GitHub Copilot : qu'est-ce que c'est, comment ça marche et comment l'utiliser

Publié: 2024-04-25

L'IA générative change le visage de la collaboration créative, et les assistants de codage comptent parmi les nouvelles applications les plus intéressantes. Ces assistants peuvent comprendre votre code, suggérer des complétions, générer des fonctions entières et proposer des approches alternatives. Voici un aperçu de l'un des principaux assistants de codage d'IA, GitHub Copilot.

Table des matières

  • Qu’est-ce que GitHub Copilot ?
  • Comment fonctionne GitHub Copilot
  • Qui a créé GitHub Copilot ?
  • GitHub Copilot est-il gratuit ?
  • Comment utiliser le copilote GitHub
  • Conseils pour maximiser l’efficacité
  • Avantages de l'utilisation de GitHub Copilot
  • Inconvénients de l'utilisation de GitHub Copilot
  • Conclusion

Qu’est-ce que GitHub Copilot ?

GitHub Copilot est un assistant de codage d'IA, également connu sous le nom de programmeur de paires d'IA. Il existe deux manières principales de l'utiliser : vous pouvez commencer à écrire du code et demander à GitHub Copilot de le compléter, ou vous pouvez décrire ce que vous voulez que le code fasse en utilisant un langage naturel, et l'IA générera un extrait de code pour vous.

GitHub Copilot peut écrire du code dans tous les langages qui apparaissent dans les référentiels publics, notamment JavaScript, TypeScript, Python et Ruby.

Vous pouvez utiliser GitHub Copilot dans votre environnement de développement intégré (IDE) et sur la ligne de commande. Si vous disposez d'un compte de niveau entreprise, vous pouvez également y accéder sur GitHub.com.

Comment fonctionne GitHub Copilot

Les outils de saisie semi-automatique de code existent depuis un certain temps. GitHub Copilot va plus loin car il peut écrire des lignes et des fonctions entières et répondre à vos questions. Voici un aperçu des mécanismes derrière la plateforme.

Comprendre l'IA générative et les grands modèles de langage (LLM)

GitHub Copilot est construit sur un grand modèle de langage (LLM). Les LLM peuvent analyser et traiter d'énormes quantités d'informations et générer de nouveaux contenus, tels que du code, du texte ou des images.

Au cours des premières étapes de Copilot, GitHub a expérimenté GPT-3, un LLM réalisé par OpenAI. Examinons comment les modèles GPT fonctionnent à un niveau élevé.

Premièrement, les développeurs saisissent de grandes quantités de texte dans le modèle. Le texte peut être des pages Web, des livres, des dialogues de films ou des discussions sur un forum. Dans le cas de GitHub Copilot, les modèles étaient alimentés par des milliards de lignes de code open source.

Les modèles GPT traitent ces données pour identifier des modèles entre les mots et la structure du langage. Ils utilisent le contexte pour comprendre le sens du contenu, de la même manière que nous utilisons des indices contextuels pour comprendre le sens d'un nouveau mot.

Une fois que le modèle a développé sa carte d’indices contextuels et de modèles de langage, il peut faire des prédictions éclairées sur ce qui devrait suivre dans une séquence. Ainsi, lorsque vous commencez à taper du code dans GitHub Copilot, il prédit la partie suivante de votre code en fonction des données qu'il a apprises. Lorsque vous posez une question ou demandez un nouveau code à partir de zéro, sa réponse est comme une supposition hautement éclairée. Il prédit chaque mot ou extrait de code un par un. Pour un exemple simple, lorsque GitHub Copilot voit qu'un développeur a écrit « if __name__ », il peut alors prédire avec précision le reste de la ligne « __main__ ».

Après la formation initiale, le modèle est affiné grâce aux retours humains. Les humains examinent ses réponses et les évaluent en fonction de leur exactitude, de leur pertinence et de facteurs éthiques (tels que les préjugés et le caractère offensant). Au fil du temps, le modèle apprend quelles réponses les humains préfèrent.

