes les fonctions marchent entièrement hors ligne avec des modèles locaux, et aucun compte n'est requis pour un usage local uniquement. Si vous voulez l'expérience d'édition la plus aboutie et acceptez de payer, Cursor est le meilleur choix ; si votre code est public et que vous vivez dans l'écosystème GitHub, GitHub Copilot est le chemin le plus simple. Choisissez Continue.dev quand garder le code sur votre propre machine et ne rien payer sont deux priorités.
📌Note: Ce Choix de la rédaction reflète uniquement la capacité LLM local et le prix. PromptQuorum n'est inscrit à aucun programme d'affiliation et les liens ci-dessous ne portent aucune balise d'affiliation — ce sont de simples liens de référence qui ne génèrent aucune commission.
Comparaison des quatre outils de codage IA en 2026
La prise en charge des LLM locaux, la couverture des IDE et le statut open source proviennent de la documentation publiée par chaque éditeur. Les tarifs sont un instantané de mai 2026 du palier standard individuel ou par utilisateur — les éditeurs révisent leurs plans, donc confirmez le chiffre et le palier courants sur la page de tarifs de l'éditeur avant de souscrire. La prise en charge des LLM locaux va de native (Continue.dev) à la configuration d'un point de terminaison personnalisé (Cursor), à la configuration d'Ollama (Cody), à aucune (GitHub Copilot).
📍 En une phrase
Pour les outils de codage IA, le fait que l'outil tourne sur un LLM local décide si votre code reste sur votre machine — vérifiez cela en premier, puis comparez la qualité de l'autocomplétion et le prix.
💬 En termes simples
Chaque outil de codage IA a besoin d'un modèle pour réfléchir. Certains peuvent utiliser un modèle tournant sur votre propre ordinateur, donc votre code ne quitte jamais les lieux. D'autres n'utilisent que le modèle cloud de l'éditeur, ce qui signifie que votre code est téléversé. Décidez de ce dont vous avez besoin avant de comparer quoi que ce soit d'autre.
| Outil | LLM local | Prix (mai 2026) | Open source | IDE | Idéal pour |
|---|---|---|---|---|---|
| Continue.dev | Natif — Ollama, LM Studio, llama.cpp | Gratuit | Oui — Apache 2.0 | VS Code, JetBrains, Vim | Développeurs local-first |
| Cursor | Via point de terminaison personnalisé compatible OpenAI | ~20 $/mois (Pro) | Non — fermé | Cursor (fork de VS Code) | Expérience d'éditeur la plus aboutie |
| GitHub Copilot | Non — uniquement cloud | ~10 $/mois | Non — fermé | VS Code, JetBrains, Vim | Intégration à l'écosystème GitHub |
| Sourcegraph Cody | Via configuration d'Ollama | ~9 $/utilisateur/mois en standard ; le palier entreprise coûte plus cher | Partiel — CLI ouvert, extensions IDE fermées | VS Code, JetBrains, Neovim | Équipes ayant besoin de contexte à l'échelle du code source |
Quel outil choisir ?
Votre exigence de confidentialité décide si un LLM local est obligatoire ; le budget et la taille de l'équipe départagent le reste. Trouvez la ligne qui correspond à votre situation.
| Votre situation | Choisissez ceci |
|---|---|
| Mon code est propriétaire et doit rester sur ma machine | Continue.dev + un LLM local |
| Je veux la meilleure option gratuite sans compte | Continue.dev |
| Je veux l'éditeur le plus abouti et j'accepte de payer | Cursor (~20 $/mois) |
| Mon code est public et je vis dans l'écosystème GitHub | GitHub Copilot (~10 $/mois) |
| Mon équipe a besoin de contexte à l'échelle du code source pour le refactoring | Sourcegraph Cody |
| Je n'ai pas de GPU et ne peux pas faire tourner un LLM local | GitHub Copilot ou Cursor (modèles cloud) |
| Je suis indécis et veux un point de départ sûr et sans coût | Continue.dev — gratuit, puis ajoutez un outil payant si vous le dépassez |
Continue.dev : le meilleur outil de codage à LLM local
Continue.dev est le choix quand vous voulez un outil de codage IA tournant sur un LLM local, parce qu'il a été conçu avec Ollama, LM Studio et llama.cpp comme cibles natives plutôt que comme des ajouts tardifs. Il est gratuit, open source sous Apache 2.0, et fonctionne dans VS Code, les IDE JetBrains et Vim — toutes les fonctions tournent entièrement hors ligne avec un modèle local.
