Discussion :

[Patrick Ruiz]

GitHub Copilot, l’outil d’IA d’autocomplétion de code de Microsoft, est désormais disponible sans coût dans le cadre d’une offre aux fonctionnalités limitées
L’entreprise propose en sus un plan PRO payant

GitHub Copilot, l’outil d’IA d’automplétion de code de Microsoft, est désormais disponible sans coût. Microsoft fait une offre qui permet d’effectuer jusqu’à 2000 complétions de code par mois. Au-delà de ce plafond, il faut passer au plan PRO payant. L’offre gratuite peut être utile aux tiers qui effectuent 80 complétions de code par jour dans le cadre de leurs projets logiciels. La perspective de sa mise à contribution soulève néanmoins des préoccupations d’ordre légal. En effet, GitHub Copilot est pointé du doigt par certains acteurs du développement de la filière de logiciels comme un produit d’intelligence artificielle qui s’appuie sur un piratage de logiciels open source sans précédent.

GitHub Copilot Free for VS Code has arrived. pic.twitter.com/DVChR5Shub

— Satya Nadella (@satyanadella) December 18, 2024

GitHub Copilot, qu'est-ce que c'est ?

Copilot a été lancé en fin juin 2022 dans le cadre d'une Preview technique sur invitation uniquement, promettant de faire gagner du temps en répondant au code des utilisateurs par ses propres suggestions intelligentes. Ces suggestions sont basées sur des milliards de lignes de code public dont les utilisateurs ont publiquement contribué à GitHub, en utilisant un système d'IA appelé Codex de la société de recherche OpenAI.

GitHub décrit Copilot comme l'équivalent IA de la « programmation en paire », dans laquelle deux développeurs travaillent ensemble sur un seul ordinateur. L'idée est qu'un développeur peut apporter de nouvelles idées ou repérer des problèmes que l'autre développeur aurait pu manquer, même si cela nécessite plus d'heures de travail.

Dans la pratique, cependant, Copilot est plutôt un outil utilitaire de gain de temps, qui intègre les ressources que les développeurs devraient autrement chercher ailleurs. Lorsque les utilisateurs saisissent des données dans Copilot, l'outil leur suggère des extraits de code à ajouter en cliquant sur un bouton. Ainsi, ils n'ont pas à passer du temps à chercher dans la documentation de l'API ou à rechercher des exemples de code sur des sites spécialisés.

Un réseau neuronal dans GitHub Copilot est entraîné à l'aide de volumes massifs de données, constituées du code : des millions de lignes téléchargées par les dizaines de millions d'utilisateurs de GitHub, la plus grande plateforme au monde permettant aux développeurs de collaborer et de partager leur travail. Le but est que Copilot en apprenne suffisamment sur les modèles de code pour pouvoir faire du hacking lui-même. Il peut prendre le code incomplet d'un partenaire humain et terminer le travail en ajout les parties manquantes. Dans la plupart des cas, il semble réussir à le faire. GitHub prévoit de vendre l'accès à l'outil aux développeurs.

Comme pour la plupart des outils d'IA, GitHub souhaite également que Copilot devienne plus intelligent au fil du temps en fonction des données qu'il collecte auprès des utilisateurs. Lorsque les utilisateurs acceptent ou rejettent les suggestions de Copilot, son modèle d'apprentissage automatique utilisera ce retour d'information pour améliorer les suggestions futures, de sorte que l'outil deviendra peut-être plus humain à mesure qu'il apprendra.

A new free tier of GitHub Copilot in @code.

✅ 2,000 code completions per month
💬 50 chat messages per month
💫 Models like Claude 3.5 Sonnet or GPT-4o
♥️ More fun for you

Check it out today!

Oh yeah, and we passed 150M developers on GitHub 💅 https://t.co/2K0FfpA9G1

— GitHub (@github) December 18, 2024

De nombreux acteurs de la filière du développement de logiciels ont pointé GitHub Copilot comme un outil qui s’appuie sur un piratage massif de bases de code open source

Selon Matthieu Butterick, Copilot soulève des questions juridiques relatives à la fois à la formation du système et à l'utilisation du système. Ce qui suit est extrait de son billet à ce sujet.

