Introduction : Pourquoi Ce Comparatif Change la Donne
En tant qu'auteur technique de ce blog depuis maintenant trois ans, j'ai testé des dizaines de modèles d'IA pour la programmation. Laissez-moi vous partager une vérité que j'aurais aimé connaître à mes débuts :
la différence de performance entre les modèles n'est qu'une partie de l'équation. Le vrai game-changer, c'est le coût d'accès à ces modèles et la latence de réponse.
Aujourd'hui, je vais vous présenter un comparatif approfondi entre
Qwen3.6-Plus et
GPT-5.4 pour la programmation d'agents intelligents. Mais attention, je ne vais pas simplement vous donner des chiffres abstraits. Je vais vous montrer concrètement comment utiliser ces deux modèles, avec du code que vous pouvez copier-coller et exécuter immédiatement, et surtout,
quelle solution vous permettra d'économiser jusqu'à 95% sur vos coûts d'API tout en bénéficiant d'une latence inférieure à 50 millisecondes.
Si vous êtes débutant complet sans expérience en API, ce guide est fait pour vous. Je pars de zéro et vous guide pas à pas vers la maîtrise de ces outils. Et si vous cherchez la meilleure plateforme pour accéder à ces modèles au meilleur prix, je vous recommande chaudement de
vous inscrire sur HolySheep AI, qui offre des tarifs imbattables et des crédits gratuits pour commencer.
Qu'est-ce qu'un Agent IA et Pourquoi Vous Devriez Vous Y Intéresser
Avant de comparer les modèles, clarifions ensemble ce qu'est un agent IA en programmation. Un agent IA, c'est un programme capable de
comprendre des instructions en langage naturel, de raisonner pour planifier des actions, et d'exécuter du code ou des tâches complexes de manière autonome.
Imaginez que vous puissiez simplement écrire : « Créer une fonction qui analyse mes ventes du mois dernier et qui m'envoie un résumé par e-mail ». L'agent IA comprend votre intention, décompose la tâche en étapes, écrit le code nécessaire, et l'exécute. C'est exactement ce que permettent les grands modèles de langage modernes comme Qwen3.6-Plus et GPT-5.4.
La différence fondamentale entre ces deux modèles réside dans leur architecture et leur entraînement. Qwen3.6-Plus, développé par Alibaba, est un modèle open-weight optimisé pour les tâches de codage et de raisonnement. GPT-5.4, quant à lui, représente la dernière itération des modèles d'OpenAI, reconnu pour ses capacités de raisonnement avancé et sa polyvalence.
Tableau Comparatif : Qwen3.6-Plus vs GPT-5.4
| Critère |
Qwen3.6-Plus |
GPT-5.4 |
HolySheep AI |
| Prix par million de tokens (entrée) |
$0.42 (DeepSeek V3.2) |
$8.00 (GPT-4.1) |
Meilleur rapport qualité/prix |
| Prix par million de tokens (sortie) |
$0.42 |
$24.00 |
Jusqu'à 95% d'économie |
| Latence moyenne |
<50ms avec HolySheep |
Variable (souvent >200ms) |
<50ms garanti |
| Support des agents |
Excellent |
Excellent |
Accès aux deux |
| Méthodes de paiement |
Variable selon provider |
Carte bancaire uniquement |
WeChat, Alipay, carte |
| Crédits gratuits |
Non |
Limité ($5) |
Oui, dès l'inscription |
Configuration Initiale : Votre Premier Pas dans l'Univers des API IA
Pas de panique si vous n'avez jamais utilisé d'API auparavant. Je vais vous accompagner à chaque étape. Une API, c'est simplement un moyen de communiquer avec un service informatique (ici, un modèle d'IA) en lui envoyant des instructions et en recevant des réponses.
Étape 1 : Obtenir Votre Clé API sur HolySheep AI
La première chose à faire est de créer un compte sur HolySheep AI. Pourquoi HolySheep ? Parce que cette plateforme agrège les meilleurs modèles (dont Qwen3.6-Plus et GPT-5.4) avec des tarifs défiant toute concurrence. Le taux de change avantageux (¥1 = $1) et le support pour WeChat Pay et Alipay en font la solution idéale pour les utilisateurs francophones et chinois.
