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GitHub Copilot

GitHub Copilot est une extension d'environnement de développement intégré (IDE) fondée sur l'intelligence artificielle et développée par GitHub et OpenAI pour aider les développeurs en proposant des auto-complétions de code[1].

Disponible par abonnement pour les développeurs individuels et les entreprises, l'outil a été annoncé pour la première fois le et a notamment été entrainé sur un grand nombre de dépôts publics GitHub.

Historique

Le , GitHub a annoncé GitHub Copilot pour un aperçu technique dans l'environnement de développement Visual Studio Code[2].

GitHub Copilot a été publié en tant que plugin sur le marché JetBrains le [3].

GitHub a annoncé la disponibilité de Copilot pour l'IDE Visual Studio le [4].

Le , GitHub a annoncé que Copilot n'était plus en « aperçu technique » et est disponible en tant que service par abonnement pour les développeurs individuels[5].

GitHub Copilot est l'évolution du plugin « Bing Code Search » pour Visual Studio 2013, un projet de Microsoft Research sorti en [6]. Ce plugin gratuit exploitait diverses sources, notamment MSDN et Stack Overflow, pour fournir des extraits de code adaptés au contexte (renommage de variables) et de haute qualité (compilations transparentes dans le contexte du projet utilisateur pour valider la compatibilité du code fourni, exploitation des votes utilisateurs) en réponse à des requêtes en langage naturel[7].

Caractéristiques

GitHub Copilot est capable de générer un code de solution lorsqu'on lui fournit un problème de programmation en langage naturel. Il est également capable de décrire un code d'entrée en anglais et de traduire ce code dans un langage de programmation différent[8].

L'outil inclut des fonctionnalités d'aide au développement, telles que la conversion des commentaires de code en code exécutable et la saisie semi-automatique de morceaux de code, des sections de code répétitives, des méthodes et fonctions entières[9].

D'après GitHub, la fonctionnalité de saisie semi-automatique de Copilot est précise environ la moitié du temps. En ayant seulement l'en-tête d'une fonction Python, par exemple, Copilot a correctement complété le reste du code de la fonction 43% du temps au premier essai et 57% du temps après dix tentatives[10].

GitHub indique que les fonctionnalités de Copilot permettent aux développeurs d'utiliser des framework et des langages de programmation inconnus en réduisant le temps passé à lire la documentation.

Le logiciel est gratuit pour les étudiants, les enseignants et les développeurs contribuant à des projets open-source populaires.

Mise en œuvre

GitHub Copilot est alimenté par Codex d'OpenAI[11], qui est une version modifiée de GPT-3[12]. Le modèle Codex a en outre été entraîné sur des gigaoctets de code source provenant notamment de dépôts publics GitHub, et faisant intervenir une douzaine de langages de programmation[13]. Cela inclut un ensemble de données filtré de 159 gigaoctets de code Python provenant de 54 millions de dépôts GitHub publics[14]. Le modèle GPT-3 d'Open AI a fait l'objet d'une licence exclusive accordée à Microsoft, la société mère de GitHub[15].

En , Copilot Chat a été mis à jour pour utiliser le modèle GPT-4 de OpenAI[16]. En 2024, Copilot a commencé à laisser aux utilisateurs le choix du grand modèle de langage utilisé pour la génération, incluant notamment GPT-4o et Claude 3.5[17].

Notes et références

  1. « GitHub met l'intelligence artificielle au service des développeurs », sur Les Echos, (consulté le )
  2. Gershgorn, « GitHub and OpenAI launch a new AI tool that generates its own code », The Verge, (consulté le )
  3. « GitHub Copilot - IntelliJ IDEs Plugin | Marketplace », JetBrains Marketplace (consulté le )
  4. (en-US) « GitHub Copilot now available for Visual Studio 2022 », The GitHub Blog, (consulté le )
  5. Par Mary Jo Foley |, « GitHub Copilot se lance et dévoile ses prix », sur ZDNet France (consulté le )
  6. (en-US) Frederic Lardinois, « Microsoft Launches Smart Visual Studio Add-On For Code Snippet Search », sur TechCrunch, (consulté le )
  7. (en-US) « Bing Code Search », sur Microsoft Research, (consulté le )
  8. Finnie-Ansley, Denny, Becker et Luxton-Reilly, « The Robots Are Coming: Exploring the Implications of OpenAI Codex on Introductory Programming », Australasian Computing Education Conference, New York, NY, USA, Association for Computing Machinery, aCE '22, , p. 10–19 (ISBN 978-1-4503-9643-1, DOI 10.1145/3511861.3511863, S2CID 246681316)
  9. Sobania, Schweim et Rothlauf, « A Comprehensive Survey on Program Synthesis with Evolutionary Algorithms », IEEE Transactions on Evolutionary Computation, vol. 27, , p. 82–97 (ISSN 1941-0026, DOI 10.1109/TEVC.2022.3162324, S2CID 247721793, lire en ligne)
  10. (en) « GitHub Copilot · Your AI pair programmer », sur GitHub (consulté le )
  11. (en) Krill, « OpenAI offers API for GitHub Copilot AI model », InfoWorld, (consulté le )
  12. (en-US) « OpenAI Releases GPT-3, The Largest Model So Far », Analytics India Magazine, (consulté le )
  13. « GitHub Copilot · Your AI pair programmer », GitHub Copilot (consulté le )
  14. (en) « OpenAI Announces 12 Billion Parameter Code-Generation AI Codex », InfoQ (consulté le )
  15. (en) « OpenAI is giving Microsoft exclusive access to its GPT-3 language model », MIT Technology Review (consulté le )
  16. (en) « GitHub Copilot – November 30th Update », sur The GitHub Blog, (consulté le )
  17. (en) Tom Warren, « GitHub Copilot will support models from Anthropic, Google, and OpenAI », sur The Verge, (consulté le )

Voir aussi

Liens externes

Source Wikipédia (CC BY-SA 4.0) : https://fr.wikipedia.org/wiki/GitHub_Copilot
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Dernière mise à jour le 9 juillet 2026

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