Du 16 au 18 avril 2025, le Palais des Congrès à Paris a accueilli la Devoxx 2025, un événement pour les passionnés de développement logiciel. Parmi les conférences proposées, j'ai eu le plaisir d'assister à celle intitulée “GitHub Copilot : Aller encore plus loin que la complétion de code”, animée par Kim-Adeline Miguel et Sandra Parlant. Leur présentation a montré comment GitHub Copilot peut révolutionner notre manière de coder, en offrant bien plus qu'une simple assistance à la complétion de code.

Qu'est-ce que GitHub Copilot ?

GitHub Copilot est un assistant de développement intelligent qui ne se contente pas de compléter du code : intégré à l’éditeur, il analyse le contexte — code, commentaires, conventions — pour proposer des solutions adaptées, d’une simple ligne à une fonction complète permettant ainsi aux développeurs de gagner en rapidité et qualité, tout en réduisant les erreurs.

Comment ça marche ?

Copilot s’appuie sur des modèles d’apprentissage automatique pour analyser le code en cours d’édition : lignes, commentaires, noms de variables et même conventions du projet. Grâce à cette compréhension contextuelle, il anticipe les intentions du développeur et propose automatiquement des solutions adaptées, qu’il s’agisse d’une fonction de calcul, d’une méthode issue d’une bibliothèque ou d’un schéma déjà présent dans le projet.

La qualité des suggestions dépend toutefois de la clarté des demandes. Un prompt précis ou un commentaire explicite (« Écris une fonction qui trie un tableau d’entiers ») guide Copilot vers un code directement exploitable, tandis que des instructions vagues risquent de produire des résultats moins pertinents. Décrire clairement l’objectif d’une fonction ou d’une classe permet ainsi d’orienter l’IA vers des propositions plus justes et utiles.

Points de vigilance

Toutefois, si Copilot accélère le développement, il n’est pas exempt de risques :

• Sécurité : Les suggestions générées par l'IA peuvent parfois inclure des vulnérabilités ou failles de sécurité, surtout si le modèle a été formé sur des données contenant des exemples de code non sécurisé. Les développeurs doivent donc garder un esprit critique et vérifier les propositions avant de les intégrer.

• Performance : la génération de code complexe peut introduire une légère latence. De ce fait, il est primordial de trouver un équilibre entre l'utilisation de l'outil et la nécessité de maintenir un flux de travail fluide.

Installation de GitHub Copilot dans Visual Studio Code

Copilot se distingue par son intégration fluide, offrant une assistance intelligente lors de l'écriture de code. Pour profiter de cette fonctionnalité, il suffit d'ajouter l'extension GitHub Copilot à votre environnement de développement. Une fois installée, cette extension utilise l'intelligence artificielle pour suggérer des lignes de code et des fonctions en temps réel, facilitant ainsi le processus de programmation et permettant aux développeurs de gagner en efficacité.

Dans cet article, nous allons vous guider à travers les étapes d'installation de GitHub Copilot dans Visual Studio Code, ainsi que les différents modes de fonctionnement et modèles disponibles.

1. Installation de l'extension GitHub Copilot

• Ouvrir Visual Studio Code : Lancez votre éditeur de code.

• Accéder au Marketplace : Cliquez sur l'icône des extensions dans la barre latérale gauche ou utilisez le raccourci Ctrl+Shift+X.

• Rechercher GitHub Copilot : Dans la barre de recherche, tapez "GitHub Copilot" et sélectionnez l'extension dans les résultats.

• Installer l'extension : Cliquez sur le bouton "Installer" pour ajouter GitHub Copilot à votre VSCode.

2. Configuration de GitHub Copilot

Après l'installation, vous devez configurer GitHub Copilot :

• Se connecter à GitHub : Suivez les instructions pour vous connecter à votre compte GitHub. Vous aurez besoin d'un abonnement à GitHub Copilot.

• Ouvrir le chat : Une fois connecté, cliquez sur l'icône "Open Chat" dans la barre d'outils de GitHub Copilot pour accéder à l'interface de chat.

2.1  Modes de fonctionnement

GitHub Copilot propose plusieurs modes pour interagir avec l'outil :

• Ask : Posez des questions ou demandez des suggestions de code. Par exemple, vous pouvez demander : "Comment créer une fonction pour trier un tableau en JavaScript ?"

• Agent : En mode agent, Copilot peut vous aider à écrire du code en continu, en vous suggérant des lignes de code au fur et à mesure que vous tapez.

• Edit : Ce mode vous permet de demander à Copilot de modifier ou d'améliorer un code existant. Par exemple, vous pouvez dire : "Peux-tu optimiser cette fonction ?"

2.2 Choix du modèle

GitHub Copilot utilise différents modèles d'IA pour générer du code. Vous pouvez choisir le modèle que vous souhaitez utiliser, par exemple :

• GPT-4.0 : Ce modèle avancé offre des suggestions plus précises et contextuelles. Pour le sélectionner, allez dans les paramètres de Copilot et choisissez "GPT-4.0" dans la liste des modèles disponibles.

2.3 Interaction avec Copilot

GitHub Copilot, un outil d'intelligence artificielle développé par GitHub en collaboration avec OpenAI, se positionne comme un assistant de programmation capable de transformer la manière dont les développeurs écrivent du code. En s'appuyant sur des millions de lignes de code et des modèles de langage avancés, il propose des suggestions en temps réel, facilitant ainsi le processus de codage. Ce paragraphe explore l'interaction entre GitHub Copilot et le développeur, en mettant en lumière des exemples concrets qui illustrent comment cet outil peut enrichir l'expérience de développement.

1. Demander une fonction :

• Vous : "Peux-tu m'aider à écrire une fonction qui calcule la factorielle d'un nombre en java ?"

• Copilot : propose immédiatement un programme Java qui répond à la demande

  
  

  

2. Copilot propose de compiler le code

L’interaction ne s'arrête pas là. Copilot va au-delà en demandant au développeur s'il souhaite compiler le code proposé.

3. Aller-retour avec Copilot

Lorsque le développeur clique sur le bouton « continuer », le copilote tente de compiler le code. Si un problème survient, il ne se décourage pas. Au contraire, il cherche activement une solution et propose une alternative jusqu'à ce que le programme fonctionne correctement. Ce processus d'allers-retours permet au développeur d'affiner son code tout en bénéficiant de l'expertise de l’intelligence artificielle.

Cette dynamique d'interaction souligne l'importance de la collaboration entre l'humain et la machine. Copilot agit comme un partenaire, offrant des suggestions et des corrections, mais c'est le développeur qui reste au centre du processus décisionnel. Ensemble, ils travaillent à l'optimisation du code, garantissant ainsi que le résultat final soit à la hauteur des attentes.

4. Copilot propose d’exécuter le programme

Conclusion

GitHub Copilot s’impose comme un partenaire de développement capable d’accélérer l’écriture, d’améliorer la qualité du code et de stimuler la créativité. Qu’il s’agisse de créer des méthodes, d’optimiser du code ou de créer de nouveaux projets, il simplifie le travail quotidien des développeurs.

Son usage demande toutefois discernement : les suggestions doivent être vérifiées pour éviter failles et problèmes de performance. Avec de bonnes pratiques de sécurité et des prompts clairs, les développeurs peuvent exploiter pleinement son potentiel.

Copilot incarne ainsi une avancée majeure, annonçant un avenir où humains et IA collaborent pour repousser les limites de productivité et d’innovation.