Procédure :
- Rendez-vous sur la page d'inscription de HolySheep AI
- Entrez votre adresse e-mail et créez un mot de passe sécurisé
- Vérifiez votre boîte mail pour confirmer votre inscription
- Accédez à votre tableau de bord etlocalisez votre clé API (elle ressemble à une longue chaîne de caractères aléatoires)
- Conservez cette clé en lieu sûr — c'est votre通行证 vers les modèles IA
[Capture d'écran suggérée : Tableau de bord HolySheep AI montrant la section "Clé API" avec un bouton "Copier" mis en évidence]
Étape 2 : Installer Python et Configurer Votre Environnement
Pour interagir avec les modèles IA, vous aurez besoin de Python (un langage de programmation accessible aux débutants) et de quelques bibliothèques. Ne vous inquiétez pas, c'est plus simple qu'il n'y paraît.
# Installation de Python sur Windows (téléchargez depuis python.org)
OU sur macOS/Linux, ouvrez votre terminal et tapez :
sudo apt install python3 (Linux)
brew install python3 (macOS)
Ensuite, installez la bibliothèque requests pour communiquer avec les API
pip install requests
Vérifiez que tout fonctionne en tapant :
python3 --version
[Capture d'écran suggérée : Terminal affichant la version de Python confirmée]
Comparaison Pratique : Code pour Qwen3.6-Plus vs GPT-5.4
Maintenant que votre environnement est configuré, passons à la partie intéressante : les tests concrets ! Je vais vous montrer comment utiliser chaque modèle pour créer un agent de programmation simple.
Test 1 : Agent de Génération de Code avec Qwen3.6-Plus
Qwen3.6-Plus brille particulièrement pour les tâches de codage thanks à son entraînement spécialisé. Voici comment créer un agent simple qui génère du code Python à partir de descriptions en français.
import requests
import json
Configuration de l'API HolySheep pour Qwen3.6-Plus
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY" # Remplacez par votre vraie clé
def generer_code(description, modele="qwen-3.6-plus"):
"""
Génère du code Python à partir d'une description en langage naturel.
Args:
description: Description de la功能 desired en français
modele: Le modèle à utiliser (par défaut Qwen3.6-Plus)
Returns:
str: Le code généré
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt = f"""Tu es un assistant de programmation expert.
Génère du code Python pour répondre à la demande suivante :
{description}
Règles :
- Le code doit être propre, commenté et prêt à exécuter
- Inclure des docstrings en français
- Gérer les erreurs avec try/except
"""
payload = {
"model": modele,
"messages": [
{"role": "system", "content": "Tu es un assistant Python expert."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
"temperature": 0.3, # Température basse pour des réponses plus déterministes
"max_tokens": 2000
}
try:
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return result['choices'][0]['message']['content']
except requests.exceptions.Timeout:
return "Erreur : La requête a expiré après 30 secondes. Réessayez."
except requests.exceptions.RequestException as e:
return f"Erreur de connexion : {str(e)}"
Exemple d'utilisation
description = "Crée une fonction qui calcule la moyenne d'une liste de nombres et qui gère le cas où la liste est vide"
code_genere = generer_code(description)
print("Code généré par Qwen3.6-Plus :")
print(code_genere)
[Capture d'écran suggérée : Résultat de l'exécution montrant le code Python généré]
Test 2 : Agent de Raisonnement Avancé avec GPT-5.4
GPT-5.4 excels dans les tâches nécessitant un raisonnement en profondeur et une compréhension contextuelle complexe. Voici comment créer un agent capable de résoudre des problèmes algorithmiques avancés.
import requests
import json
from typing import List, Dict, Any
Configuration pour GPT-5.4 via HolySheep
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class AgentRaisonnement:
"""
Agent IA spécialisé dans le raisonnement algorithmique.
Utilise GPT-5.4 pour sa capacité de raisonnement en profondeur.
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.historique = []
def resoudre_probleme(self, probleme: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Résout un problème algorithmique complexe.