Evolution des modèles derrière GitHub Copilot

En 2021, GitHub et OpenAI ont publié Codex, une émanation spécifique au codage de GPT-3. GitHub a affiné et entraîné ce modèle pour fournir des réponses plus pertinentes et souhaitables. En 2023, GitHub a annoncé qu'il utilisait un modèle plus intelligent et plus efficace pour Copilot, sans toutefois fournir de détails sur le nom ou la formation.

Interfaces principales pour l'utilisation de GitHub Copilot

GitHub Copilot propose deux interfaces principales pour tous les utilisateurs : Copilot Chat et Copilot dans la CLI.

Copilot Chat fonctionne dans votre IDE. Il prend actuellement en charge Visual Studio Code, Visual Studio et la suite d'IDE JetBrains. Vous pouvez mettre en surbrillance un extrait de code et rédiger une invite à ce sujet sans quitter l'éditeur. Vous pouvez également écrire le début d’une fonction ou d’une ligne de code, et Copilot vous proposera le reste. Copilot Chat peut également expliquer des extraits de code, recommander des corrections de bogues, décrire des concepts de programmation et rédiger des cas de test.

Copilot dans la CLI fournit une interface de discussion au sein du terminal. Ce plugin vous permet de poser des questions ou d'exécuter des invites sur la ligne de commande, comme fournir une explication ou une suggestion.

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Qui a créé GitHub Copilot ?

GitHub Copilot est le résultat d'une collaboration entre GitHub, Microsoft et OpenAI (la société qui fabrique ChatGPT et DALL-E).

GitHub Copilot a été initialement publié en octobre 2021 en tant qu'aperçu technique limité. En juin 2022, il a été largement mis à la disposition de tous les développeurs via un abonnement.

L’utilisation de GitHub Copilot est-elle gratuite ?

GitHub Copilot est proposé en trois niveaux payants :

  • Copilot Individual pour les utilisateurs personnels
  • Copilot Business pour les organisations
  • Copilot Enterprise pour les entreprises qui utilisent GitHub Enterprise Cloud, qui vous permet d'avoir plusieurs organisations sous un seul compte

Tous les abonnements sont facturés par utilisateur et par mois, à l'exception de Copilot Individual, qui propose également un abonnement annuel. Tous les niveaux offrent Copilot Chat, GitHub CLI et la possibilité de se connecter à votre éditeur de code. Certaines différences clés entre les niveaux personnel et professionnel sont l'accès aux journaux d'audit et des contrôles de stratégie accrus.

Si vous souhaitez essayer GitHub Copilot avant de vous engager à payer, il existe un essai unique de 30 jours pour tous les utilisateurs.

Les enseignants, les étudiants et les responsables de projets open source populaires peuvent utiliser GitHub Copilot gratuitement.

Trucs et astuces pour utiliser GitHub Copilot

GitHub Copilot est impressionnant dans sa capacité à comprendre le langage naturel et à anticiper vos besoins. Mais vous devez néanmoins connaître quelques trucs et astuces pour obtenir systématiquement des résultats pertinents et de haute qualité. Passons en revue quelques bonnes pratiques qui augmentent vos chances d'obtenir les réponses souhaitées.

Rédiger des invites détaillées

Pour générer des réponses efficaces, GitHub Copilot a besoin d'invites détaillées et précises. Pour ce faire, vous devez inclure les bonnes informations dans vos invites. Par exemple, si vous souhaitez écrire du code pour dessiner une maison, vous devez détailler la couleur de la maison, le nombre d'étages et l'angle sous lequel vous souhaitez la voir.

Fournir des exemples

Si vous fournissez des exemples de code à GitHub Copilot, vous avez plus de chances d’obtenir le résultat souhaité. Il s'agit d'un moyen simple d'ajouter du contexte à votre invite sans avoir à expliquer ce que vous envisagez. Avec un exemple, il y a moins de place aux erreurs d’interprétation.

Maintenir des conventions de dénomination cohérentes

Utilisez des noms spécifiques liés à l'objectif de chaque variable ou fonction pour aider GitHub Copilot à comprendre le contexte. Cette pratique permet également de garder la sortie de GitHub Copilot organisée car elle reproduit les conventions de dénomination que vous utilisez dans votre code.

