Dans le monde de l’informatique, l’innovation ne connaît pas de limites. C’est ainsi qu’a vu le jour GitHub Copilot, un assistant de codage doté d’une intelligence artificielle et développé par GitHub en collaboration avec OpenAI. Ce dernier a récemment fait des vagues au sein de la communauté des programmeurs.
En effet, cet outil vise à redéfinir la manière dont les développeurs écrivent le code, à rationaliser le processus de développement et à fournir une assistance aux programmeurs de tous niveaux. Dans cet article, nous allons nous plonger dans le monde de GitHub Copilot. De la compréhension des principes fondamentaux de son fonctionnement à l’exploration de ses potentiels sur le parcours des programmeurs.
Qu'est-ce que GitHub Copilot ?
GitHub Copilot est plus qu’un simple outil d’autocomplétion de code. Il s’agit là d’une extension de vos capacités de codage, exploitant la puissance de l’intelligence artificielle générative pour vous aider à écrire du code de manière plus efficace. En utilisant une combinaison de modèles d’apprentissage automatique, Copilot peut suggérer des lignes de code entières, générer des définitions de fonctions, fournir des explications sur les concepts de codage et même créer des extraits de documentation.
Comment est-ce que ça fonctionne ?
GitHub Copilot repose sur le modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer) d’OpenAI, mais il va au-delà de la génération de texte. Il a été affiné sur une vaste base de code pour comprendre et reproduire la structure de différents langages et paradigmes de programmation. En analysant le contexte dans lequel vous travaillez, Copilot prédit ce que vous essayez d’accomplir et propose des suggestions de code pertinentes en temps réel.
Quelles sont les avantages à l’utiliser ?
- Augmentation de la productivité : GitHub Copilot peut vous aider à écrire du code plus rapidement en vous suggérant des extraits de code et en complétant des fonctions à votre place.
- Amélioration de la précision : GitHub Copilot peut vous aider à écrire du code plus précis en vous suggérant du code qui a fait ses preuves dans d'autres projets.
- Cohérence du code: GitHub Copilot peut vous aider à écrire du code plus cohérent avec les conventions de style de votre projet.
- Réduction des erreurs : GitHub Copilot peut vous aider à réduire le nombre d'erreurs dans votre code en vous suggérant du code moins susceptible de contenir des erreurs.
Bien qu’il existe de nombreux avantages, il faut savoir que Github Copilot n’est pas parfait. Il se pourrait que ses suggestions contiennent des erreurs et ne répondent pas exactement à ce qui est demandé.
De plus, il peut aussi devenir une source de distraction à force de suggérer du code. De ce fait, son utilisation requiert aussi de la prudence de votre part.
Saagie & Github Copilot
Comme vu précédemment, Github Copilot possède de nombreux avantages indépendamment de ses défauts, donc Saagie a décidé d’intégrer l’extension Github Copilot à l’application VS Code.
Pour pouvoir en profiter, vous pouvez suivre les instructions suivantes:
- Installer l’app VS code avec le contexte VS Code Python 4.15.0 dans votre projet sur Saagie
- Une fois l’app au statut Started, vous pouvez l’ouvrir, et connecter le plugin avec votre compte Github en suivant les instructions affichées et le tour est joué
- Lorsque vous écrivez du code, des suggestions vont apparaître au fur et à mesure
- Une fois que les recommandations Copilot sont integrés, vous pouvez tester vos modifications directement dans Saagie en utilisant l’intégration GitHub proposer par Saagie. Un simple Commit & Push suffit pour mettre a jour vos jobs!
Conclusion : Aller plus loin avec Github
Le potentiel de Github Copilot ne s’arrête pas là. En effet, le développement de Github Copilot X, une “version” améliorée de Github Copilot, nous promet des interfaces de discussion, de CLI (Command Line Interface) dans l’invite de commandes et s’appuie sur GPT-4 d’Open-AI.
Il n’est pas disponible publiquement pour le moment mais vous pouvez y avoir accès en vous inscrivant à la liste d’attente. GitHub Copilot et ses itérations futures semblent avoir un grand potentiel pour améliorer considérablement la manière dont les développeurs interagissent avec leur code et travaillent sur leurs projets.