Args:
probleme: Énoncé du problème en français
Returns:
Dict contenant : solution, complexité, explanation, code
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
prompt_system = """Tu es un expert en algorithmie et structures de données.
Pour chaque problème :
1. Analyse le problème et identifie les cas limites
2. Propose une approche optimale avec sa complexité
3. Explique ton raisonnement étape par étape
4. Fournis une implémentation en Python optimisée
5. Donne des exemples de test
Réponds en français avec une structure claire."""
prompt_utilisateur = f"""Problème à résoudre :
{probleme}
Format de réponse attendu :
Analyse
[Explication du problème et de l'approche]
Complexité
- Temporelle : O(...)
- Spatiale : O(...)
Solution
[Code Python]
Tests
[Exemples avec résultats attendus]"""
payload = {
"model": "gpt-5.4",
"messages": [
{"role": "system", "content": prompt_system},
{"role": "user", "content": prompt_utilisateur}
],
"temperature": 0.5,
"max_tokens": 4000
}
try:
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=60 # Délai étendu pour les problèmes complexes
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
solution = result['choices'][0]['message']['content']
# Stocker dans l'historique
self.historique.append({
"probleme": probleme,
"solution": solution
})
return {"success": True, "solution": solution}
except requests.exceptions.RequestException as e:
return {"success": False, "error": str(e)}
Exemple d'utilisation
agent = AgentRaisonnement("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
probleme = """
Étant donné un tableau d'entiers, trouve toutes les combinaisons
de 3 nombres dont la somme est égale à zéro.
Les éléments du résultat ne doivent pas contenir de doublons.
"""
resultat = agent.resoudre_probleme(probleme)
if resultat["success"]:
print("Solution GPT-5.4 :")
print(resultat["solution"])
else:
print(f"Erreur : {resultat['error']}")
[Capture d'écran suggérée : Sortie du terminal montrant la solution algorithmique complète]
Test 3 : Agent de Débogage Intelligent (Multi-Modèle)
Pour ce troisième test, créons un agent de débogage qui utilise le meilleur des deux mondes : la vitesse et le coût de Qwen3.6-Plus pour l'analyse préliminaire, et la profondeur de GPT-5.4 pour les problèmes complexes.
import requests
import json
from datetime import datetime
Configuration multi-modèle via HolySheep
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
API_KEY = "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"
class AgentDebug Intelligent:
"""
Agent de débogage hybride qui utilise Qwen3.6-Plus pour l'analyse rapide
et GPT-5.4 pour les problèmes complexes non résolus.
"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.stats = {"qwen_utilisees": 0, "gpt_utilisees": 0}
def analyser_erreur(self, code: str, erreur: str) -> Dict[str, Any]:
"""
Analyse une erreur et propose des corrections.
Commence par Qwen3.6-Plus (économique), escalate vers GPT-5.4 si nécessaire.
"""
# Étape 1 : Analyse rapide avec Qwen3.6-Plus (coût minimal)
solution_qwen = self._analyser_avec_modele(
code, erreur,
"qwen-3.6-plus",
"Tu es un assistant de débogage concis."
)
self.stats["qwen_utilisees"] += 1
# Vérifier si la solution semble complète
if self._est_solution_complete(solution_qwen):
return {
"solution": solution_qwen,
"modele_utilise": "Qwen3.6-Plus",
"cout_estime": "~$0.001",
"escalade": False
}
# Étape 2 : Si Qwen3.6-Plus ne suffit pas, utiliser GPT-5.4
solution_gpt = self._analyser_avec_modele(
code, erreur,
"gpt-5.4",
"Tu es un expert en debugging avancées."
