
GitHub a annoncé une série d'améliorations de son IA Copilot dans l'éditeur Visual Studio Code, y compris un nouveau "mode agent" en avant-première qui permet aux développeurs d'utiliser la technologie de l'IA pour écrire du code plus rapidement et avec plus de précision. Ces améliorations vont d'autres aperçus à de nouveaux modèles d'IA en passant par la disponibilité générale de Copilot Edits, qui permet aux développeurs d'effectuer des modifications itératives dans plusieurs fichiers à l'aide d'invites en langage naturel.
Présenté en 2021, GitHub Copilot est un outil de complétion de code et de programmation automatique développé par GitHub et OpenAI qui aide les utilisateurs des environnements de développement intégré (EDI) Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim et JetBrains en complétant automatiquement le code. Actuellement disponible par abonnement pour les développeurs individuels et les entreprises, les utilisateurs peuvent choisir le grand modèle de langage utilisé pour la génération.
Lors de sa sortie, GitHub Copilot a été alimenté par les modèles d'IA proposés par OpenAI. Mais en octobre 2024, la filiale de Microsoft a signé un accord avec les rivaux Google et Anthropic pour intégrer leurs modèles d'IA à GitHub Copilot. Google Gemini 1.5 Pro et Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic ont d'abord été intégrés, et GitHub prévoit des améliorations au fil du temps pour offrir plus d'options aux utilisateurs de GitHub Copilot.
L'objectif de GitHub Copilot est de faciliter la vie des développeurs grâce à un programmeur en binôme avec l'IA qui les aide à écrire un meilleur code. Selon GitHub, "le nom reflète le fait que l'intelligence artificielle (IA) ne remplace pas le développeur, au contraire, elle est toujours à ses côtés." Cependant, l'entreprise travaille pour que GitHub Copilot puisse être plus autonome : par exemple, lorsqu'il s'agit de fournir des commentaires sur les demandes d'extraction, de corriger automatiquement les vulnérabilités de sécurité ou de réfléchir à la manière d'implémenter un problème.
Le 6 février 2025, Microsoft annonce une mise à jour de GitHub Copilot en introduisant le mode agent et en annonçant la disponibilité générale de Copilot Edits, tous deux dans VS Code. Microsoft ajoute Gemini 2.0 Flash au sélecteur de modèle pour tous les utilisateurs de Copilot. Un premier aperçu du nouvel agent autonome de Copilot, dont le nom de code est Project Padawan, est également disponible. Selon Microsoft, "de l'achèvement du code à l'espace de travail et aux agents, en passant par le chat et l'édition de fichiers multiples, Copilot place l'humain au centre du travail créatif qu'est le développement de logiciels."
Voici notamment l'annonce de Satya Nadella, PDG de Microsoft :

Une autre étude a révélé que l'utilisation de GitHub Copilot a entraîné une augmentation de 41 % des bogues. Malgré la diminution des heures de travail pour les groupes de contrôle et de test, ceux qui ont utilisé GitHub Copilot n'ont pas été soulagés de l'épuisement professionnel, ce qui indique l'efficacité limitée de l'outil dans la réduction du stress lié au travail. Les développeurs passent désormais plus de temps à examiner le code généré par l'IA, ce qui pourrait contrebalancer tout gain de temps.
Microsoft annonce les agents IA pour GitHub Copilot
Mode Agent disponible en avant-première
Le nouveau mode agent de GitHub Copilot est capable d'itérer sur son propre code, de reconnaître les erreurs et de les corriger automatiquement. Il peut suggérer des commandes de terminal et vous demander de les exécuter. Il analyse également les erreurs d'exécution avec des capacités d'auto-réparation.
En mode agent, Copilot itère non seulement sur sa propre sortie, mais aussi sur le résultat de cette sortie. Et il itère jusqu'à ce qu'il ait effectué toutes les sous-tâches nécessaires pour répondre à votre demande. Au lieu d'exécuter uniquement la tâche que vous avez demandée, Copilot a maintenant la capacité de déduire des tâches supplémentaires qui n'ont pas été spécifiées, mais qui sont également nécessaires pour que la demande principale fonctionne. Il pourrait également détecter ses propres erreurs, ce qui vous évite d'avoir à copier/coller depuis le terminal vers le chat.
Voici un exemple où GitHub Copilot construit une application web pour suivre l'entraînement d'un marathon :
Pour commencer, vous devez télécharger VS Code Insiders et activer le mode agent pour GitHub Copilot Chat :
Ensuite, dans le panneau Copilot Edits, passez de Edit à Agent juste à côté du sélecteur de modèle :
GitHub commente notamment ce nouveau mode :