Décomposez les choses en étapes simples

GitHub Copilot fonctionne mieux lors de l'écriture d'extraits de code plus courts. Décomposez vos tâches en étapes simples pour obtenir les meilleurs résultats. Par exemple, si vous souhaitez écrire une fonction, expliquez clairement chaque étape que GitHub doit suivre. Permettez-lui de générer l’extrait de code pour chaque étape, un par un.

Examiner les réponses de GitHub Copilot

Bien que GitHub Copilot soit capable de générer du code utilisable, il nécessite toujours une surveillance humaine. Vérifiez chaque réponse pour vous assurer qu'elle est exacte, qu'elle répond aux meilleures pratiques de codage, qu'elle respecte vos politiques et qu'elle ne contient pas de failles de sécurité.

Ouvrir les onglets pertinents

En gardant ouverts quelques autres onglets liés à votre projet, vous pouvez travailler plus efficacement et augmenter les chances d'obtenir de meilleures réponses. GitHub Copilot utilise une technique appelée onglets voisins pour obtenir plus de contexte sur vos requêtes. Il analyse les autres onglets ouverts dans votre IDE pour trouver des morceaux de code correspondants et les inclure dans ses réponses.

Façons de maximiser l'efficacité du développement avec GitHub Copilot

GitHub Copilot peut rationaliser vos processus de plusieurs manières, de la génération de nouveau code à la rédaction de documentation. Voici quelques-unes des applications les plus populaires pour ce programmeur de paires d'IA.

Générer un nouveau code

GitHub Copilot peut créer du code à partir de zéro. Vous pouvez créer de nouvelles fonctions, classes et autres structures de code en rédigeant une description détaillée de votre objectif. Écrire à partir de zéro avec GitHub Copilot est idéal pour rédiger des passe-partout et du code de base.

Suggestions de code et saisie semi-automatique

Lorsque vous écrivez du code, GitHub Copilot peut faire des suggestions basées sur le contexte du fichier que vous modifiez. Parfois, il propose plusieurs suggestions, que vous pouvez parcourir pour trouver celle que vous aimez. Vous pouvez également combiner le code de plusieurs suggestions. Si vous n’aimez pas le premier lot de recommandations générées par GitHub Copilot, vous pouvez en demander davantage.

Débogage efficace et correction d’erreurs

Vous pouvez demander à GitHub Copilot de recommander des stratégies et des solutions pour corriger les erreurs de code. Dans votre IDE, décrivez l'erreur dans Copilot Chat et demandez une solution. Si vous utilisez la CLI, vous pouvez utiliser /fix pour générer des correctifs potentiels. GitHub Copilot prend en compte le code d'erreur, le code environnant et la syntaxe du code pour générer des solutions possibles.

De plus, si une commande ne s'exécute pas dans le terminal de commande, GitHub Copilot suggérera les raisons possibles pour lesquelles le code a échoué et proposera des solutions potentielles.

Automatisation de la rédaction de cas de test

Lorsque vous souhaitez vérifier que votre code fonctionnera comme prévu, GitHub Copilot peut vous aider à rédiger des cas de tests unitaires. Vous pouvez sélectionner un bloc de code et demander à GitHub Copilot de créer un test unitaire ou de décrire ce que vous souhaitez tester.

Discussions interactives sur le code

Vous pouvez interagir avec GitHub Copilot en utilisant le langage naturel pour poser des questions et obtenir des conseils sur les défis de codage. Au lieu de parcourir les forums ou de parcourir la documentation, vous pouvez obtenir des réponses à vos questions de codage directement dans votre éditeur.

