ChatGPT, Claude et DeepSeek peuvent-ils coder un Tetris ?

Oui, ChatGPT, Claude et DeepSeek peuvent générer un code fonctionnel pour un jeu Tetris, mais avec des différences notables en qualité, précision et complexité. Découvrez comment ces IA se débrouillent face à ce défi classique du code.

3 principaux points à retenir.

• ChatGPT, Claude et DeepSeek savent coder un Tetris, mais pas tous à égalité.
• La qualité du code et la compréhension du jeu varient selon l’IA.
• L’usage pratique nécessite souvent correction et ajustements humains.

Comment ChatGPT code-t-il un Tetris

ChatGPT, c’est un peu le magicien du code. En un clin d’œil, il peut générer un jeu Tetris complet, souvent en utilisant Python avec Pygame ou JavaScript. Vous avez besoin d’un code fonctionnel ? Pas de souci, il est là pour ça. Mais ne vous laissez pas trop emporter par l’enthousiasme. Bien que ChatGPT soit rapide dans la génération de code et que celui-ci soit généralement clair, il n’est pas exempt de défauts.

Parlons des points forts : la vitesse de génération est impressionnante. En quelques secondes, vous pouvez avoir un squelette de jeu qui fonctionne. Le code est souvent bien structuré, ce qui facilite la compréhension. Pour illustrer, voici un exemple simplifié d’un code Python pour un Tetris :

import pygame
import random

# Initialisation de Pygame
pygame.init()

# Dimensions de la fenêtre
width, height = 300, 600
screen = pygame.display.set_mode((width, height))

# Définition des couleurs
black = (0, 0, 0)
white = (255, 255, 255)

# Boucle principale
running = True
while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
    screen.fill(black)
    pygame.display.flip()

pygame.quit()

Bon, voilà, ça vous donne une idée de ce à quoi ça ressemble. Mais ne vous y trompez pas, ce n’est qu’un début. Les problèmes commencent lorsque vous essayez de peaufiner le jeu. ChatGPT peut parfois oublier des règles essentielles, comme la détection des collisions ou le bon fonctionnement des contrôles. Vous constaterez également que l’interface de base peut sembler un peu… rudimentaire. C’est là que vous, l’utilisateur, entrez en jeu pour corriger et optimiser le code pour qu’il soit vraiment opérationnel.

En résumé, ChatGPT est un bon point de départ, mais attendez-vous à devoir faire quelques ajustements. Si vous êtes curieux de voir ce que d’autres ont réalisé avec des modèles d’IA, jetez un œil à ce lien pour explorer des projets intéressants.

Que vaut Claude face à ce défi

Claude, développé par Anthropic, se positionne comme un concurrent sérieux dans la course à l’IA générative, avec une approche qui se distingue par une meilleure compréhension contextuelle et éthique. En matière de génération de code, Claude affiche souvent une capacité à produire un code plus lisible et conforme aux bonnes pratiques. Cela peut sembler anodin, mais dans le monde du développement, la lisibilité et la maintenabilité du code sont essentielles. Un code bien structuré facilite les ajustements futurs et réduit le risque de bugs.

Lors de l’évaluation de Claude face à la tâche de coder un jeu de Tetris, il est intéressant de noter que ce modèle a réussi à livrer un jeu fonctionnel en un temps record. Cependant, il n’est pas exempt de faiblesses. Parfois, Claude peut passer à côté de certains détails techniques cruciaux, ce qui nécessite un contrôle humain pour s’assurer que tout fonctionne correctement. Cela le place dans une position délicate par rapport à ChatGPT, qui, bien que parfois moins intuitif dans ses propositions, a tendance à être plus exhaustif dans la couverture des spécificités techniques.

Dans un test pratique, Claude a généré un jeu de Tetris qui respectait les exigences de base, mais il a parfois omis des éléments comme la détection de collision ou la gestion des scores. En revanche, ChatGPT a montré une meilleure capacité à intégrer ces éléments, même si le résultat final était parfois moins élégant. Voici un exemple de code généré par Claude :

function drawPiece(piece) {
    context.fillStyle = piece.color;
    context.fillRect(piece.x, piece.y, piece.width, piece.height);
}

Ce code, bien que fonctionnel, pourrait être amélioré en ajoutant des commentaires ou en structurant les fonctions pour une meilleure modularité. En résumé, Claude est un excellent choix pour les développeurs cherchant à générer rapidement du code lisible, mais il est essentiel de garder un œil critique sur les détails techniques, tout comme avec ChatGPT. Pour voir une démonstration de la puissance de Claude, vous pouvez consulter cette vidéo ici.

