GitHub Copilot
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GitHub Copilot est un outil d'intelligence artificielle (IA) développé par GitHub qui vous aide à coder en vous suggérant des lignes de code en temps réel lorsque vous écrivez dans l'éditeur de code.
Fiche ancienne, pas encore refaite. Je l’ai écrite en septembre 2023. Je refais ces fiches une à une, avec mes captures et mon verdict ; celle-ci n’est pas encore passée.
Qu’est-ce que GitHub Copilot
- Type
- Programmation
- Mis à jour le
- 12 sept. 2023
Qu’est-ce que GitHub Copilot ?
GitHub Copilot est un plugin pour les éditeurs de code comme Visual Studio Code, Neovim ou JetBrains qui utilise des modèles de langage formés sur des milliards de lignes de code public pour générer des conseils de code contextuels pendant que vous programmez.
C’est comme avoir un copilote automatisé qui vous aide à écrire et à compléter des lignes de code dans plus d’une douzaine de langages de programmation comme Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Java, C++ et plus encore.
GitHub Copilot a été développé par les laboratoires de recherche de GitHub en collaboration avec le spécialiste de l’IA OpenAI. Il a été lancé en 2021 pour un groupe limité de développeurs et ouvert en juillet 2022 pour un accès grand public.
Comment fonctionne GitHub Copilot ?
GitHub Copilot utilise des modèles de langage formés avec des techniques d’apprentissage profond sur de grands ensembles de code public provenant de GitHub et d’ailleurs. En surveillant votre code en temps réel, Copilot génère des suggestions pertinentes basées sur des modèles et des relations qu’il a appris au cours de sa formation.
En substance, Copilot a appris, à partir de milliards de lignes de code, comment les développeurs écrivent et codent. Il applique ensuite ces connaissances pour vous aider dans des tâches courantes telles que la réalisation de fonctionnalités, la correction de bogues, le respect des meilleures pratiques, etc.
Lorsque vous activez GitHub Copilot dans votre éditeur, des suggestions de code s’affichent en gris. Si une suggestion est utile, vous pouvez l’accepter en appuyant sur Tab ou Enter et Copilot l’intégrera dans votre code. Vous pouvez également ignorer les suggestions dont vous n’avez pas besoin.
Au fur et à mesure que vous programmez, Copilot s’adapte à votre style de codage et à vos préférences pour vous donner des suggestions plus pertinentes. Plus vous utilisez Copilot, plus ses recommandations deviennent personnalisées.
Avantages de GitHub Copilot
Voici quelques-uns des principaux avantages de GitHub Copilot :
- Augmente votre productivité en vous aidant à écrire du code plus rapidement.
- Vous permet de vous concentrer sur les tâches de haut niveau pendant que Copilot s’occupe des détails.
- Apprend votre style de codage pour vous donner des suggestions personnalisées.
- Complète les bribes de code courantes, comme les boucles ou les fonctions de fin.
- Corrige les bogues et les problèmes de syntaxe.
- Rédiger un code propre et modulaire en suivant les meilleures pratiques.
- Prise en charge multilingue avec des dizaines de langues courantes.
- Fonctionne sans connexion internet une fois installé.
- Il est open source, ce qui vous permet d’inspecter son fonctionnement.
En bref, Copilot, c’est comme si un expert en programmation vous suggérait instantanément du code contextuel.
Comment obtenir GitHub Copilot ?
GitHub Copilot est actuellement disponible sur invitation ou par abonnement payant. GitHub envoie régulièrement des invitations aux utilisateurs éligibles.
Vous pouvez également vous inscrire pour un accès anticipé en achetant un plan d’abonnement :
- Copilot pour les particuliers : 10 USD par mois.
- Copilot pour les équipes : 20 USD par membre et par mois.
La formule pour les particuliers permet une utilisation personnelle, tandis que la formule pour les équipes est destinée aux entreprises et aux organisations. Les deux plans comprennent une période d’essai gratuite de 60 jours.
GitHub prévoit à terme de proposer un plan gratuit, mais pour l’instant, Copilot est payant. Une fois que vous y avez accès, vous pouvez facilement l’installer en tant qu’extension dans Visual Studio Code et d’autres éditeurs compatibles.
Risques et limites
Bien que puissant, GitHub Copilot présente certains risques et limitations à prendre en compte :
- Il peut suggérer du code avec des biais, des erreurs ou des incohérences en raison de problèmes dans les données d’entraînement.
- Il existe un risque de générer du code non original ou de plagier le code source.
- Il ne remplace pas la nécessité pour les développeurs d’examiner, de tester et de déboguer le code. fonctionne mieux pour les tâches courantes, mais peut s’avérer difficile pour les problèmes plus complexes
- Dépend de la qualité des données de formation, qui peuvent devenir obsolètes
- Il ne remplace pas la nécessité pour les programmeurs d’apprendre à écrire eux-mêmes un bon code.
Bien qu’utile, Copilot est un outil permettant d’accroître la productivité des programmeurs, mais il ne remplace pas la diligence et l’expertise humaines. Vous devez valider les suggestions avant de vous y fier.
L’avenir de GitHub Copilot et de l’IA pour les programmeurs
À mesure que l’IA continue d’évoluer, les outils tels que GitHub Copilot sont susceptibles de devenir de plus en plus avancés et utiles pour rationaliser le travail de développement de logiciels.
Parmi les développements et applications futurs possibles, on peut citer
- Amélioration de la qualité et de l’originalité du code généré par l’IA.
- Détection avancée des erreurs et des bogues.
- Génération de code pour des tâches plus complexes telles que la conception d’architectures.
- Personnalisation avancée basée sur les styles et les préférences individuels.
- Intégration aux systèmes de contrôle des versions et aux flux de travail de développement.
- Impact potentiel sur l’apprentissage et l’enseignement de la programmation.
Copilot marque sans aucun doute une étape importante dans l’adoption pratique de l’IA pour accroître la productivité des développeurs. Au fil du temps, nous nous attendons à voir des innovations encore plus importantes dans ce domaine passionnant.
Fiche de Miguel Ángel. Comment je teste les outils
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