GitHub Copilot est un assistant de complétion de code et de programmation par IA développé par GitHub et OpenAI qui aide les utilisateurs de Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim, Eclipse et des environnements de développement intégrés (IDE) JetBrains en autocomplétant le code. Actuellement disponible par abonnement pour les développeurs individuels et les entreprises, ce logiciel d'IA générative a été annoncé pour la première fois par GitHub le 29 juin 2021. Les utilisateurs peuvent choisir le grand modèle de langage utilisé pour la génération.
Le 21 juin 2022, GitHub a annoncé que Copilot était sorti de l'aperçu technique et disponible en tant que service par abonnement pour les développeurs individuels. Cette disponibilité générale a marqué un tournant dans l'adoption de l'IA générative pour le développement logiciel, introduisant la programmation en binôme par IA dans la pratique courante.
Historique et développement
GitHub Copilot a été annoncé pour la première fois le 29 juin 2021, en tant qu'aperçu technique pour l'environnement de développement Visual Studio Code. L'outil a été publié comme plugin sur la place de marché JetBrains le 29 octobre 2021, et le plugin Neovim a suivi en tant que dépôt public le 27 octobre 2021. GitHub a annoncé la disponibilité de Copilot pour l'IDE Visual Studio 2022 le 29 mars 2022.
La version de disponibilité générale du 21 juin 2022 a introduit un modèle d'abonnement pour les développeurs individuels, avec un niveau gratuit pour les étudiants et les mainteneurs de projets open-source populaires. Les entreprises pouvaient acheter un plan séparé avec une gestion centralisée et des contrôles de politique.
GitHub Copilot est l'évolution du plugin Bing Code Search pour Visual Studio 2013, un projet de recherche de Microsoft publié en février 2014. Ce plugin s'intégrait à des sources telles que MSDN et Stack Overflow pour fournir des extraits de code contextuellement pertinents en réponse à des requêtes en langage naturel.
Fonctionnalités
Lorsqu'on lui fournit un problème de programmation en langage naturel, Copilot est capable de générer le code de la solution. Il est également capable de décrire le code d'entrée en anglais et de traduire du code entre différents langages de programmation.
Copilot permet aux développeurs de choisir entre plusieurs grands modèles de langage (LLM), y compris les modèles GPT d'OpenAI, Claude d'Anthropic, Grok de xAI et Gemini de Google. Cette flexibilité permet aux développeurs de sélectionner un modèle en fonction des performances, du coût ou des exigences spécifiques de la tâche.
Selon son site web, GitHub Copilot inclut des fonctionnalités d'assistance pour les programmeurs, telles que la conversion de commentaires de code en code exécutable et l'autocomplétion de morceaux de code, de sections répétitives de code et de méthodes ou fonctions entières. GitHub rapporte que la fonctionnalité d'autocomplétion de Copilot est précise environ la moitié du temps ; avec certains en-têtes de fonctions Python, par exemple, Copilot a correctement autocomplété le reste du corps de la fonction 43 % du temps dès la première tentative et 57 % du temps après dix tentatives.
GitHub déclare que les fonctionnalités de Copilot permettent aux programmeurs de naviguer dans des frameworks et des langages de codage inconnus en réduisant le temps que les utilisateurs passent à lire la documentation.
Implémentation
GitHub Copilot était initialement alimenté par OpenAI Codex, une version modifiée et de production de GPT-3. Le modèle Codex est en outre entraîné sur des gigaoctets de code source dans une douzaine de langages de programmation. Le Codex d'OpenAI de Copilot a été entraîné sur une sélection de la langue anglaise, de dépôts GitHub publics et d'autres codes sources publiquement disponibles, y compris un ensemble de données filtré de 159 gigaoctets de code Python provenant de 54 millions de dépôts GitHub publics. Le GPT-3 d'OpenAI est sous licence exclusive de Microsoft, la société mère de GitHub.
En novembre 2023, Copilot Chat a été mis à jour pour utiliser le modèle GPT-4 d'OpenAI. En 2024, Copilot a commencé à permettre aux utilisateurs de choisir entre différents grands modèles de langage, y compris Gemini et Claude.
Le 6 février 2025, GitHub a annoncé le mode agent, un mode de fonctionnement plus autonome pour Copilot. Étant donné une tâche de programmation, il tente de l'accomplir en exécutant des commandes sur une instance Visual Studio sur l'ordinateur de l'utilisateur. Le mode agent peut se connecter à différents LLM, y compris GPT-4o, o1, o3-mini, Claude 3.5 Sonnet et Gemini 2.0 Flash.