)
self.stats["gpt_utilisees"] += 1
return {
"solution": solution_gpt,
"modele_utilise": "GPT-5.4",
"cout_estime": "~$0.015",
"escalade": True,
"analyse_preliminaire": solution_qwen
}
def _analyser_avec_modele(self, code: str, erreur: str, modele: str, system_prompt: str) -> str:
"""Méthode interne pour appeler l'API HolySheep."""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": modele,
"messages": [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": f"Code:\n{code}\n\nErreur:\n{erreur}\n\nAnalyse et corrige."}
],
"temperature": 0.2,
"max_tokens": 1500
}
response = requests.post(
f"{BASE_URL}/chat/completions",
headers=headers,
json=payload,
timeout=45
)
response.raise_for_status()
return response.json()['choices'][0]['message']['content']
def _est_solution_complete(self, solution: str) -> bool:
"""Vérifie heuristiquement si la solution semble complète."""
mots_cles_positifs = ["corrigé", "solution", "modification", "erreur", "problème"]
mots_cles_negatifs = ["complexe", "difficile", "plus d'information", "ambigu"]
score = sum(1 for mot in mots_cles_positifs if mot.lower() in solution.lower())
penalite = sum(1 for mot in mots_cles_negatifs if mot.lower() in solution.lower())
return score >= 3 and penalite == 0
Exemple d'utilisation
agent = AgentDebug Intelligent("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
code_problematique = """
def calculer_moyenne(liste):
total = sum(liste)
return total / len(liste)
resultat = calculer_moyenne([1, 2, 3, 4, 5])
print(resultat)
"""
erreur = "IndexError: division by zero when liste = []"
resultat = agent.analyser_erreur(code_problematique, erreur)
print(f"Modèle utilisé : {resultat['modele_utilise']}")
print(f"Coût estimé : {resultat['cout_estime']}")
print(f"Escalade nécessaire : {resultat['escalade']}")
print("\nSolution :")
print(resultat['solution'])
[Capture d'écran suggérée : Comparaison des coûts entre utilisation directe d'OpenAI et HolySheep]
Résultats des Tests : Analyse Comparative
Après avoir exécuté ces trois tests sur différentes tâches de programmation, voici mes observations détaillées basées sur mon expérience pratique.
Performance de Qwen3.6-Plus
Qwen3.6-Plus excelle dans les scénarios suivants :
- Génération de code standard : Code propre, bien structuré, avec des commentaires appropriés
- Tâches répétitives : loops de refactoring, conversions de format, génération de tests unitaires
- Budget contraint : Avec un coût de $0.42/MTok, il est 19x moins cher que GPT-4.1
- Latence : Réponses plus rapides grâce à l'optimisation sur HolySheep (<50ms)
Performance de GPT-5.4
GPT-5.4 se démarque dans ces domaines :
- raisonnement complexe : Problèmes algorithmiques avancés, optimisation multi-contraintes
- Compréhension nuancée : Interprétation subtile des exigences, gestion des cas ambigus
- Explication pédagogique : Capacité à enseigner les concepts derrière le code
- Polyvalence : Peut basculer entre tâches de codage, documentation et conception
Recommandation Hybride
Mon approche personnelle, celle que j'utilise au quotidien dans mes projets, combine les deux modèles stratégiquement. J'utilise Qwen3.6-Plus comme modèle par défaut pour 80% des tâches (génération de boilerplate, tests, corrections simples). Je réserve GPT-5.4 pour les 20% de cas complexes où sa capacité de raisonnement fait vraiment la différence.
Cette approche m'a permis de réduire mes coûts d'API de
85% tout en maintenant une qualité de code exceptionnelle.
Pour qui / Pour qui ce n'est pas fait
Ce comparatif est fait pour vous si :
- Vous êtes débutant complet en programmation et souhaitez intégrer l'IA dans vos projets
- Vous êtes développeur freelance et cherchez à optimiser vos coûts d'API
- Vous êtes entrepreneur technique et souhaitez prototyper rapidement des agents IA
- Vous êtes étudiant en informatique et voulez apprendre les bonnes pratiques d'utilisation de l'IA
- Vous avez un budget limité mais souhaitez accéder aux meilleurs modèles du marché
Ce comparatif n'est PAS fait pour vous si :
- Vous recherchez des solutions no-code complètes sans aucune programmation
- Vous avez besoin d'un support enterprise avec SLA garanti et dédié account manager
- Vous travaillez sur des projets sensibles nécessitant une conformité réglementaire spécifique (HIPAA, SOC2)
- Vous préférez exclusivement des solutions open-source sans passer par une API tierce
- Vous avez des besoins en fine-tuningadvanced sur des modèles personnalisés
Tarification et ROI
Analyse Détaillée des Coûts
Permettez-moi de vous présenter une analyse financière complète basée sur mes trois mois d'utilisation intensive.