Sur la formation du système

La grande majorité des progiciels open source sont publiés sous des licences qui accordent aux utilisateurs certains droits et imposent certaines obligations (par exemple, en préservant l'attribution précise du code source). Ces licences sont rendues possibles légalement par les auteurs de logiciels faisant valoir leur droit d'auteur sur leur code.

Ainsi, ceux qui souhaitent utiliser des logiciels open source ont le choix. Ils doivent :

• soit respecter les obligations imposées par la licence ;
• soit utiliser le code sous réserve d'une exception de licence, par exemple, l'utilisation équitable en vertu de la loi sur le droit d'auteur.

Microsoft et OpenAI ont reconnu que Copilot & Codex sont formés sur des logiciels open source dans des dépôts publics sur GitHub. Alors quel choix ont-ils fait ?

Si Microsoft et OpenAI avaient choisi d'utiliser ces référentiels sous réserve de leurs licences open source respectives, Microsoft et OpenAI auraient dû publier de nombreuses attributions, car il s'agit d'une exigence minimale de presque toutes les licences open source. Pourtant, aucune attribution n'est apparente.

Par conséquent, Microsoft et OpenAI doivent s'appuyer sur un argument d'utilisation équitable. En fait, nous savons que c'est le cas, car l'ancien PDG de GitHub, Nat Friedman, a affirmé lors de la Preview technique de Copilot que « la formation des systèmes [d'apprentissage automatique] sur les données publiques est une utilisation équitable ».

Eh bien, n'est-ce pas ? La réponse n'est pas une question d'opinion ; c'est une question de droit. Naturellement, Microsoft, OpenAI et d'autres chercheurs ont promu l'argument de l'utilisation équitable. Nat Friedman a en outre affirmé qu'il existe une « jurisprudence » sur l'utilisation équitable qui est « largement invoquée par la communauté de l'apprentissage automatique ». Mais la Software Freedom Conservancy n'était pas d'accord et a pressé Microsoft d'obtenir des preuves pour étayer sa position. Selon le directeur de la SFC, Bradley Kuhn :

« Nous nous sommes renseignés en privé auprès de Friedman et d'autres représentants de Microsoft et de GitHub en juin 2021, demandant de solides références juridiques pour les positions juridiques publiques de GitHub… Ils n'en ont fourni aucune ».

Pourquoi Microsoft n'a-t-elle pu produire aucune autorité légale pour sa position ? Parce que ma SFC a raison : il n'y en a pas. Bien que certains tribunaux aient examiné des questions connexes, il n'existe aucune affaire américaine résolvant carrément les ramifications de l'utilisation équitable de la formation à l'IA.

De plus, les cas qui tournent autour de l'utilisation équitable équilibrent plusieurs facteurs. Même si un tribunal décide finalement que certains types de formation à l'IA sont une utilisation équitable (ce qui semble possible) il peut également en exclure d'autres. À ce jour, nous n'avons aucune idée de la position de Copilot ou de Codex sur ce spectre. Ni celle de Microsoft, encore moins de l'OpenAI.

Sur l'utilisation du système

Nous ne pouvons pas encore dire comment l'utilisation équitable finira par être appliquée à la formation à l'IA. Mais nous savons que la recherche n'affectera pas du tout les utilisateurs de Copilot. Pourquoi ? Parce qu'ils utilisent simplement Copilot pour émettre du code. Alors, quel est le statut du droit d'auteur et de la licence de ce code émis ?

Ici encore, nous constatons que Microsoft devient indulgente. En 2021, Nat Friedman a affirmé que « la sortie de Copilot appartient à l'opérateur, tout comme avec un compilateur ». Mais c'est une analogie malicieuse, car Copilot tend de nouveaux pièges aux imprudents.