DeepSeek est-il à la hauteur pour coder un Tetris

DeepSeek, ce modèle prometteur, a clairement ses forces, mais quand il s’agit de coder un jeu comme Tetris, on doit se poser la question : est-il vraiment à la hauteur ? En réalité, DeepSeek se concentre davantage sur la recherche d’information et l’agrégation de contenu que sur la génération pure de code complexe. Cela signifie que son approche pour coder un Tetris est souvent moins directe et nécessite plus d’interactions et d’ajustements.

Lors de mes tests, j’ai constaté que la première tentative de DeepSeek pour créer le jeu était truffée de problèmes. Par exemple, les pièces disparaissaient lorsqu’elles atteignaient le bas de l’écran, et l’utilisation de la touche « flèche vers le bas » faisait défiler toute la page au lieu de simplement déplacer les pièces. C’est là que la nature de DeepSeek se révèle : il peut vous aider à trouver des ressources, des tutoriels et des fragments de code utiles, mais la génération automatique de code reste limitée. C’est un modèle qui excelle dans la recherche d’informations, mais qui peine à produire un code fonctionnel en une seule tentative.

Pour illustrer ce point, disons que si vous cherchez une solution rapide pour coder un Tetris, vous pourriez être tenté de demander à DeepSeek. Cependant, soyez prêt à passer par plusieurs itérations et ajustements avant d’obtenir un résultat satisfaisant. Cela peut être frustrant, surtout si vous avez besoin d’une solution rapide. En revanche, si vous êtes prêt à investir du temps pour explorer et peaufiner votre code, DeepSeek peut devenir un outil complémentaire précieux.

En somme, la force de DeepSeek réside dans sa capacité à fournir des informations et à orienter les développeurs vers des ressources pertinentes, mais il ne remplace pas un modèle comme Claude Opus 4.5 qui peut produire un code jouable en un temps record. Si vous souhaitez découvrir comment d’autres ont tenté de coder Tetris avec des modèles d’IA, jetez un œil à cet article sur Reddit qui explore cette dynamique. Cela vous donnera un aperçu des défis et des réussites rencontrés par d’autres développeurs dans leur quête pour coder des jeux classiques.

Quel IA choisir pour coder votre jeu Tetris

Choisir la bonne IA pour coder votre jeu Tetris dépend de plusieurs facteurs, notamment la rapidité, la qualité, la précision ou même l’assistance documentaire que vous recherchez. Voici un aperçu des trois modèles les plus en vue : ChatGPT, Claude et DeepSeek.

ChatGPT est idéal pour ceux qui ont besoin de générer rapidement un prototype. Sa rapidité d’exécution vous permet d’obtenir un code fonctionnel en un rien de temps. Cependant, cet aspect peut parfois se traduire par une qualité de code qui nécessite des ajustements. Si votre projet est simplement une démonstration ou un test, ChatGPT est un excellent choix.

En revanche, Claude se distingue par la qualité de son code. Il produit un résultat plus soigné et éthique, ce qui le rend particulièrement adapté pour des projets plus robustes où la maintenance à long terme est cruciale. Si vous visez une application prête pour le marché, Claude pourrait bien être votre meilleur allié.

Enfin, DeepSeek est une option intéressante pour ceux qui cherchent à optimiser leur code. Bien qu’il puisse nécessiter plus de temps en raison de ses itérations de débogage, il est très abordable et vous permet d’explorer des solutions innovantes. Si vous êtes un développeur en quête d’une approche plus expérimentale, DeepSeek peut vous accompagner efficacement.

Pour obtenir un résultat optimal, envisagez de combiner ces outils. Par exemple, commencez par utiliser ChatGPT pour générer un prototype rapide, puis passez à Claude pour peaufiner le code. Enfin, utilisez DeepSeek pour explorer des améliorations et des optimisations. Cette approche hybride vous permettra de tirer le meilleur parti de chaque modèle.

Pour plus d’informations sur l’utilisation de ces outils, vous pouvez consulter cette vidéo intéressante ici.

Alors, quelle IA est la meilleure pour coder un Tetris ?

Toutes les IA testées peuvent coder un Tetris, mais chacune avec ses forces et faiblesses. ChatGPT excelle en rapidité et simplicité, Claude en qualité et rigueur, tandis que DeepSeek reste un outil d’appoint pour la recherche et la documentation. Pour un développeur, le vrai succès vient de l’alliance entre ces IA et votre expertise pour peaufiner le code. En fin de compte, ces outils ne remplacent pas votre regard critique et votre savoir-faire, mais ils sont de précieux alliés pour accélérer et enrichir votre développement.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est consultant et expert en Analytics, Data, Automatisation et IA, avec une solide expérience dans le développement d’applications IA et l’intégration dans les workflows métier. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur reconnu, il accompagne les entreprises dans l’optimisation de leurs solutions IA, notamment dans la génération de code et l’automatisation intelligente.