© GitHub

L’intelligence artificielle a connu une évolution remarquable depuis ses débuts. Ses progrès sont significatifs, notamment dans la compréhension et le traitement des données complexes. Cette évolution a conduit à l’émergence de l’intelligence artificielle générative. Il s’agit d’une branche de l’IA capable de créer du contenu nouveau et original, allant du texte à l’image, en passant par la musique et au-delà. Ce développement révolutionne de nombreux domaines. Notamment celui du développement logiciel, où l’automatisation et l’optimisation des processus sont devenues cruciales.  

Dans ce sens, GitHub, qui appartient aujourd’hui à Microsoft a introduit en 2023 GitHub Copilot. Ce dernier est un outil novateur de génération de code. Si ce lancement a suscité de nombreuses discussions, c’est que cette avancée a ouvert une fenêtre sur l’avenir du développement logiciel. La raison ? La manière dont les programmeurs écrivent du code pourrait bien être totalement transformée.

Par ailleurs, cette solution soulève des questions : Qu’est-ce que GitHub Copilot exactement ? Quelles fonctionnalités propose-t-il ? Et quels sont les opportunités et les défis qui se dessinent pour les développeurs dans ce nouveau paysage ? 

Avant toutes choses, parlons un peu du lanceur de GitHub Copilot, GitHub, et retraçons brièvement son évolution. 

GitHub a été lancé en 2008 par Tom Preston Werner, Chris Wanstrath et PJ Hyett. Il s’agit d’un site web et d’un service cloud combinés. Ils aident les développeurs à stocker et à gérer leur code, tout en leur permettant de suivre et de contrôler les modifications apportées à celui-ci. GitHub utilise Git, un système de contrôle de version distribué et créé par Linus Torvalds. Dès ses débuts, la solution a rapidement gagné en popularité dans la communauté du développement logiciel. Notamment grâce à sa facilité d’utilisation et à ses fonctionnalités collaboratives. Aujourd’hui, GitHub est considérée comme la plus grande plateforme d’hébergement de code.  

En juin 2018, Microsoft a annoncé l’acquisition de GitHub. Ce mouvement stratégique visait à renforcer l’engagement de la multinationale envers les communautés de développeurs open source. En parallèle, les outils de développement Microsoft ont été intégrés au service. Cette association a par ailleurs largement contribué à l’expansion et à l’amélioration de la plateforme.  

En 2019, Microsoft et OpenAI ont annoncé leur premier partenariat. L’objectif de cette collaboration était double. D’une part, accélérer les avancées dans le domaine de l’intelligence artificielle, d’autre part, démocratiser cette dernière, notamment grâce à l’infrastructure cloud de Microsoft Azure.  

Dans la continuité de leur partenariat, GitHub et OpenAI ont développé GitHub Copilot, lancé en juin 2021. Il s’agit d’un assistant de programmation utilisant l’intelligence artificielle générative afin d’aider les développeurs à écrire du code plus rapidement et avec moins d’efforts.  

Regardons maintenant d’un peu plus près cette nouvelle solution. Qu’est-ce que GitHub Copilot ? Comment fonctionne-t-il ? Et comment met-il en lumière les prouesses de l’utilisation de l’intelligence artificielle générative dans le domaine du développement logiciel ? 

Comme introduit précédemment, GitHub Copilot est un assistant de programmation. Il utilise des modèles de langage basés sur des réseaux de neurones pour générer des suggestions de code en temps réel. Lors de la rédaction du code, Copilot recourt à l’analyse sémantique pour comprendre le contexte du script et génère des suggestions de code visant à compléter un programme ou à intégrer de nouvelles fonctionnalités. La forme de ses suggestions est variée : blocs de code entiers, expressions, fonctions, noms de variables, imports, conditions… Fonctionnant comme une « paire de mains virtuelles supplémentaire », l’outil permet aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus stratégiques et créatives.  

En ce sens, dans le domaine spécifique du développement de logiciel, il va sans dire que l’IA générative a franchi une étape significative avec l’introduction de cette solution. En s’appuyant sur l’immense répertoire de code de GitHub et sur les capacités de modélisation du langage d’OpenIA, l’outil promet d’améliorer significativement la productivité et l’efficacité des développeurs.  

GitHub Copilot est doté d’une gamme de fonctionnalités conçues pour optimiser et soutenir le processus de développement logiciel. Voici les cinq principales fonctionnalités à retenir : 

• Suggérer du code : Comme vous l’aurez compris, l’une des premières fonctionnalités de Copilot est de proposer des lignes de code. Voire des fonctions entières et d’autres formes de suggestions grâce à sa compréhension du contexte. Cela passe par les commentaires, les noms de variables et le code existant.

• Documenter du code : GitHub Copilot facilite la documentation du code en générant également, de manière automatique, des commentaires et des descriptions de fonctions. Il peut notamment produire des doctrings pour des fonctions et des classes.  