Microsoft caractérise la sortie de Copilot comme une série de « suggestions » de code. Microsoft « ne revendique aucun droit » sur ces suggestions. Mais Microsoft ne garantit pas non plus l'exactitude, la sécurité ou l'atténuation des enchevêtrements de propriétés intellectuelles du code ainsi produit. Une fois que vous avez accepté une suggestion Copilot, tout cela devient votre problème :

« Vous êtes responsable d'assurer la sécurité et la qualité de votre code. Nous vous recommandons de prendre les mêmes précautions lors de l'utilisation du code généré par GitHub Copilot que lorsque vous utilisez un code que vous n'avez pas écrit vous-même. Ces précautions comprennent des tests rigoureux, une analyse IP [(= propriété intellectuelle)] et un suivi des vulnérabilités de sécurité ».

Quels enchevêtrements pourraient survenir ? Les utilisateurs de Copilot ont montré que Copilot peut être amené à émettre du code verbatim à partir de référentiels identifiables. Pas plus tard que cette semaine, le professeur Texas A&M, Tim Davis, a donné de nombreux exemples de gros morceaux de son code copiés textuellement par Copilot, y compris lorsqu'il a invité Copilot avec le commentaire /* sparse matrix transpose in the style of Tim Davis */ L'utilisation de ce code crée clairement une obligation de se conformer à sa licence. Mais comme effet secondaire de la conception de Copilot, les informations sur l'origine du code (auteur, licence, etc.) sont supprimées. Comment les utilisateurs de Copilot peuvent-ils se conformer à la licence s'ils ne savent même pas qu'elle existe ?

Les méthodes de récupération de code astucieuses de Copilot sont un écran de fumée destiné à dissimuler une vérité crasseuse : Copilot n'est qu'une interface alternative pratique à un vaste corpus de code open source. Par conséquent, les utilisateurs de Copilot peuvent encourir des obligations de licence envers les auteurs du code sous-jacent. Dans ce contexte, l'affirmation de Nat Friedman selon laquelle Copilot fonctionne « comme... un compilateur » est plutôt douteuse - les compilateurs changent la forme du code, mais ils n'injectent pas de nouveaux enchevêtrements de propriétés intellectuelles. Pour être juste, Microsoft ne conteste pas vraiment cela. L'entreprise le cache juste en l'écrivant en petits caractères.

Now in GitHub Copilot, you can choose Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet to perform a variety of tasks—like refactoring code. 💻 pic.twitter.com/58klM33IJF

— GitHub (@github) December 10, 2024

Des études font même état de ce que l’utilisation d’outils comme GitHub Copilot entraîne une baisse de la qualité du code

Selon une étude de GitClear, la qualité du code n'est pas bonne, avec des problèmes tels que le renouvellement du code (du code ajouté, mais supprimé peu après) et une plus grande proportion de code répété. L'étude porte sur le code ajouté, mis à jour, supprimé, copié ou déplacé, et exclut ce que GitClear définit comme du « bruit ». Cela fait référence au même code engagé dans plusieurs branches, des lignes vierges et d'autres lignes non significatives.

« GitHub a publié de nombreuses études approfondies sur la croissance et l'impact de l'IA sur le développement de logiciels. L'une de leurs conclusions est que les développeurs écrivent du code "55 % plus vite" lorsqu'ils utilisent Copilot. Cette profusion de code généré par les grands modèles de langage soulève la question suivante :

Comment la qualité et la maintenabilité du code se comparent-elles à ce qui aurait été écrit par un humain ? Est-ce plus proche des contributions soignées et raffinées d'un développeur senior, ou plus proche du travail désordonné d'un contractant à court terme ?

Pour répondre à cette question, GitClear a analysé environ 153 millions de lignes de code modifiées, rédigées entre janvier 2020 et décembre 2023. Il s'agit de la plus grande base de données connue sur les modifications de code hautement structurées qui a été utilisée pour évaluer les différences de qualité du code. Nous constatons des tendances déconcertantes en matière de maintenabilité », commente GitClear

Selon Bill Harding, fondateur de GitClear, l'essentiel est que les assistants de code de l'IA sont très bons pour ajouter du code, mais ils peuvent causer « une dette technique induite par l'IA » : « L'ajout rapide de code est souhaitable si vous travaillez de manière isolée ou sur un problème nouveau. Mais un code ajouté à la va-vite est néfaste pour les équipes chargées d'en assurer la maintenance par la suite », a déclaré Harding. En d'autres termes, une plus grande quantité n'est pas toujours synonyme d'une meilleure qualité. Selon lui, cette tendance pourrait poser de nombreux problèmes aux organisations à l'avenir.