- Prise en charge des LLM locaux : intégration native avec Ollama, LM Studio, llama.cpp et tout point de terminaison compatible OpenAI — pointez-le vers votre point de terminaison local dans un fichier de configuration et il fonctionne, en environ 5 minutes.
- Prix : gratuit, sans palier premium ; open source sous la licence Apache 2.0.
- IDE : VS Code, JetBrains (IntelliJ, PyCharm, GoLand et autres) et Vim sont tous pris en charge à parts égales.
- Confidentialité : en mode modèles locaux, il n'y a aucun appel réseau — adapté au travail isolé du réseau et sous NDA ; aucun compte n'est requis pour un usage local uniquement.
- Pourquoi choisir Continue.dev : vous possédez un GPU, vous tenez à garder le code sur votre machine et vous voulez ne rien payer.
- Pourquoi écarter Continue.dev : si vous voulez l'expérience IDE la plus aboutie ou de solides fonctions de collaboration d'équipe, Cursor ou Cody conviennent mieux ; les configurations avancées exigent d'éditer un fichier JSON.
💡Tip: Associez Continue.dev à Qwen2.5 Coder pour le codage local. Le modèle 7B convient aux GPU plus modestes, le modèle 14B est le choix de taille moyenne par défaut, et un modèle de classe 33B veut environ 24 Go de VRAM. Adaptez d'abord le modèle à votre GPU.
Cursor : l'éditeur le plus abouti
Cursor est le choix quand vous voulez l'expérience de codage IA la plus aboutie et acceptez de payer environ 20 $/mois pour cela. C'est un fork de VS Code avec l'IA intégrée, la qualité de l'autocomplétion est la plus forte des quatre, et il prend en charge un LLM local via un point de terminaison personnalisé compatible OpenAI.
- Prix : un palier gratuit limité et un palier Pro à environ 20 $/mois en instantané de mai 2026.
- Prise en charge des LLM locaux : disponible en configurant votre modèle local comme un point de terminaison d'API personnalisé compatible OpenAI — faisable, mais plus délicat que Continue.dev, environ 15 minutes de mise en place.
- Éditeur : un fork de VS Code, hautement optimisé ; l'autocomplétion est la plus aboutie de ce comparatif, et le mode agentique Composer gère les modifications en plusieurs étapes.
- Réserve de confidentialité : avec les modèles cloud, le contexte du code et les sélections sont envoyés aux serveurs de Cursor ; son mode Privacy réduit mais n'élimine pas le partage de données, et certaines fonctions agentiques préfèrent les modèles cloud.
- Pourquoi choisir Cursor : vous voulez la meilleure expérience d'éditeur et acceptez un abonnement par personne.
- Pourquoi écarter Cursor : si vous avez besoin d'un flux de travail entièrement local, sans coût et open source, Continue.dev convient mieux ; Cursor est à code source fermé et le choix d'IDE se limite à son propre fork.
📌Note: Cursor prend en charge un LLM local, mais certaines fonctions agentiques (comme Composer) marchent mieux avec les modèles cloud et peuvent y revenir. Pour un flux de travail strictement local sans repli sur le cloud, Continue.dev est le choix le plus prévisible.
GitHub Copilot : la référence de l'écosystème GitHub
GitHub Copilot est le choix quand votre code est public ou déjà sur GitHub et que vous voulez l'option cloud la plus simple — mais il est uniquement cloud, sans mode LLM local. À environ 10 $/mois, c'est l'outil payant le moins cher ici, et il s'intègre étroitement au flux de travail GitHub.
- Prix : environ 10 $/mois pour le plan individuel en instantané de mai 2026 — l'outil payant le moins cher de ce comparatif.