• Expliquer et décortiquer du code : Copilot peut aider les développeurs à comprendre le code existant. Il fournit des explications sur le fonctionnement de morceaux de code complexes, sur les algorithmes et sur les choix de conception.  

• Générer des tests unitaires : Cette fonctionnalité permet à l’assistant de générer des exemples de tests unitaires essentiels afin d’assurer la qualité et la fiabilité du code.  

• Aider à corriger le code : GitHub Copilot peut également aider à détecter des erreurs et à proposer des corrections.

Par ailleurs, si ces cinq fonctionnalités sont attrayantes, quels sont les réels bénéfices que les développeurs peuvent en tirer ? Nous avons répertorié les principaux avantages vantés par Github Copilot, ainsi que ceux de la communauté :  

• Accélération du développement : Les suggestions de code en temps réel proposées par Copilot permettent de construire des applications plus rapidement en réduisant le temps passé à écrire des lignes de code standard ou répétitives.  

• Réduction de la saisie manuelle : En automatisant la génération de code courant, les saisies manuelles sont minimisées et l’attention peut davantage se porter sur des tâches stratégiques.  

• Génération automatique et documentation : Copilot aide à maintenir le code bien documenté, ce qui est crucial, notamment pour la maintenance à long terme et dans les cas où de nouveaux développeurs rejoignent des projets en cours.  

• Assistance dans les tests unitaires : Grâce à la génération des tests unitaires, la détection précoce des erreurs ne peut qu’être renforcée.  

• Facilité de l’apprentissage : Pour les développeurs moins expérimentés, Copilot peut servir d’outil d’apprentissage en proposant des exemples de code et en expliquant des concepts de programmation plus complexes.  

• Support continu : Il offre un soutien continu pendant le processus de développement, agissant comme un “pair-programmer” virtuel, toujours disponible pour vous aider.  

• Réduction du temps de recherche : Copilot peut réduire le besoin de rechercher des extraits de code et de parcourir la documentation en ligne en fournissant des solutions directement dans l’environnement de développement.  

• Suggestions contextualisées : Il adapte ses suggestions au contexte spécifique du projet et aux styles de codage, rendant ainsi les propositions plus pertinentes et utiles.

• Stimulation de la créativité : En prenant en charge les aspects plus routiniers de la programmation, Copilot permet de consacrer plus de temps à l’innovation et à la résolution créative de problèmes.  

GitHub Copilot représente donc une avancée significative pour le développement logiciel. Il offre une multitude d’avantages qui peuvent transformer le quotidien des développeurs et la manière dont les logiciels sont conçus et maintenus. 

Alors oui, GitHub Copilot est un outil puissant. Mais comme tout logiciel, il a ses limites. Comme vous le verrez, ses principaux défis font parfois écho à ses avantages. Cela nous rappelle ainsi les limites d’une technologie émergente et la marge d’évolution qu’il lui reste pour atteindre ses promesses. Parmi les plus notables, voici celles que nous pouvons citer :  

• Qualité des suggestions : Les suggestions de Copilot sont basées sur des modèles prédictifs pas toujours corrects ou optimaux. Il est donc nécessaire pour les développeurs d’examiner et de tester le code généré pour s’assurer qu’il est adéquat.  

• Compréhension du contexte : Bien qu’aujourd’hui Copilot soit assez avancé dans la compréhension du contexte, un manque de subtilité peut parfois l’empêcher de comprendre les intentions précises énoncées par le développeur. Cela conduit parfois à des suggestions quelque peu inadaptées.  

• Indépendance vis à vis des suggestions de code : L’un des défis pour les développeurs est de garder à l’esprit qu’il ne faut pas dépendre à 100% du code suggéré. À eux de garder la main sur le code et sur la décision finale.  

• Migration du code : Il peut certes aider à la migration du code, cependant, cela dépend de quel langage à quel langage. Pour les langages spécifiques, par exemple, il manque encore d’entraînement.  

• Réflexion critique : Dans la continuité de l’idée de conserver une forme d’indépendance vis-à-vis des suggestions du code, garder une réflexion critique sur ce dernier est important. Peut-être qu’aujourd’hui, avec l’IA, le bon développeur est celui qui sait tirer le meilleur de l’IA et ce, de manière intelligente. 

Pensé comme un assistant, GitHub Copilot est censé proposer et compléter du code de manière autonome. À ce jour, l’IA de GitHub est encore en phase de test et toujours sujette à erreurs. Copilot n’est pas capable de comprendre le contexte dans son ensemble. Par conséquent, il ne peut pas aider ou assister dans le développement d’une application complète. Il est nécessaire de procéder morceau par morceau pour avoir quelque chose d’assez complet. En revanche, l’idée de cette solution fait sens et pourrait, à l’avenir, être totalement capable de prendre en charge des petites tâches et signaler toute erreur éventuelle. 

Pour en savoir plus sur l’utilisation de GitHub Copilot :  https://docs.github.com/fr/copilot/quickstart