Notre avis Github Copilot après 3 mois d’utilisation

Avis Github Copilot

GitHub Copilot se présente comme un assistant de codage conçu par GitHub en partenariat avec OpenAI.

Il repose sur des modèles de langage avancés, alimentés par des réseaux de neurones, pour offrir des suggestions de code en direct, fonctionnant directement dans votre environnement de développement intégré (IDE).

À chaque fois que vous rédigez du code, Copilot analyse le contexte grâce à une analyse sémantique pour fournir des suggestions pertinentes.

Ces propositions peuvent inclure des blocs de code complets, des expressions, des fonctions, des noms de variables, des instructions d’importation, des conditions, et plus encore.

Ce système tire parti de modèles linguistiques formés sur des millions de lignes de code en open source, principalement issus des repositories GitHub.

Grâce à cette immense base de données, Copilot est en mesure de suggérer des solutions de codage à la fois sophistiquées et professionnelles pour une grande variété de situations.

Il agit comme un partenaire au quotidien, similaire à une séance de programmation en binôme avec un collègue.

C’est une vision que GitHub met en avant sur la page dédiée à GitHub Copilot, soulignant son utilité comme un collaborateur constant dans le développement de logiciels.

Avantages de GitHub Copilot

GitHub Copilot se distingue non seulement par sa capacité à générer du code rapidement, mais aussi par sa contribution significative à l’amélioration de la qualité du développement logiciel.

Voici quelques-uns des atouts majeurs que j’ai pu identifier, tant par le feedback de la communauté que par mon expérience personnelle.

  • Optimisation du temps : GitHub Copilot excelle dans l’automatisation de tâches répétitives ou ordinaires.

Cela libère les développeurs pour qu’ils se consacrent à des défis plus complexes, où leur expertise est indispensable.

  • Excellence du code proposé : S’appuyant sur des millions de lignes de code open source pour son apprentissage, les suggestions de Copilot sont d’une qualité remarquable, alignées sur les standards professionnels.
  • Minimisation des erreurs : En fournissant des suggestions précises, Copilot aide à réduire les erreurs de syntaxe et autres bugs, améliorant ainsi la fiabilité du code.
  • Facilitation de l’apprentissage : Pour ceux qui souhaitent élargir leurs compétences, Copilot se révèle être un excellent outil pédagogique, offrant des exemples de code pertinents et bien structurés pour une multitude de langages et de cas d’usage.
  • Boost de productivité : La capacité de Copilot à accélérer le développement permet aux programmeurs de gagner en efficacité, réduisant le temps traditionnellement consacré à la rédaction manuelle du code.
  • Assistance dans la rédaction de tests unitaires : Copilot ne se contente pas de rédiger des tests unitaires complets.

Il est également capable de générer des mocks de données, simplifiant une tâche souvent jugée fastidieuse par de nombreux développeurs.

L’ensemble de ces avantages illustre bien la valeur ajoutée de GitHub Copilot comme compagnon de code, rendant le processus de développement logiciel plus fluide et moins sujet aux erreurs.

Les défis de GitHub Copilot

Malgré ses nombreux avantages, GitHub Copilot présente également certains aspects qui méritent une attention particulière.

Qualité variable du code

Bien que GitHub Copilot puisse être un outil précieux, il n’est pas à l’abri de générer du code de qualité inégale.

Cela s’explique par le fait que ses modèles d’apprentissage se nourrissent d’une vaste gamme de code open source, qui peut varier en termes de qualité.

Occasionnellement, vous pourriez vous retrouver avec du code qui n’atteint pas le niveau d’excellence espéré.

Questions de confidentialité et de propriété

L’utilisation de GitHub Copilot soulève des interrogations légitimes concernant la confidentialité et la propriété des données.

Les données saisies peuvent être conservées sur les serveurs de GitHub, alimentant ainsi la base d’apprentissage de l’outil.

Cela pourrait préoccuper certains utilisateurs quant à l’usage qui pourrait être fait de leur code.

Risque de dépendance

Une utilisation régulière de GitHub Copilot peut mener à une certaine dépendance aux suggestions de code automatiques.

Ceci pourrait, à terme, limiter l’apprentissage autonome des développeurs et leur capacité à résoudre des problèmes de manière indépendante.

Sécurité et vulnérabilités

Tout outil basé sur l’intelligence artificielle, GitHub Copilot y compris, peut présenter des risques de sécurité.

Les suggestions de code pourraient inclure des vulnérabilités ou des erreurs pouvant être exploitées par des acteurs malveillants.

Limitations selon le langage et le contexte

GitHub Copilot montre des performances variables selon le langage de programmation et le type de projet.

Certains utilisateurs ont noté que les suggestions peuvent être basiques ou peu adaptées, particulièrement dans des contextes spécifiques comme le développement avec Angular.

Le coût d’utilisation

Bien que modeste, le tarif de 10€ par mois peut représenter une charge pour les développeurs en début de carrière.