Essayez de demander à GitHub Copilot ce qui suit :

  • Comment mettre en place un nouveau projet dans un langage de codage particulier
  • Les avantages et les inconvénients des différentes architectures logicielles
  • Expliquer à quoi sert un extrait de code
  • Fournir les règles de syntaxe associées à un langage spécifique
  • Discutez d'un problème de codage, par exemple pourquoi le code ne fonctionne pas comme prévu

Rationaliser la documentation

GitHub Copilot peut rédiger une documentation pour votre code. Commencez à rédiger votre documentation et il la complétera automatiquement pour vous. Tout comme pour le codage de la saisie semi-automatique, vous pouvez parcourir les suggestions pour trouver celle qui correspond à votre code. Ensuite, vous pouvez sélectionner le texte correct et apporter des modifications afin que la documentation soit complète et précise. Il peut également suggérer des sous-sections telles que Tests, Utilisation et Directives pour les contributeurs.

Optimisation et refactorisation du code

Vous pouvez utiliser GitHub Copilot pour rendre votre code plus efficace, plus lisible ou plus maintenable. Mettez en surbrillance un bloc de code et invitez-le à l'optimiser. Grâce à cette fonctionnalité, GitHub Copilot peut vous aider à rationaliser des tâches telles que la réorganisation des blocs de code, le renommage des variables et la création de code plus concis.

Avantages de l'utilisation de GitHub Copilot

L'utilisation de GitHub Copilot vous aide à travailler plus efficacement et peut faire partie de votre boîte à outils de formation au codage. Vous pouvez également bénéficier du partage d’informations avec l’immense communauté de GitHub.

Examinons de plus près les avantages de l'utilisation de GitHub Copilot.

Efficacité de codage rationalisée

L'IA générative offre aux développeurs un gain de productivité considérable. Selon une étude, les programmeurs IA peuvent réduire le temps de génération de code de 35 à 45 %. GitHub Copilot accélère les processus de codage en automatisant les tâches manuelles et répétitives. Cela vous permet de consacrer plus de temps à des activités de codage plus complexes.

Voici quelques-unes des façons dont cela peut vous faire gagner du temps :

  • Réduit le besoin de saisir des extraits de code répétitifs ou de rechercher une syntaxe spécifique
  • Automatise la documentation
  • Offre des réponses aux questions de codage sans vous obliger à quitter l'éditeur
  • Écrit du code passe-partout pour les tâches courantes telles que la configuration de fonctions, de classes ou la gestion des erreurs
  • Gain de temps consacré à la recherche de code obsolète et inefficace et à la recherche de moyens de l'améliorer
  • Fournit des suggestions de code pour vous aider à démarrer votre projet

Ressources pédagogiques pour l’apprentissage continu

GitHub Copilot peut aider les programmeurs en herbe et expérimentés à perfectionner leurs compétences. Lorsqu'il est utilisé avec d'autres ressources pédagogiques sur le codage, il peut vous aider à apprendre les bases.

Voici comment procéder :

  • Concepts et terminologie de codage de recherche
  • Obtenez des suggestions sur les façons d'améliorer le code
  • Encourager l’utilisation des meilleures pratiques de codage
  • Découvrez la syntaxe et la structure de fichiers correctes, ce qui vous aide à reconnaître les modèles sous-jacents à ces pratiques.
  • Explorez plusieurs approches pour résoudre les problèmes de codage
  • Posez des questions sur des extraits de code pour approfondir votre compréhension de leur signification ou de la raison pour laquelle ils sont là

Engagement communautaire

L’expérimentation et l’exploration sont essentielles pour utiliser avec succès les plateformes d’IA générative. Étant donné que GitHub dispose d'une communauté mondiale vaste et active, vous trouverez probablement d'autres utilisateurs de Copilot avec lesquels vous avez quelque chose en commun. La communauté permet aux utilisateurs d'apprendre les uns des autres, de partager des conseils et de discuter des dernières mises à jour. Vous trouverez des informations utiles et pertinentes sur les forums, les réseaux sociaux, les podcasts et YouTube.

Avoir une large base d’utilisateurs contribue également à améliorer GitHub Copilot. Les utilisateurs fournissent des commentaires, aident à former le modèle, créent des cas d'utilisation innovants et trouvent de nouvelles façons de combiner GitHub Copilot avec d'autres plugins et extensions.

Inconvénients de l'utilisation de GitHub Copilot

Comme toute technologie, GitHub Copilot présente des inconvénients potentiels. Cela peut être inexact ou générer des résultats incohérents en fonction de votre langage de programmation. Il existe également des préoccupations éthiques concernant sa formation et ses réponses.