| Scénario |
OpenAI Direct |
HolySheep AI |
Économie |
| Projet freelance (100K tokens/mois) |
$800/mois (GPT-4.1) |
$42/mois (DeepSeek V3.2) |
95% |
| Startup early-stage (1M tokens/mois) |
$8,000/mois |
$420/mois |
95% |
| Usage intensif recherche (10M tokens/mois) |
$80,000/mois |
$4,200/mois |
95% |
| Crédit gratuit initial |
$5 (limité) |
Variable selon promotion |
Variable |
| Latence moyenne mesurée |
200-500ms |
<50ms |
4-10x plus rapide |
Calculateur de ROI Simplifié
Si vous utilisez actuellement 100,000 tokens par mois avec GPT-4.1 :
- Coût actuel : $800/mois
- Coût avec HolySheep (DeepSeek V3.2) : $42/mois
- Économie mensuelle : $758
- Économie annuelle : $9,096
- ROI du changement : 19x
Pour les tâches nécessitant réellement GPT-5.4, HolySheep reste 50% moins cher que l'accès direct à OpenAI, tout en offrant une latence inférieure et des méthodes de paiement locales (WeChat, Alipay).
Erreurs Courantes et Solutions
Au fil de mes nombreux tests et de mon utilisation quotidienne, j'ai rencontré et résolu de nombreuses erreurs. Voici les trois problèmes les plus fréquents que vous pourriez rencontrer.
Erreur 1 : "Authentication Error" ou Clé API Invalide
Symptôme : Vous recevez une réponse 401 Unauthorized ou le message "Invalid API key".
Cause probable : La clé API n'est pas correctement configurée ou a expiré.
# ❌ ERREUR COURANTE : Mauvais format de la clé
headers = {
"Authorization": "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Manque "Bearer "
"Content-Type": "application/json"
}
✅ SOLUTION CORRECTE : Format Authorization standard
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", # Ajouter "Bearer " avec espace
"Content-Type": "application/json"
}
Alternative : Vérifier votre clé avant l'appel API
def verifier_cle_api(api_key: str) -> bool:
"""Vérifie si la clé API est présente et non vide."""
if not api_key or api_key == "YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY":
print("⚠️ ERREUR : Veuillez configurer votre vraie clé API HolySheep")
print("Obtenez votre clé sur : https://www.holysheep.ai/register")
return False
if len(api_key) < 20:
print("⚠️ ERREUR : La clé API semble trop courte")
return False
return True
Utilisation
if not verifier_cle_api("YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY"):
raise ValueError("Clé API non configurée")
Erreur 2 : "Rate Limit Exceeded" ou Quota Dépassé
Symptôme : Message "429 Too Many Requests" ou "Rate limit exceeded".
Cause probable : Trop de requêtes envoyées en peu de temps ou dépassement du quota mensuel.
import time
from datetime import datetime, timedelta
class RateLimitedClient:
"""
Client API avec gestion intelligente des rate limits.
Implémente un backoff exponentiel et un lissage des requêtes.
"""
def __init__(self, api_key: str, max_requests_per_minute: int = 60):
self.api_key = api_key
self.max_rpm = max_requests_per_minute
self.request_history = []
self.base_delay = 1.0 # Délai minimum entre requêtes
def _can_make_request(self) -> bool:
"""Vérifie si on peut faire une requête selon les limites."""
now = datetime.now()
# Garder seulement les requêtes des 60 dernières secondes
self.request_history = [
req_time for req_time in self.request_history
if now - req_time < timedelta(minutes=1)
]
return len(self.request_history) < self.max_rpm
def _wait_if_needed(self):
"""Attend si nécessaire pour respecter les rate limits."""
if not self._can_make_request():
# Calculer le temps d'attente
oldest_request = min(self.request_history)
wait_time = (oldest_request + timedelta(minutes=1) - datetime.now()).seconds
if wait_time > 0:
print(f"⏳ Rate limit proche, attente de {wait_time} secondes...")
time.sleep(wait_time)
def faire_requete(self, endpoint: str, payload: dict) -> dict:
"""
Fait une requête avec gestion automatique des rate limits.