Il est important de noter que GitHub Copilot s’améliore grâce aux contributions open source, qui sont, par nature, gratuites.

Limites d’utilisation de GitHub Copilot

GitHub Copilot, malgré son caractère innovant, rencontre des limites inhérentes à sa conception et à son fonctionnement.

Compréhension partielle du contexte

GitHub Copilot génère du code en s’appuyant sur des fragments existants.

Cependant, sa capacité à saisir le contexte spécifique d’un projet est limitée.

Il se concentre sur le fichier actif et les éventuelles importations, ce qui peut conduire à des propositions inadéquates pour vos besoins réels.

Dépendance à la qualité des exemples

La performance de GitHub Copilot est étroitement liée à la qualité des exemples de code sur lesquels il a été entraîné.

Des exemples de faible qualité peuvent aboutir à des suggestions peu fiables.

Prise en charge limitée des langages

L’utilité de GitHub Copilot peut être restreinte pour certains développeurs en raison de la prise en charge d’un nombre limité de langages de programmation.

Cette limitation réduit son applicabilité à un spectre restreint de projets.

Limites de taille et de complexité

GitHub Copilot excelle dans les tâches courantes et les segments de code simples.

Néanmoins, il peine à fournir des suggestions précises pour des projets complexes ou de grande envergure.

Risques de sécurité

L’utilisation de GitHub Copilot n’est pas sans risques.

Les suggestions de code peuvent intégrer des vulnérabilités de sécurité, exposant potentiellement les projets à des risques d’exploitation par des tiers malveillants.

Il est essentiel de procéder à une vérification minutieuse des propositions de Copilot.

Amélioration et refactoring de code

L’absence de capacité à refactorer ou améliorer le code existant est une lacune notable de GitHub Copilot.

Bien que cette fonctionnalité soit probablement envisagée pour le futur, son absence actuelle limite l’efficacité quotidienne de l’outil pour optimiser le code existant.

Mon expérience personnelle avec GitHub Copilot

J’ai intégré GitHub Copilot dans mon environnement de développement préféré, WebStorm.

À l’heure actuelle, des extensions sont disponibles pour les environnements Jetbrains, VS Code et Neovim.

Mon utilisation s’est principalement portée sur le développement backend en Typescript.

GitHub Copilot se montre performant avec une variété de langages et de frameworks, excellant notamment avec Python, JavaScript, TypeScript, Ruby, Go, C# et C++.

Pour le tester, une période d’essai de 60 jours est proposée, nécessitant cependant l’enregistrement d’une carte de crédit.

Une fois l’abonnement activé, il suffit de se connecter à son compte GitHub via l’extension dans son IDE pour que l’expérience commence.

GitHub Copilot se dévoile alors sous deux aspects fascinants.

La première impression est celle d’assister à un véritable tour de magie, où le code semble se générer presque spontanément.

Cette facilité d’utilisation et cette efficacité dans la génération de code positionnent GitHub Copilot comme un outil incontournable pour les développeurs.

Sa capacité à s’adapter à divers langages et contextes de programmation enrichit considérablement le processus de développement.

Exploration des suggestions de GitHub Copilot

Lorsque vous travaillez avec GitHub Copilot, une fonctionnalité intéressante se présente sous forme de propositions de solutions adaptées à votre contexte de codage.

Sélection parmi les propositions

Typiquement, GitHub Copilot vous offre 2 à 3 suggestions.

Cela vous permet de choisir celle qui semble la plus adéquate pour votre situation.

Personnellement, je trouve que cette fonctionnalité n’est pas la plus intuitive ni la plus efficace pour optimiser mon flux de travail dans l’IDE.

Cet aspect de GitHub Copilot, bien que prometteur, peut ne pas répondre aux attentes de tous les développeurs en termes d’intégration et de fluidité d’utilisation.

Interaction avec GitHub Copilot

GitHub Copilot ne se limite pas à suggérer des blocs de code; il offre une expérience d’autocomplétion immersive et intuitive.

Autocomplétion en temps réel

Mon utilisation préférée de GitHub Copilot réside dans sa capacité à proposer des complétions de code en temps réel, directement dans l’éditeur de texte.

Une fois que Copilot affiche une suggestion en teinte grise, une simple pression sur la touche de tabulation suffit pour accepter sa proposition.

Cette fonctionnalité transforme la rédaction de code en une expérience fluide et dynamique, où chaque proposition de Copilot est une invitation à explorer des solutions potentielles.

GitHub Copilot s’adapte et apprend de ses interactions avec l’utilisateur.

Il m’arrive de me retrouver face à des suggestions qui, bien qu’opérationnelles, ne correspondent pas exactement à mes attentes ou ne représentent pas l’approche la plus optimisée.

Dans ces cas-là, j’adopte généralement la proposition de Copilot pour ensuite la remanier ou l’éliminer.

Ce processus itératif permet à Copilot de comprendre mes préférences et d’affiner ses suggestions futures.

L’interaction avec GitHub Copilot est un échange constant, où environ 50% des suggestions sont adoptées telles quelles parce qu’elles répondent efficacement à mes besoins.