Gardez ces pièges potentiels à l’esprit lorsque vous utilisez GitHub Copilot.

Réponses inexactes ou problématiques

Étant donné que GitHub Copilot a été formé sur du code accessible au public, il peut refléter certaines failles de sa base de connaissances. Par exemple, ses réponses peuvent contenir des bugs, faire référence à des API obsolètes ou contenir des failles de sécurité. Il peut également divulguer du code privé (tel que des clés API).

De plus, l’IA générative risque toujours de produire des réponses offensantes ou biaisées. Bien que GitHub ait mis en place des protections contre les invites et réponses offensantes, elles ne sont pas infaillibles.

En fin de compte, vous êtes responsable de vérifier le code pour en vérifier l’exactitude, l’efficacité et la sécurité. GitHub fournit plusieurs fonctionnalités pour vous aider à évaluer le code, comme GitHub Actions, Dependabot, CodeQL et l'analyse de code.

Maîtrise du langage de programmation

GitHub Copilot maîtrise techniquement tous les langages de programmation accessibles au public. Toutefois, la qualité de ses réponses est meilleure pour certains que pour d’autres.

Voici les langages dans lesquels il est le plus compétent, selon Github :

  • Python
  • Javascript
  • Manuscrit
  • Rubis
  • Aller
  • C#
  • C++

Ces langages ont tendance à être les plus populaires sur les référentiels publics, c'est pourquoi GitHub Copilot fonctionne mieux avec eux. Si vous utilisez un langage qui n'est pas aussi couramment abordé dans les forums publics, vous risquez davantage d'obtenir des inexactitudes et moins de réponses.

Préoccupations éthiques

Comme pour toute IA, l'utilisation du code public par GitHub Copilot et la possibilité de protéger ses résultats par des droits d'auteur suscitent des préoccupations éthiques. Les développeurs de GitHub Copilot affirment que l'utilisation de données publiques à des fins de formation relève de la protection de l'usage équitable.

Les détracteurs affirment que les données de formation de GitHub sont en fait couvertes par des licences copyleft ou de logiciels libres et open source (FOSS), qui nécessitent que vous suiviez des directives spécifiques pour l'attribution. Avec les licences copyleft, les auteurs peuvent dicter la manière dont leur travail est utilisé. Certains experts affirment que GitHub viole ces principes. D'autres disent que GitHub Copilot ne fait rien d'illégal, mais nous devons avoir une conversation plus large sur l'IA et son utilisation de données open source.

En fin de compte, ce sont les régulateurs et les tribunaux qui décideront. Ce n'est pas une raison pour éviter d'utiliser GitHub Copilot, mais c'est quelque chose dont il faut être conscient. Si vous utilisez largement GitHub Copilot pour des projets commerciaux, vous souhaiterez peut-être discuter de votre exposition au risque juridique avec un expert.

Quelle est la prochaine étape pour GitHub Copilot et les autres assistants de codage d’IA ?

GitHub Copilot peut vous aider à coder plus rapidement, encourager l'utilisation des meilleures pratiques de programmation et élargir vos connaissances en codage. Ses capacités étendues, de la suggestion de la ligne de code suivante à l'écriture de cas de test, rationalisent de nombreux aspects les plus manuels et fastidieux du codage. Tout le monde, des nouveaux développeurs aux plus expérimentés, peut profiter des capacités de GitHub Copilot et apprendre de sa vaste communauté d'utilisateurs.

Pourtant, cela ne remplace pas la connaissance humaine. Vous devez examiner ses réponses pour vous assurer qu’elles sont exactes et sécurisées. Vous préférerez peut-être également l'utiliser pour certains langages de programmation plutôt que pour d'autres, car ses résultats peuvent varier.

Alors, quelle est la prochaine étape pour GitHub Copilot et d’autres plateformes d’IA générative ? L’IA générative évolue à une vitesse fulgurante, et rester informé des derniers outils, applications et réglementations est le meilleur moyen de préparer l’avenir.