10 - Les ecosystemes compares
Quatre grands acteurs, quatre boites a outils. Cette section t'apprend lequel ouvrir selon la tache, sans perdre de temps.
Temps de lecture : 6 min (cette page) | Niveau : Debutant
Ce que tu sauras faire apres
- Identifier les briques equivalentes chez Anthropic, OpenAI, Google et Microsoft.
- Traduire un concept d'un ecosysteme vers un autre (system prompt, agent, outil, extension).
- Choisir l'outil adapte a une tache de dev, de data engineering ou de data analytics.
- Eviter les erreurs de vocabulaire qui font perdre du temps en reunion.
Avertissement important
Ce domaine bouge tres vite. Entre le moment ou ces fichiers ont ete ecrits (septembre 2026) et le moment ou tu les lis, des produits ont pu etre renommes, fusionnes ou arretes.
Trois exemples reels rencontres pendant la redaction de cette section :
| Changement observe | Avant | Maintenant |
|---|---|---|
| Marque Microsoft | Azure AI Studio / Azure AI Foundry | Microsoft Foundry |
| Produit Google de recherche documentaire | NotebookLM | Gemini Notebook (renomme le 16 juillet 2026) |
| Extensions ChatGPT | GPTs personnalises | Plugins (skills + serveur MCP + UI), avec une action officielle de migration des GPTs |
Reflexe a prendre : avant de t'appuyer sur un detail technique (nom d'option, nom de fichier, nom de produit), ouvre la page officielle citee en bas de chaque fichier. Si la page a change, c'est la page qui a raison, pas ce cours.
Les fichiers de la section
- 01-anthropic-claude.md - L'ecosysteme Claude : application, Claude Code, API, Projects, artifacts, skills, MCP, connecteurs.
- 02-openai-chatgpt.md - ChatGPT et la plateforme OpenAI : custom instructions, projets, canvas, plugins, roles de messages, structured outputs, modeles de raisonnement.
- 03-google-gemini.md - Gemini, Google AI Studio, Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform, Gems, Gemini Notebook, Gemini dans Workspace et dans BigQuery.
- 04-microsoft-copilot-azure.md - Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot, Microsoft Foundry, Copilot Studio, Semantic Kernel.
- 05-tableau-comparatif.md - Le grand tableau de correspondance des concepts et le lexique des differences de vocabulaire.
- 06-choisir-le-bon-outil.md - L'arbre de decision : quelle tache, quelle contrainte, quel outil.
Comment lire cette section
Tu n'as pas besoin de tout lire d'un coup. Deux parcours possibles.
Parcours rapide (20 min). Lis directement 05-tableau-comparatif.md puis 06-choisir-le-bon-outil.md. Tu auras la carte et la boussole.
Parcours complet (1 h 30). Lis les fichiers 01 a 04 dans l'ordre, puis 05 et 06. Tu auras en plus le detail de chaque produit, avec les noms exacts a utiliser.
Le principe de fond a garder en tete
Les quatre ecosystemes resolvent les memes problemes, avec des noms differents. A chaque fois, tu retrouves les memes cinq briques :
- Une instruction permanente qui cadre le modele (system prompt, custom instructions, instructions systeme, CLAUDE.md).
- Une memoire de travail rattachee a un dossier de travail (Projects, projets, Gems, agents).
- Des outils que le modele peut appeler (tool use, function calling, connecteurs).
- Un protocole d'integration pour brancher tes propres systemes. Le MCP (Model Context Protocol) est aujourd'hui accepte par les quatre.
- Un mode agent capable d'enchainer plusieurs etapes seul.
Si tu maitrises ces cinq briques dans un ecosysteme, tu les retrouves partout ailleurs en moins d'une heure. C'est exactement le but de cette section.
A retenir
- Les quatre ecosystemes offrent les memes briques sous des noms differents.
- Le MCP est le point de convergence : le meme serveur peut servir Claude, ChatGPT, Gemini et Copilot.
- Le vocabulaire change plus vite que les concepts : apprends les concepts, verifie les noms.
- Commence par le tableau comparatif si tu es presse, par les fiches produit si tu veux du detail.
- Chaque fichier se termine par des liens officiels : ce sont eux la source de verite.
Depots GitHub a explorer
Cette section compare quatre ecosystemes avec des mots. Ces depots te montrent la meme chose avec du code : chez chaque editeur, l'exemple officiel de la brique equivalente (outil, sortie structuree, agent). Tu les clones, tu ouvres le meme sujet dans deux depots, et la correspondance devient evidente.
| Depot | Ce qu'on y trouve | Par ou commencer |
|---|---|---|
| anthropics/claude-cookbooks | Les notebooks officiels Anthropic : tool use, skills, agent SDK, cout, evaluation | tool_use/calculator_tool.ipynb - le tool use de bout en bout, en une page |
| openai/openai-cookbook | Les exemples officiels OpenAI : function calling, structured outputs, agents, modeles de raisonnement | examples/Structured_Outputs_Intro.ipynb - le JSON garanti, exactement le sujet du fichier 02 |
| google-gemini/cookbook | Plus de 80 notebooks sur l'API Gemini : function calling, grounding, instructions systeme, multimodal | quickstarts/Get_started.ipynb - le premier appel API, puis quickstarts/Function_calling.ipynb |
| microsoft-foundry/foundry-samples | Les exemples officiels de Microsoft Foundry, classes par langage, plus les scripts d'infra | samples/python - les scripts Foundry cote Python |
| microsoft/generative-ai-for-beginners | Le cursus Microsoft en 21 lecons, chacune avec son README et ses notebooks | 04-prompt-engineering-fundamentals/README.md - la lecon qui recoupe le plus cette section |
| modelcontextprotocol/servers | Les serveurs MCP de reference, ceux qui marchent chez les quatre editeurs | src/filesystem - le serveur le plus simple a lire et a lancer |
A cloner en premier : anthropics/claude-cookbooks. C'est le depot le plus lisible des quatre cookbooks, et ses notebooks tournent en une commande. Fais l'exercice suivant le meme jour : ouvre tool_use/calculator_tool.ipynb, puis quickstarts/Function_calling.ipynb du cookbook Gemini. Meme mecanique, deux vocabulaires. C'est toute la section 10 en trente minutes.