En outre, une étude publiée en octobre dernier a rapporté que GitHub Copilot génère du code comportant des faiblesses de sécurité. « Nos résultats confirment que les développeurs doivent être prudents lorsqu'ils ajoutent du code généré par Copilot (et des outils d'IA similaires de génération de code) et doivent également effectuer des contrôles de sécurité appropriés lorsqu'ils acceptent le code suggéré. Cela montre également que les praticiens doivent développer une conscience et des compétences en matière de sécurité correspondantes », ont écrit les chercheurs à l'origine de l'étude.

Dans le cadre de son étude, GitClear a mis l'accent sur la qualité du code plutôt que sur la quantité, et observe que les assistants d'IA ont tendance à donner "des suggestions pour ajouter du code, mais jamais de suggestions pour mettre à jour, déplacer ou supprimer du code". Les chercheurs proposent également que les algorithmes de suggestion de code soient incités à proposer les suggestions les plus susceptibles d'être acceptées, ce qui semble raisonnable jusqu'à ce que l'on considère l'importance d'un code concis et lisible. Selon le rapport de l'étude, il n'est pas facile de mesurer la qualité du code.

Et vous ?

Trouvez-vous les remarques de Matthieu Butterick crédibles ou pertinentes ?

Quelle est votre expérience avec des outils comme GitHub Copilot ? Les suggestions de Copilot sont-elles toujours alignées avec les meilleures pratiques de développement ?

Peut-on vraiment considérer le code généré par Copilot comme fiable, ou nécessite-t-il systématiquement une revue manuelle approfondie ?

Les développeurs expérimentés gagnent-ils réellement du temps ou risquent-ils de perdre leur créativité face aux suggestions automatisées ?

[_toma_]

https://mastodon.social/@SadKitten/113672660658402923

[Anthony]

Microsoft annonce une version gratuite de GitHub Copilot pour Visual Studio Code, offrant 2000 complétions de code et 50 requêtes de chat gratuites par mois, ainsi qu'un accès à GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet

Microsoft annonce un tout nouveau plan gratuit pour GitHub Copilot, disponible pour tous dans VS Code. Tout ce dont l'utilisateur a besoin, c'est d'un compte GitHub. Pas d'essai. Pas d'abonnement. Pas de carte de crédit requise.

En effet, à partir du 19 décembre 2024, GitHub Copilot, l'outil IA d'autocomplétion de code de Microsoft, est disponible sans coût dans le cadre d'une offre aux fonctionnalités limitées. Le tout nouveau plan gratuit de Microsoft permet d’effectuer jusqu’à 2000 complétions de code par mois, soit environ 80 complétions par jour ouvrable. GitHub Copilot Free permet également aux utilisateurs d'effectuer 50 requêtes de chat par mois, et offre un accès aux modèles d'IA GPT-4o et Claude 3.5 Sonnet.

Au-delà de ces limites, l'utilisateur doit passer au plan PRO. Ce plan payant est illimité et donne accès à des modèles supplémentaires comme o1 et Gemini (à venir dans la nouvelle année).

Avec cette annonce, GitHub Copilot devient un élément essentiel de l'expérience VS Code. L'équipe de Microsoft a travaillé dur pour améliorer cette expérience avec de nouvelles fonctionnalités et capacités d'IA.

Voici quelques-uns des nouveaux ajouts à GitHub Copilot qui sont apparus au cours des derniers mois.

Travaillez avec plusieurs fichiers grâce à Copilot Edits

Copilot Edits est une expérience d'édition multi-fichiers que vous pouvez ouvrir en haut de la barre latérale de chat. À l'aide d'une invite, Edits propose des modifications dans les fichiers, y compris la création de nouveaux fichiers si nécessaire. Vous bénéficiez ainsi du flux conversationnel du chat combiné à la puissance des capacités de génération de code de Copilot.