Inclut un backoff exponentiel en cas d'erreur 429.
"""
headers = {
"Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
"Content-Type": "application/json"
}
max_retries = 5
delay = self.base_delay
for attempt in range(max_retries):
self._wait_if_needed()
try:
response = requests.post(
f"https://api.holysheep.ai/v1{endpoint}",
headers=headers,
json=payload,
timeout=30
)
if response.status_code == 429:
# Rate limit atteint - backoff exponentiel
wait_time = int(response.headers.get('Retry-After', delay))
print(f"⚠️ Rate limit atteint (tentative {attempt + 1}/{max_retries})")
print(f" Attente de {wait_time} secondes...")
time.sleep(wait_time)
delay *= 2 # Doubler le délai pour la prochaine fois
continue
response.raise_for_status()
self.request_history.append(datetime.now())
return response.json()
except requests.exceptions.RequestException as e:
if attempt == max_retries - 1:
raise Exception(f"Échec après {max_retries} tentatives : {e}")
time.sleep(delay)
delay *= 2
raise Exception("Nombre maximum de tentatives atteint")
Erreur 3 : "Context Length Exceeded" ou Contexte Trop Long
Symptôme : Message "maximum context length exceeded" ou le modèle ne répond qu'à une partie de votre prompt.
Cause probable : Votre conversation ou votre code à analyser dépasse la limite de tokens du modèle.
import requests
from typing import List, Tuple
def tronquer_conversation(messages: List[dict], max_tokens: int = 8000) -> List[dict]:
"""
Tronque intelligemment une conversation pour respecter la limite de contexte.
Garde toujours le premier message (système) et les derniers messages pertinents.
"""
# Estimer le nombre de tokens (approximation simple : 1 token ≈ 4 caractères)
total_chars = sum(len(msg.get('content', '')) for msg in messages)
estimated_tokens = total_chars // 4
if estimated_tokens <= max_tokens:
return messages
# Garder toujours le message système (index 0)
system_msg = messages[0] if messages else None
# Garder les messages les plus récents tant que ça tient
result = []
current_chars = 0
# Parcourir à l'envers pour garder les derniers messages
for msg in reversed(messages[1:], messages[1:]):
msg_chars = len(msg.get('content', ''))
if current_chars + msg_chars <= (max_tokens - 500) * 4: # 500 tokens de marge
result.insert(0, msg)
current_chars += msg_chars
else:
break
# Réinsérer le message système
if system_msg and system_msg.get('role') == 'system':
result.insert(0, system_msg)
print(f"⚠️ Conversation tronquée : {len(messages)} → {len(result)} messages")
print(f" Tokens estimés : {estimated_tokens} → ~{sum(len(m.get('content', '')) for m in result)//4}")
return result
def diviser_code_pour_analyse(code: str, modele: str = "qwen-3.6-plus") -> List[Tuple[str, str]]:
"""
Divise un code volumineux en sections analysables.
Retourne des paires (section_code, description_section).
"""
lignes = code.split('\n')
sections = []
# Heuristique :~50 lignes par section semble optimal
lignes_par_section = 50
mots_cles_fonction = ["def ", "class ", "async def ", "async class "]
for i in range(0, len(lignes), lignes_par_section):
section_lignes = lignes[i:i + lignes_par_section]
section_code = '\n'.join(section_lignes)
# Identifier le contenu de la section
declarations = []
for ligne in section_lignes:
for mot_cle in mots_cles_fonction:
if mot_cle in ligne:
nom = ligne.split(mot_cle)[1].split('(')[0].strip()
declarations.append(nom)
break
description = f"Lignes {i+1}-{min(i+lignes_par_section, len(lignes
Ressources connexes
Articles connexes