Une intelligence artificielle qui aide à coder a été développée par Github et OpenAI
Du code qui s'écrit tout seul ?
Nommée Github Copilot, la fonctionnalité a été annoncée le 29 juin, mais n'est pas encore proposée au grand public : il faut pour l'instant demander à s'inscrire à la technical preview afin d'y avoir accès. Pour l'instant, il n'y a pas encore de date officielle pour une commercialisation à grande échelle. Les explications de Github et de son directeur général, Nat Friedman, dessinent toutefois une technologie prometteuse, qui pourrait faire gagner du temps aux développeuses et développeurs, débutants comme expérimentés.
Qu'est-ce que Github Copilot ?
Github Copilot est le fruit d'un partenariat entre Github, la très populaire plateforme de développement, et OpenAI, une entreprise spécialisée dans la recherche sur l'intelligence artificielle, et connue pour avoir, entre autres, créé un générateur de texte extrêmement puissant. Copilot est justement alimenté par l'une des intelligences artificielles inspirées par ce générateur de texte : OpenAI Codex.
« OpenAI Codex est capable d'imiter la façon dont les gens codent », explique Nat Friedman dans un post de blog, « et il est considérablement meilleur que les précédents logiciels de générations de texte car il a été entraîné sur de très grandes bases de données, dont beaucoup de code en open source ». Le texte parle de plusieurs milliards de lignes de codes analysées.
La promesse de Copilot est impressionnante : Copilot suggérerait des lignes entières de codes, mais aussi, certaines fonctions. Parmi les exemples présentés sur Github, Copilot permettrait d'automatiser certaines tâches répétitives, de convertir certains commentaires en lignes de codes, et de proposer plusieurs alternatives et solutions, lorsque vous êtes bloqués sur un passage.
Selon Github, Copilot serait même si performant qu'il pourrait comprendre ce qu'il faut coder en fonction du contexte. OpenAi promet qu'il pourrait « apprendre des corrections que vous faites sur ses suggestions, et s'adapter à votre style d'écriture ». Les deux entreprises prévoient également une utilisation de Copilot dans plusieurs langages : Python, JavaScript, TypeScript, Ruby et Go.
Est-ce que ça marche vraiment ?
Alors, est-ce que cette invention révolutionnaire marche vraiment ? Pour l'instant, il est difficile de le dire : il n'y a pas vraiment eu de test à grande échelle avec beaucoup d'utilisateurs. Copilot n'est d'ailleurs disponible qu'en technical preview . Github se dit très content des résultats, citant des ingénieurs qui auraient testé la fonctionnalité et la jugeraient « hallucinante ».
Difficile cependant de faire la part des choses, étant donné que ces témoignages ont été choisis par Github. La plateforme reconnait cependant dans sa FAQ que Copilot « n'écrit pas un code parfait ». « Le code que Copilot propose ne marche pas toujours, et n'a pas toujours de sens. Les lignes de code écrites par Copilot doivent toujours être testées, évaluées, et approuvées ».
Quel futur pour une telle technologie ?
Potentiellement, une telle technologie pourrait changer beaucoup de choses. Si Copilot parvient à être utilisé à grande échelle, on peut imager des temps de production réduits et des codes plus robustes - mais cela ne sera certainement pas pour tout de suite. Comme nous le disions plus haut, il n'y a pour l'instant pas de date annoncée pour un lancement de Copilot à grande échelle. Github n'a d'ailleurs rien annoncé de définitif dans ce sens, il est seulement fait mention d'une potentielle mise en vente « si les essais avec la technical preview sont concluants ».
Cependant, Github met en garde les utilisateurs de sa nouvelle technologie : comme toutes les intelligences artificielles, Copilot a des biais. Ils seront d'autant plus dangereux s'ils sont répétés à l'infini, dans des millions de lignes de codes en open source. «Nous avons mis en place des filtres dans la technical preview qui permettent d'éviter les termes injurieux », est-il expliqué dans la FAQ, cependant, « il n'est pas impossible que des résultats discriminants apparaissent ». En effet, les intelligences artificielles se basent sur d'immenses bases de données pour s'entraîner. Or, si ces bases de données contiennent elles-mêmes des biais racistes ou sexistes, ils risquent d'être appris par les IA, et reproduits par la suite.