- Prise en charge des LLM locaux : aucune. GitHub Copilot ne tourne que sur des modèles cloud, donc le contexte du code est envoyé au fournisseur — c'est la limitation décisive pour du code propriétaire ou régulé.
- IDE : VS Code, JetBrains et Vim sont pris en charge, avec l'ajustement le plus étroit dans le flux de travail centré sur GitHub.
- Confidentialité : le contexte du code est envoyé au fournisseur ; un palier entreprise ajoute des engagements de conformité mais les données quittent toujours votre réseau.
- Pourquoi choisir GitHub Copilot : votre code est public ou open source, la confidentialité n'est pas la contrainte, et vous voulez une intégration GitHub sans friction.
- Pourquoi écarter GitHub Copilot : si votre code doit rester local, GitHub Copilot ne peut pas le faire — choisissez plutôt Continue.dev ou Cursor avec un LLM local.
⚠️Warning: GitHub Copilot n'a pas de mode LLM local. Si votre travail implique du code propriétaire, des NDA ou un secteur régulé, GitHub Copilot est le mauvais outil — le contexte de son code quitte toujours votre machine. Utilisez un outil capable de tourner en local pour ce travail.
Sourcegraph Cody : le choix à l'échelle du code source pour les équipes
Sourcegraph Cody est le choix quand une équipe a besoin de contexte à l'échelle du code source — il comprend l'ensemble du projet, ce dont dépendent les grands refactorings et les modifications multi-fichiers. Il prend en charge un LLM local via la configuration d'Ollama et ajoute des contrôles d'administration d'équipe et des journaux d'audit.
- Contexte du code source : Cody lit l'ensemble du projet, ce qui en fait le plus solide des quatre pour le refactoring et les modifications multi-fichiers.
- Prix : un palier standard à environ 9 $/utilisateur/mois en instantané de mai 2026, avec un palier entreprise qui coûte plus cher — confirmez les paliers courants sur la page de tarifs de l'éditeur.
- Prise en charge des LLM locaux : disponible via la configuration d'Ollama ; le chat et les complétions peuvent tourner en local, bien que la conception de Cody soit cloud-first et que le local soit le chemin secondaire.
- Fonctions d'équipe : une console d'administration, des journaux d'audit et la gestion des sièges — la raison pour laquelle Cody convient aux équipes sensibles à la conformité.
- IDE : VS Code, JetBrains et Neovim ; la CLI est open source tandis que les extensions IDE sont fermées.
- Pourquoi choisir Cody : vous dirigez une équipe de plusieurs développeurs qui a besoin de contexte à l'échelle du code source, de contrôles d'administration et de journaux d'audit.
- Pourquoi écarter Cody : un développeur seul obtient une meilleure expérience de LLM local avec Continue.dev et un meilleur éditeur avec Cursor — les forces de Cody sont à l'échelle de l'équipe.
💡Tip: Cody prend en charge un LLM local via Ollama, mais il est cloud-first par conception — les complétions en ligne basculent par défaut sur le cloud et vous devez sélectionner le modèle local. Pour un flux de travail local-first en solo, Continue.dev est l'ajustement le plus net ; Cody mérite sa place sur le contexte de code source à l'échelle de l'équipe.
Organigramme de décision : choisissez votre outil de codage IA en quatre questions
Quatre questions, dans l'ordre, orientent la plupart des développeurs vers un outil.
📍 En une phrase
Choisissez un outil de codage IA en décidant d'abord si le code doit rester local, ensuite si vous avez un GPU, puis solo contre équipe, et enfin si vous avez besoin de contexte à l'échelle du code source.
💬 En termes simples
Commencez par la règle stricte : le code doit-il rester sur votre machine ? Si oui, vous avez besoin d'un outil qui fait tourner un modèle local et d'un GPU pour le faire tourner. Si non, les seules questions restantes sont le degré d'aboutissement de l'éditeur que vous voulez et si votre équipe a besoin d'une compréhension à l'échelle du projet.
- 1. Votre code doit-il rester sur votre propre machine ? Oui : vous avez besoin de la prise en charge d'un LLM local — passez à la question 2. Non : un outil cloud convient — passez à la question 3.