Le reste du temps, les suggestions servent de tremplin pour le développement d’une solution plus adaptée ou sont simplement écartées.

Cet équilibre entre adoption et adaptation souligne la flexibilité de GitHub Copilot en tant qu’outil de développement, capable de se plier aux exigences spécifiques de chaque projet.

L’expérience montre que GitHub Copilot est plus qu’un simple outil d’autocomplétion; c’est un partenaire de codage capable d’apprendre et de s’ajuster en fonction des retours de l’utilisateur.

Sa capacité à générer des propositions pertinentes et à s’adapter au fil du temps en fait un atout considérable pour tout développeur cherchant à optimiser son flux de travail.

Simplification des tests unitaires avec GitHub Copilot

Rédiger des tests unitaires peut souvent s’avérer monotone et répétitif.

Ce qui est particulièrement fastidieux, c’est de devoir créer des mocks de données de toutes pièces.

C’est là que GitHub Copilot devient un véritable allié, grâce à son efficacité remarquable dans ce domaine.

Génération automatique de mocks de données

GitHub Copilot se démarque par sa capacité à prendre en charge cette tâche ingrate.

Il suffit d’un exemple de getter dans une classe pour que l’outil propose automatiquement les suivants.

Il arrive même que GitHub Copilot suggère des tests auxquels je n’aurais pas pensé de moi-même.

Cette fonctionnalité souligne l’aptitude de GitHub Copilot à faciliter et accélérer le développement de logiciels.

L’outil ne se contente pas de générer des tests unitaires; il propose également des mocks de données pertinents, éliminant ainsi une grande part de l’effort habituellement requis pour cette activité.

L’expérience avec GitHub Copilot dans le domaine des tests unitaires illustre bien sa valeur ajoutée comme assistant de codage, rendant le processus non seulement plus rapide mais aussi plus intuitif.

Maîtriser un nouveau langage grâce à Copilot

GitHub Copilot se révèle être un compagnon d’apprentissage inestimable pour ceux qui se lancent dans l’aventure d’un nouveau langage de programmation.

Il offre un soutien immédiat dans la découverte et la compréhension des subtilités syntaxiques.

Avec sa fonction d’autocomplétion dynamique, il permet d’apprendre de manière interactive, en offrant des exemples de code qui illustrent les bonnes pratiques du langage ciblé.

J’ai eu l’occasion de mettre à l’épreuve GitHub Copilot en me lançant dans un projet personnel : une implémentation d’OpenAI avec Flutter.

L’expérience m’a non seulement aidé à comprendre rapidement les concepts clés de Flutter, mais elle m’a également permis de me familiariser avec des patterns de conception efficaces.

Le code source de ce projet est accessible pour ceux qui souhaitent voir concrètement l’impact de Copilot sur l’apprentissage d’un nouveau langage.

L’approche de GitHub Copilot, centrée sur l’interaction et l’immersion, transforme l’apprentissage en un processus plus naturel et moins intimidant.

Au lieu de se perdre dans une documentation dense, vous pouvez voir en temps réel comment implémenter des fonctionnalités spécifiques et comment structurer votre code de manière optimale.

Cela accélère non seulement votre montée en compétence mais renforce également votre confiance en manipulant de nouveaux outils de développement.

Optimiser l’utilisation de GitHub Copilot

GitHub Copilot se révèle être un outil puissant lorsqu’il est utilisé de manière judicieuse.

Un code propre pour une assistance optimale

Mon astuce principale consiste à privilégier la clarté et la précision dans votre code.

Adoptez des identifiants de variables et de fonctions qui décrivent clairement leur rôle.

Veillez à structurer votre code de manière à ce que chaque fonction remplisse une unique mission.

Vous observerez alors que GitHub Copilot est capable de générer du code de haute qualité, parfaitement adapté à votre contexte de développement.

Retour sur l’expérience GitHub Copilot

Après deux mois d’expérimentation avec GitHub Copilot, je suis persuadé de son potentiel révolutionnaire dans le domaine de la programmation.

Son aptitude à fournir des suggestions précises et de haute qualité transforme véritablement l’expérience de développement.

En tant que développeur, GitHub Copilot m’a permis d’accélérer la rédaction de mon code et d’en améliorer significativement la qualité, notamment pour ce qui est des tests unitaires.

Il est vrai que GitHub Copilot peut parfois proposer des solutions qui ne correspondent pas entièrement à mes attentes.

Toutefois, ces situations sont plutôt rares comparées aux nombreux bénéfices qu’il apporte au quotidien.

J’ai constaté que les meilleurs résultats sont obtenus lorsque le code source est propre et bien organisé.

Je recommande sans hésitation l’essai de GitHub Copilot à tous les développeurs.

Cela leur permettra de juger par eux-mêmes de son impact sur leur flux de travail.

Cette intelligence artificielle représente un véritable tournant pour le secteur du développement logiciel, et je suis impatient de découvrir son évolution future.

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