- GitHub Copilot, lancé en 2021, utilise l’IA générative pour aider les programmeurs à écrire du code.
- La technologie a été créée par OpenAI, le créateur de ChatGPT soutenu par Microsoft.
- Les programmeurs disent que cela a conduit à d’importants gains de productivité, mais la connaissance du domaine est toujours nécessaire.
Alors que ChatGPT a suscité beaucoup d’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle, le chatbot conversationnel n’est pas la seule technologie issue d’OpenAI.
La société soutenue par Microsoft a développé une multitude de produits d’IA générative, dont un appelé Codex qui aide déjà les ingénieurs à devenir plus productifs.
Codex est la base de GitHub Copilot, un outil qui fonctionne comme une sorte de saisie semi-automatique pour les ingénieurs logiciels. Copilot examine le code qu’un ingénieur est en train d’écrire et suggère les prochaines lignes qu’il pourrait vouloir écrire pour résoudre son problème. Les utilisateurs peuvent également écrire un commentaire en langage humain décrivant le programme qu’ils souhaitent créer, et Copilot fournira une solution suggérée.
Les ingénieurs en logiciel doivent souvent assembler des échafaudages ou des besoins en logiciels de code passe-partout. Parce que le code est si commun, Copilot peut facilement le reproduire. GitHub a déclaré que dans les fichiers où il est activé, Copilot est responsable de plus de 40 % du code écrit. Les ingénieurs qui ont parlé avec Insider ont déclaré que cela s’était déjà avéré une aubaine majeure pour la productivité.
Copilot peut aider les développeurs à devenir plus productifs
Cyrus Ghazanfar, directeur de la technologie de la start-up de gestion 401 (k) Beagle, a déclaré que son entreprise avait commencé à expérimenter Copilot ces derniers mois. Il a maintenant besoin de son équipe de trois ingénieurs pour utiliser l’outil car il a rapidement constaté qu’il lui faisait gagner beaucoup de temps en éliminant le travail par cœur. Déjà, Copilot s’est avéré utile pour créer des bases de données, a-t-il déclaré.
« Dans ces cadres, il existe une manière spécifique de créer des bases de données », a déclaré Ghazanfar. « Je trouve Copilot super utile car il y a beaucoup de répétitions lorsque vous faites ce genre de choses. »
Par exemple, de nombreuses bases de données ont les mêmes propriétés, comme un horodatage indiquant quand les données ont été créées. Ghazanfar a déclaré qu’il pouvait désormais utiliser Copilot pour créer une base de données avec ces propriétés.
Bill Mers, vice-président de l’ingénierie chez LookDeep Health, a déclaré que c’était « presque effrayant » quand Copilot a compris exactement quel code il essayait d’écrire. Copilot puise ses connaissances dans le vaste corpus de projets sur GitHub, mais il utilise également le contexte du projet sur lequel travaille un ingénieur pour suggérer un code sur mesure.
Mers a estimé que Copilot lui avait fait gagner 10 % du temps qu’il aurait normalement passé à coder. De temps en temps, il écrit des commentaires dans son code expliquant à d’autres ingénieurs ce pour quoi exactement les scripts ont été conçus, et Copilot peut reprendre cela et écrire des descriptions en langage humain de ce que fait exactement le code.
« C’était un tas de dactylographie, un tas de réflexion, je n’avais pas à le faire », a déclaré Mers.
Le copilote est parfois inexact
Bien que les suggestions de Copilot soient « assez précises », l’utilisation de l’outil peut être une épée à double tranchant car il est facile de trop lui faire confiance, a déclaré Ghazanfar, ce qui signifie que le développeur doit revenir en arrière et corriger les erreurs lorsque le code suggéré ne fonctionne pas.
Même l’ancien PDG de GitHub, Nat Friedman, qui a supervisé le lancement de Copilot, a parlé des défauts du produit. Lors d’un événement récent à San Francisco, il a comparé l’utilisation de Copilot à une expérience de loterie. Les programmeurs écrivent leur code, et bien que les suggestions de Copilot soient souvent fausses, de temps en temps, il suggère passivement une réponse qui résout parfaitement le besoin d’un développeur, a déclaré Friedman.
Bien que Copilot puisse être bon pour résoudre les besoins de programmation courants, comme ChatGPT, il est sujet aux « hallucinations », un terme que l’industrie de l’IA a adopté pour décrire les chatbots suggérant avec confiance des réponses complètement inventées.
« Copilot vous donnera une réponse très convaincante qui a fière allure, et ce code a fière allure, et ces appels d’API ont fière allure. Mais ensuite, il s’avère que les API n’existent même pas », a déclaré Mers, faisant référence aux interfaces de programmation d’applications, qui aider les applications à communiquer entre elles.
En d’autres termes, si les développeurs ne comprennent pas déjà ce qu’ils recherchent, ils seront rapidement bloqués avec Copilot. C’est pourquoi les ingénieurs ne disparaîtront probablement pas de sitôt.
« Bien sûr, vous pouvez créer une application iOS de base avec Copilot », a déclaré Ghazanfar. « Mais pour faire des choses plus compliquées, vous devez savoir ce que vous essayez de demander, comment corriger le code suggéré quand il est faux, et la meilleure façon d’écrire du code quand ce n’est pas un cadre super opiniâtre où il n’y a qu’une seule façon de faire des choses. »