- 2. Avez-vous un GPU pour un LLM local ? Oui : Continue.dev (gratuit) ou Cursor (payant, avec un point de terminaison personnalisé). Non : un LLM local n'est pas possible — un outil cloud est la seule option.
- 3. Développeur seul ou équipe ? Seul : Cursor pour le meilleur éditeur, GitHub Copilot pour l'option la moins chère intégrée à GitHub. Équipe : passez à la question 4.
- 4. L'équipe a-t-elle besoin de contexte à l'échelle du code source et de journaux d'audit ? Oui : Sourcegraph Cody. Non : GitHub Copilot pour l'ajustement à l'écosystème, ou Continue.dev si la prise en charge d'un LLM local reste souhaitée.
Où s'inscrire et tarifs
Inscrivez-vous à chaque outil sur le site même de l'éditeur, et vérifiez quel palier couvre le prix annoncé. Les liens ci-dessous mènent directement à chaque éditeur ; ils ne portent aucune balise d'affiliation et ne génèrent aucune commission.
- Continue.dev : installez depuis continue.dev — gratuit et open source, aucun compte nécessaire pour un usage local uniquement.
- Cursor : abonnez-vous sur cursor.com — un palier gratuit limité existe ; le palier Pro est d'environ 20 $/mois en instantané de mai 2026.
- GitHub Copilot : abonnez-vous sur github.com/features/copilot — environ 10 $/mois pour le plan individuel ; uniquement cloud, sans mode LLM local.
- Sourcegraph Cody : inscrivez-vous sur sourcegraph.com/cody — un palier standard proche de 9 $/utilisateur/mois et un palier entreprise qui coûte plus cher ; confirmez les paliers courants.
- Essayez d'abord gratuitement : Continue.dev est gratuit, et Cursor et Cody ont des paliers gratuits — testez sur votre vrai flux de travail avant de payer.
⚠️Warning: La tarification des outils de développement change avec les révisions de plans. Chaque chiffre de ce guide est un instantané de mai 2026 — ouvrez la page de tarifs de l'éditeur avant de souscrire et confirmez quel palier (individuel, par utilisateur ou entreprise) le prix couvre.
Erreurs courantes lors du choix d'un outil de codage IA
- Classer sur la qualité de l'autocomplétion avant de vérifier la prise en charge des LLM locaux. Pour du code propriétaire ou régulé, savoir si l'outil peut tourner en local est le critère décisif. Confirmez cela d'abord, puis comparez la qualité.
- Supposer que GitHub Copilot a un mode local. Ce n'est pas le cas — GitHub Copilot est uniquement cloud. Pour du code qui doit rester sur votre machine, choisissez Continue.dev ou Cursor avec un LLM local.
- Acheter un outil payant pour faire tourner un LLM local que Continue.dev fait tourner gratuitement. Si un flux de travail entièrement local et open source est l'objectif, Continue.dev le fait sans aucun coût. Payez pour Cursor ou Cody pour leur éditeur ou leurs fonctions d'équipe, pas pour la seule capacité locale.
- Tenter de faire tourner un LLM local sans GPU. Les modèles de codage locaux veulent environ 8 Go de VRAM ou plus. Sur une machine sans GPU dédié, un LLM local n'est pas viable — utilisez plutôt un outil cloud.
- Mal adapter le modèle local au GPU. Qwen2.5 Coder 7B convient aux GPU plus modestes, le 14B est le choix de taille moyenne par défaut, et un modèle de classe 33B veut environ 24 Go de VRAM. Choisissez le modèle que votre GPU peut réellement contenir.
- S'ancrer sur un ancien prix ou le mauvais palier. Les plans des outils de développement changent, et un prix par utilisateur n'est pas un prix individuel. Confirmez le chiffre et le palier courants sur la page de tarifs de l'éditeur.
- Choisir un outil d'équipe pour un travail en solo. Les forces de Sourcegraph Cody sont le contexte à l'échelle du code source et les journaux d'audit — des fonctions à l'échelle de l'équipe. Un développeur seul est mieux servi par Continue.dev ou Cursor.
Sources
- Meilleur assistant de codage IA pour LLM local — comparatif PromptQuorum des outils de codage IA par prise en charge des LLM locaux, avec tarifs vérifiés et tests de mise en place.