Le 17 mai 2025, GitHub a annoncé l'agent de codage, un mode de fonctionnement plus autonome. L'utilisateur assigne une tâche ou un problème à Copilot, qui initialise un environnement de développement dans le cloud (alimenté par GitHub Actions) et exécute la demande. Il compose une demande d'extraction (pull request) préliminaire et pousse des commits vers celle-ci au fur et à mesure de son travail. Après avoir accompli la demande, il identifie l'utilisateur pour une revue de code. Il s'agit essentiellement d'une version asynchrone du mode agent.
Réception
Depuis la sortie de Copilot, des préoccupations ont été soulevées concernant son impact sur la sécurité et l'éducation, ainsi qu'une controverse sur les licences entourant le code qu'il produit.
Controverse sur les licences
Bien que le PDG de GitHub, Nat Friedman, ait déclaré en juin 2021 que l'entraînement de systèmes de ML sur des données publiques est un usage équitable, une action collective déposée en novembre 2022 a qualifié cela de pure spéculation, affirmant qu'aucun tribunal n'a examiné la question de savoir si l'entraînement de systèmes de ML sur des données publiques est un usage équitable. Le procès du cabinet d'avocats Joseph Saveri Law Firm, LLP conteste la légalité de Copilot sur plusieurs motifs, allant de la violation de contrat avec les utilisateurs de GitHub à la violation de la vie privée en vertu du CCPA pour le partage d'informations personnelles identifiables (PII).
GitHub admet qu'une petite proportion de la sortie de l'outil peut être copiée textuellement, ce qui a suscité des craintes que le code produit ne soit pas suffisamment transformateur pour être classé comme usage équitable et puisse enfreindre le droit d'auteur du propriétaire d'origine. En juin 2022, la Software Freedom Conservancy a annoncé qu'elle mettrait fin à toutes les utilisations de GitHub dans ses propres projets, accusant Copilot d'ignorer les licences de code utilisées dans les données d'entraînement. Dans un message de support client, GitHub a déclaré que l'entraînement de modèles de machine learning sur des données publiquement disponibles est considéré comme un usage équitable dans la communauté du machine learning, mais l'action collective a qualifié cela de faux et a également noté que, quel que soit le niveau d'acceptation de ce concept dans la communauté du machine learning, en vertu de la loi fédérale, c'est illégal.
Le 16 septembre 2026, la Cour d'appel des États-Unis pour le neuvième circuit a confirmé le rejet des demandes des plaignants en vertu de la Digital Millennium Copyright Act (DMCA). La cour a estimé que les plaignants n'avaient pas démontré que GitHub Copilot et Codex d'OpenAI supprimaient ou modifiaient les informations de gestion des droits d'auteur des œuvres existantes, en raisonnant que les systèmes généraient de nouvelles œuvres qui ne contenaient pas ces informations. La décision n'a pas résolu les demandes distinctes des plaignants selon lesquelles les défendeurs avaient violé les conditions des licences open-source.
Préoccupations en matière de confidentialité
Le service Copilot est basé sur le cloud et nécessite une communication continue avec les serveurs GitHub Copilot. Cette architecture opaque a alimenté des inquiétudes concernant la télémétrie et l'exploration de données des frappes clavier individuelles.
Fin 2022, GitHub Copilot a été accusé d'émettre le code source du jeu Quake, sans attribution d'auteur ni licence.
Impact sur le développement logiciel
La disponibilité générale de GitHub Copilot en juin 2022 a accéléré l'intégration des grands modèles de langage dans les flux de travail de programmation quotidiens. Cela a démontré des applications pratiques du machine learning dans la génération de code et a influencé le développement d'outils similaires d'autres entreprises, y compris les assistants basés sur Gemini de Google et Codex d'OpenAI.
Le succès de Copilot a également contribué au boom plus large de l'IA générative, aux côtés de sorties comme ChatGPT et Stable Diffusion. Il est devenu une référence pour les outils de développement assistés par IA et a suscité des discussions sur l'avenir de l'enseignement de la programmation et le rôle de l'automatisation dans l'ingénierie logicielle.
Voir aussi
- GitHub Copilot
- OpenAI Codex
- GPT-3
- GPT-4
- Anthropic
- Claude
- Gemini
- Grok
- Microsoft
- IA générative
- Grand modèle de langage
- Machine learning
Références
Faits sources fournis par Wikipédia (CC BY-SA).
Liens externes
Site officiel : https://github.com/features/copilot