Copilot Edits : disponibilité générale dans VS Code
Annoncé au GitHub Universe en octobre 2024, Copilot Edits combine le Chat et Inline Chat avec un flux conversationnel et la possibilité d'effectuer des modifications en ligne sur un ensemble de fichiers que vous gérez.
Dans Copilot Edits, vous spécifiez un ensemble de fichiers à éditer, puis vous utilisez le langage naturel pour demander à GitHub Copilot ce dont vous avez besoin. Copilot Edits effectue des modifications en ligne dans votre espace de travail, sur plusieurs fichiers, en utilisant une interface utilisateur conçue pour une itération rapide. Vous restez dans le flux de votre code tout en examinant les changements suggérés, en acceptant ce qui fonctionne, et en itérant avec des demandes de suivi.
En coulisses, Copilot Edits s'appuie sur une architecture à double modèle pour améliorer l'efficacité et la précision de l'édition. Tout d'abord, un modèle de langage de base prend en compte le contexte complet de la session d'édition pour générer des suggestions d'édition initiales. Vous pouvez choisir le modèle de langage de base que vous préférez entre : OpenAI's GPT-4o, o1, o3-mini, Anthropic's Claude 3.5 Sonnet, et maintenant, Google's Gemini 2.0 Flash. Pour une expérience optimale, GitHub a développé un point final de décodage spéculatif, optimisé pour une application rapide des changements dans les fichiers. Les modifications proposées dans le modèle de base sont envoyées au point final de décodage spéculatif, qui les propose ensuite en ligne dans l'éditeur.
Copilot Edits fonctionne parce qu'il vous donne le contrôle, depuis la définition du bon contexte jusqu'à l'acceptation des modifications. L'expérience est itérative : lorsque le modèle se trompe, vous pouvez examiner les modifications sur plusieurs fichiers, accepter les bonnes et itérer jusqu'à ce que, avec Copilot, vous parveniez à la bonne solution. Après avoir accepté les modifications, vous pouvez exécuter le code pour vérifier les changements et, si nécessaire, annuler dans Copilot Edits pour revenir à un état de travail antérieur.
Copilot Edits se trouve dans la barre latérale secondaire (par défaut à droite) afin que vous puissiez interagir avec les vues de la barre latérale primaire, telles que l'explorateur, la vue de débogage ou la vue de contrôle de la source, pendant que vous examinez les modifications proposées. Par exemple, vous pouvez exécuter des tests unitaires dans la vue Testing à gauche, tout en utilisant la vue Copilot Edits à droite, de sorte qu'à chaque itération, vous puissiez vérifier si les modifications proposées par Copilot Edits passent vos tests unitaires.
L'utilisation de votre voix est une expérience naturelle lors de l'utilisation de Copilot Edits. Le simple fait de parler à Copilot rend les allers-retours fluides et conversationnels. Selon GitHub, on a presque l'impression d'interagir avec un collègue expert en la matière, en utilisant le même type de flux itératif que celui que l'on utilise dans la programmation en binôme réelle.
GitHub partage son plan pour la suite avec Copilot Edits :

Les agents SWE sont un type de système automatisé ou piloté par l'IA qui assiste (ou agit au nom) des ingénieurs logiciels. Ils peuvent effectuer diverses tâches de développement, comme la génération et la révision du code, le remaniement ou l'optimisation de la base de code, l'automatisation des flux de travail tels que les tests ou les pipelines, et fournir des conseils sur l'architecture, la résolution des erreurs et les meilleures pratiques.
Ils sont destinés à décharger l'ingénieur logiciel de certaines de ses tâches routinières ou spécialisées, ce qui lui laisse plus de temps pour se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée. La performance des agents SWE est souvent mesurée par rapport à SWE-bench, un ensemble de données de 2 294 paires Issue-Pull Request provenant de 12 dépôts Python populaires sur GitHub.
Pour cette annonce, GitHub partage un premier aperçu de l'agent autonome SWE et de la façon dont ces types d'agents s'intègrent dans l'expérience utilisateur. Lorsque le produit sous le nom de code Projet Padawan sera lancé plus tard cette année, il vous permettrait d'assigner directement des problèmes à GitHub Copilot, en utilisant n'importe quel client GitHub, et de lui faire produire des demandes d'extraction entièrement testées. Une fois la tâche terminée, Copilot affectera des réviseurs humains à la demande de retrait et s'efforcera de résoudre les problèmes qu'ils auront soulevés. Dans un sens, cela reviendra à intégrer Copilot en tant que contributeur à chaque dépôt sur GitHub.
En coulisses, Copilot crée automatiquement un bac à sable sécurisé dans le cloud pour chaque tâche qui lui est confiée. Il clone ensuite de manière asynchrone le référentiel, met en place l'environnement, analyse la base de code, édite les fichiers nécessaires, et construit, teste et met en ligne le code. En outre, Copilot prendrait en compte toute discussion au sein de la question ou du PR, ainsi que toute instruction personnalisée au sein du référentiel, afin de comprendre l'intention complète de sa tâche, ainsi que les directives et les conventions du projet.
GitHub commente cette annonce :

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