- Continue.dev — Documentation — documentation officielle de Continue.dev, dont la configuration d'Ollama et de LM Studio.
- Cursor — Tarifs — tarifs officiels de Cursor et détails des paliers.
- GitHub Copilot — Plans — plans officiels de GitHub Copilot et détails tarifaires.
- Sourcegraph Cody — Tarifs — tarifs officiels de Sourcegraph Cody et détails des paliers.
FAQ
Quel outil de codage IA a la meilleure prise en charge des LLM locaux ?
Continue.dev. Il a été conçu avec les LLM locaux — Ollama, LM Studio et llama.cpp — comme cibles principales, pas comme des ajouts tardifs. La mise en place prend environ 5 minutes : pointez-le vers votre point de terminaison local dans un fichier de configuration. Toutes les fonctions marchent en local, il est gratuit et open source sous Apache 2.0, et aucun compte n'est requis pour un usage local uniquement.
Cursor peut-il tourner sur un LLM local ?
Oui, en configurant votre modèle local comme un point de terminaison d'API personnalisé compatible OpenAI. Les complétions sont alors acheminées vers votre modèle local. Cela fonctionne mais est plus délicat que Continue.dev — environ 15 minutes de mise en place — et certaines fonctions agentiques comme Composer peuvent préférer les modèles cloud ou y revenir.
GitHub Copilot prend-il en charge les LLM locaux ?
Non. GitHub Copilot est uniquement cloud et n'a pas de mode LLM local, donc le contexte du code est toujours envoyé au fournisseur. Pour du code propriétaire, du travail sous NDA ou des secteurs régulés, cela exclut GitHub Copilot — choisissez plutôt Continue.dev ou Cursor avec un LLM local. GitHub Copilot convient au code public ou open source où la confidentialité n'est pas la contrainte.
Continue.dev est-il vraiment gratuit ?
Oui. Continue.dev est réellement gratuit et open source sous la licence Apache 2.0, sans palier premium. Pour un développeur seul utilisant un LLM local, il n'y a aucun piège — pas de compte, pas d'abonnement. Le projet finance son développement par des services hébergés optionnels et des contrats entreprise, pas en facturant les utilisateurs locaux individuels.
Quel matériel faut-il pour faire tourner un LLM local pour le codage ?
Un GPU avec environ 8 Go de VRAM ou plus. Qwen2.5 Coder 7B convient aux systèmes plus modestes, le modèle 14B est le choix de taille moyenne par défaut, et un modèle de classe 33B veut environ 24 Go de VRAM. Sur une machine sans GPU dédié, faire tourner un LLM de codage local n'est pas viable, et un outil cloud est la seule option pratique.
Quel outil est le meilleur pour une équipe de développement ?
Sourcegraph Cody, quand l'équipe a besoin de contexte à l'échelle du code source. Cody lit l'ensemble du projet, ce dont dépendent les grands refactorings, et ajoute une console d'administration et des journaux d'audit pour les équipes sensibles à la conformité. Son palier standard tourne autour de 9 $/utilisateur/mois en instantané de mai 2026, avec un palier entreprise qui coûte plus cher.
Cursor ou Continue.dev — lequel choisir ?
Choisissez Continue.dev si un flux de travail gratuit, entièrement local et open source est la priorité — il tourne sur Ollama sans coût et sans compte. Choisissez Cursor (environ 20 $/mois) si vous voulez l'éditeur le plus abouti et la meilleure autocomplétion et acceptez un abonnement par personne. Cursor peut utiliser un LLM local, mais Continue.dev est le choix local-first le plus prévisible.
Quand un outil de codage IA cloud est-il le meilleur choix ?
Quand votre code est public ou open source et que la confidentialité n'est donc pas une contrainte, quand vous n'avez pas de GPU pour faire tourner un modèle local, ou quand la vitesse de mise en place compte plus que la localité — un outil cloud est productif en quelques minutes. Les meilleurs modèles de codage cloud devancent aussi les options locales sur les problèmes algorithmiques difficiles. Pour ce travail, GitHub Copilot ou Cursor avec des modèles cloud est le choix pratique.