Plusieurs modèles, votre choix

Que vous utilisiez Chat, Inline Chat ou Copilot Edits, c'est vous qui décidez qui sera votre pair programmeur.

Essayez ceci : Utilisez 4o pour générer un plan de mise en œuvre d'une nouvelle fonctionnalité, puis envoyez cette invite à Claude dans GitHub Copilot Edits pour qu'il la construise.

Instructions personnalisées

Vous pouvez dire à GitHub Copilot comment vous voulez que les choses se passent avec des instructions personnalisées. Ces instructions sont transmises au modèle avec chaque requête, vous permettant de spécifier vos préférences et les détails que le modèle doit connaître pour écrire le code comme vous le souhaitez.

Vous pouvez les spécifier au niveau de l'éditeur ou du projet. GitHub Copilot les récupère même automatiquement si vous incluez un fichier .github/copilot-instructions.md dans votre projet. Ces instructions peuvent facilement être partagées avec votre équipe, afin que tout le monde soit sur la même longueur d'onde - y compris GitHub Copilot.

Par exemple :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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## React 18
* Use functional components
* Use hooks for state management
* Use TypeScript for type safety
 
## SvelteKit 4
* Use SSR for dynamic content rendering
* Use static site generation (SSG) for pre-rendered static pages.
 
## TypeScript
* Use consistent object property shorthand: const obj = { name, age }
* Avoid implicit any

Essayez ceci : Demandez à Copilot de générer la commande de vidage du schéma de votre base de données dans un fichier, puis définissez ce fichier comme l'une de vos instructions personnalisées.

Reconnaissance complète du projet

GitHub Copilot dispose d'experts de domaine alimentés par l'IA que vous pouvez mentionner à l'aide de la syntaxe @. Microsoft les appelle des « participants ». Le participant @workspace est un expert de domaine dans l'ensemble de votre base de code.

GitHub Copilot détecte également les intentions et inclut automatiquement @workspace s'il voit que vous posez une question qui nécessite un contexte de projet global.

Essayez ceci : Tapez /help dans l'invite du chat pour voir une liste de tous les participants de GitHub Copilot et de leurs différents domaines d'expertise, ainsi que des commandes slash qui peuvent réduire considérablement l'invite.

Nommer les choses et autres problèmes difficiles

On dit que le nommage des éléments de code est l'un des problèmes les plus difficiles de l'informatique. Appuyez sur F2 pour renommer quelque chose, et GitHub Copilot vous donnera des suggestions basées sur la façon dont ce symbole est implémenté et utilisé dans votre code.

Essayez ceci : Si vous ne savez pas comment nommer quelque chose, ne réfléchissez pas trop. Appelez-le simplement foo et mettez-le en œuvre. Ensuite, appuyez sur F2 et laissez GitHub Copilot vous suggérer un nom.

Dites ce que vous pensez

Sélectionnez l'icône du microphone pour démarrer une discussion vocale. Cette fonction est assurée par l'extension gratuite et multiplateforme VS Code Speech qui s'exécute sur les modèles locaux. Aucune application tierce n'est nécessaire.

Essayez ceci : Utilisez Speech avec GitHub Copilot Edits pour prototyper votre prochaine application. Vous pouvez littéralement parler pour obtenir une démo fonctionnelle.

Devenez un expert du terminal

Avec le chat de terminal, vous pouvez faire à peu près n'importe quoi dans votre terminal. Appuyez sur Cmd/Ctrl + i lorsque vous êtes dans le terminal VS Code et dites à GitHub Copilot ce que vous voulez faire. Copilot peut également vous expliquer comment corriger les commandes shell qui ont échoué en analysant la sortie d'erreur.

Par exemple, un utilisateur peut savoir qu'il peut utiliser la bibliothèque ffmpeg pour extraire des images de vidéos, mais il ne connaît pas la syntaxe et les flags. Pas de problème !

Essayez ceci : La prochaine fois que vous obtiendrez une erreur dans votre terminal, cherchez l'icône de l'étincelle à côté de votre invite. Sélectionnez-la pour que GitHub Copilot corrige, explique ou même auto-corrige la commande shell pour vous.

