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GitHub Copilot

Ce que vous saurez dans 3 minutes

Lancé en 2021, GitHub Copilot a été le premier produit “Grand Public” basé sur GPT-3, préfigurant la vague ChatGPT. Il a changé la manière de coder : on ne cherche plus la syntaxe sur StackOverflow, on “tabule” pour accepter la proposition de l’IA. Selon GitHub, il accélère le développement de 55%. Il évolue aujourd’hui vers une plateforme complète (Copilot Workspace) capable de gérer des tickets entiers.

1. Comprendre

La Mécanique : Plus qu’un simple “Prompt”

Copilot n’est pas juste un chat. C’est un système complexe de gestion de contexte.

Le Flux de Données (Mermaid)

graph TD
    User[Développeur] -->|Écrit| Editor[VS Code]
    Editor -->|Extrait Contexte| Engine[Copilot Client]
    Engine -->|Envoie Prompt| Cloud[GitHub Copilot Proxy]
    Cloud -->|Interroge| Model[OpenAI Codex / GPT-4]
    Model -->|Renvoie Token| Cloud
    Cloud -->|Stream| Editor
    Editor -->|Affiche 'Ghost Text'| User
    User -->|Tab| Accepted[Code Validé]

Les Différents Visages de Copilot

  1. Copilot Completion (Ghost Text) : Le texte gris fantomatique qui apparaît pendant la frappe. Idéal pour finir une ligne ou une fonction simple.
  2. Copilot Chat : Une fenêtre latérale pour poser des questions (“Explique ce code”, “Génère des tests unitaires”).
  3. Copilot Workspace (New) : Un environnement agentique qui prend une Issue GitHub, propose un plan, et modifie plusieurs fichiers d’un coup.

2. Appliquer

Le “Prompt Engineering” pour le Code

Pour tirer le meilleur de Copilot, il faut coder avec l’intention. La technique clé est le Commentaire Driven Development (CDD).

Le développeur commence à coder la fonction directement, espérant que Copilot devine.

def calculate_price(items):
    # Copilot va essayer de deviner...
    total = 0
    for item in items:
        total += item.price

Impact sur le Workflow (SDLC)

  • Tests Unitaires : Copilot excelle à écrire des tests (c’est répétitif et structuré). Commande /tests dans le chat.
  • Documentation : Il peut générer la JSDoc ou Docstring automatiquement. Commande /doc.
  • Refactoring : Il peut nettoyer du code legacy. “Simplifie cette fonction et typée-la”.

3. Aller plus loin

Architecture Technique : Jaccard Similarity

Comment Copilot sait-il quel fichier regarder ? Il utilise l’algorithme de Jaccard Similarity pour comparer le contenu du fichier actif avec les autres onglets ouverts (le “Working Set”). Si vous codez User.ts, il va probablement regarder User.test.ts ou IUser.ts s’ils sont ouverts, car ils partagent beaucoup de mots-clés.

  • Conseil Pro : Gardez ouverts les fichiers pertinents (interfaces, types) pour aider Copilot.

Confidentialité et IP (Propriété Intellectuelle)

Une grande controverse : Copilot recrache-t-il du code GPL protégé ?

  • GitHub a mis en place un filtre de “Public Code Matching”. Si le code généré ressemble trop à un snippet public existant, il le bloque (option activable en Entreprise).
  • Pour les entreprises, la version “Business/Enterprise” garantit que votre code privé n’entraîne pas le modèle global.

Le Futur : GitHub Spark et les Micro-Apps

GitHub explore au-delà de l’IDE avec GitHub Spark, un outil pour générer des micro-applications entières en langage naturel, brouillant la frontière entre “coder” et “prompter”.

Questions Fréquentes

Copilot vs ChatGPT ?

Copilot vit dans votre code. Il connaît vos noms de variables, vos fichiers, votre structure de dossier. ChatGPT est “hors-sol”. Pour coder, Copilot est supérieur grâce à ce contexte local.

Est-ce que je vais perdre mon job de dev ?

Non, mais votre job va changer. Vous écrirez moins de syntaxe (“comment on fait une boucle for en Rust ?”) et passerez plus de temps à :

  1. Reviewer le code de l’IA (Code Review).
  2. Architecturer le système.
  3. Débugger des problèmes complexes. Le codeur devient un “Architecte-Reviewer”.

Notions Liées (Spider Web)

  • Le Concurrent : Cursor (L’IDE qui va plus loin que l’extension).
  • La Techno : GPT (Le moteur sous le capot).
  • Le Concept : Prompt Engineering.

Ressources Externes