Plus de crainte lors de la validation

Fini les livraisons qui disent « changements ». GitHub Copilot vous proposera un message de validation basé sur les changements que vous avez effectués et sur vos derniers messages de validation. Vous pouvez utiliser des instructions personnalisées pour la génération des livraisons afin de formater les messages exactement comme vous le souhaitez.

Essayez ceci : Allez au-delà des livraisons. Installez l'extension GitHub Pull Requests and Issues et vous pourrez générer des descriptions de demandes d'extraction, obtenir des résumés de demandes d'extraction et même des suggestions de corrections pour les problèmes. Tout cela sans quitter VS Code.

Les extensions sont tout ce dont vous avez besoin

Chaque extension VS Code peut se connecter directement aux API GitHub Copilot et offrir une expérience personnalisée en matière d'IA. Découvrez MongoDB avec son extension capable d'écrire des requêtes d'une complexité impressionnante, d'utiliser la recherche floue et bien d'autres choses encore...

Essayez ceci : Créez votre propre extension pour GitHub Copilot en utilisant GitHub Copilot ! Microsoft a créé de nouveaux tutoriels qui vous montrent comment créer un tuteur de code pour les participants au chat ou générer des annotations de code alimentées par l'IA.

Une vision pour l'avenir

Ce dernier point est un aperçu de quelque chose que Microsoft ajoutera bientôt à GitHub Copilot.

Installez l'extension Vision Copilot Preview et demandez à GitHub Copilot de générer une interface à partir d'une capture d'écran ou d'un balisage.

Vous pouvez également l'utiliser pour générer le texte alt d'une image.

Essayez ceci : Modélisez une interface utilisateur à l'aide de Figma ou de Sketch. Utilisez ensuite @vision pour générer l'interface utilisateur. Vous pouvez même lui indiquer le framework CSS à utiliser.

Remarque : Vision est en version preview aujourd'hui et nécessite que vous ayez votre propre clé API OpenAI, Anthropic ou Gemini. Cette clé ne sera pas nécessaire lorsque Microsoft la publiera dans le cadre de GitHub Copilot. Bientôt disponible !

Suivre l'évolution de GitHub Copilot

Microsoft souhaite montrer bien d'autres choses sur GitHub Copilot, mais rien ne peut remplacer l'expérience de l'essayer par soi-même. Si vous débutez, Microsoft vous recommande de regarder ces 3 courtes vidéos pour vous familiariser rapidement avec l'interface utilisateur de Copilot, ainsi que pour apprendre quelques bonnes pratiques d'ingénierie rapide.

Dans le cadre de la version gratuite, vous pourrez également utiliser GitHub Copilot sur GitHub.com.

Microsoft conclut :

Bien que nous travaillions avec GitHub pour construire l'expérience Visual Studio Code, Copilot lui-même n'est pas exclusif à VS Code. Vous vous demandez peut-être ce qu'il en est des éditeurs tels que Visual Studio. Ces utilisateurs bénéficieront-ils également d'une offre Copilot gratuite ?

Oui. Absolument. Consultez le billet de blog de l'équipe VS pour savoir ce qui fonctionne aujourd'hui et ce qui sera bientôt disponible.

2025 sera une année importante pour GitHub Copilot, qui fait désormais partie intégrante de l'expérience VS Code. Nous espérons que vous vous joindrez à nous pour redéfinir l'éditeur de code. Encore une fois.

Activer GitHub Copilot Free

Source : Microsoft

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Trouvez-vous cette initiative de Microsoft crédible ou pertinente ?
Avez-vous déjà utilisé GitHub Copilot ou un outil similaire pour votre usage ou le développement d'applications, et si oui, qu'en pensez-vous ?

Voir aussi :

Les 5 meilleures fonctionnalités de GitHub Copilot dans Visual Studio selon le Microsoft Ignite 2024 : Comment l'IA peut améliorer le codage selon Microsoft

La mise à jour Août de Visual Studio Code 1.93 apporte des profils centralisés, une amélioration de GitHub Copilot et plus encore