Lors de sa conférence annuelle Universe, GitHub a annoncé la semaine dernière une série d’innovations pour son outil de développement basé sur l’IA : GitHub Copilot, qui intègre désormais les modèles de pointe d’Anthropic, Google et OpenAI. GitHub a également dévoilé sa dernière avancée pour démocratiser la création de logiciels, permettant aux développeurs, qu’ils soient débutants ou expérimentés, de créer des micro-applications à l’aide d’instructions en langage naturel : GitHub Spark.
GitHub Multi-model Copilot : vers plus de flexibilité
Créé par GitHub OpenAI, l’outil d’aide à la programmation basé sur l’IA Copilot était initialement alimenté par Codex, une version d’OpenAI GPT-3 spécialement conçue pour les tâches de codage. Copilot a évolué grâce à des mises à jour pour inclure les modèles GPT 3.5-turbo et, récemment, les modèles GPT 4o et 4o-mini, pour répondre aux différentes exigences de latence et de qualité. GitHub a décidé d’intégrer de nouveaux modèles d’IA de pointe pour permettre aux développeurs et aux entreprises de l’utiliser en fonction de leurs politiques internes, de leurs préférences technologiques et de leurs besoins de sécurité.
Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic, o1-preview et o1-mini d’OpenAi ont été déployés dans Copilot Chat, Gemini 1.5 Pro de Google devrait les rejoindre dans les prochaines semaines. Les développeurs peuvent basculer entre les modèles au cours d’une conversation.
Thomas Dohmke, PDG de GitHub, commente :
« En 2024, nous avons assisté à un boom des modèles de langage de haute qualité, petits et grands, qui excellent chacun individuellement dans différentes tâches de programmation. Il n’existe pas de modèle unique pour régir tous les scénarios, et les développeurs s’attendent à ce que l’agence construise avec les modèles qui leur conviennent le mieux. Il est clair que la prochaine phase de génération de code d’IA ne sera pas seulement définie par la fonctionnalité multimodèle, mais également par le choix multimodèle. Aujourd’hui, c’est exactement ce que nous proposons ».
Créer des applications en langage naturel
GitHub a l’ambition de toucher 1 milliard de développeurs : Spark, développé dans le laboratoire GitHub Next, est sa dernière avancée pour démocratiser la création logicielle, permettant aux utilisateurs de tous niveaux de concevoir des micro-applications ou « Sparks » via des instructions en langage naturel. Avec une interface intuitive et une boucle de rétroaction en temps réel, GitHub Spark vous permet d’itérer, de tester et de partager des applications, offrant une flexibilité maximale aux développeurs novices et expérimentés.
Spark est basé sur des modèles d’OpenAI et d’Anthropic. Les développeurs expérimentés peuvent apporter directement des modifications au code sous-jacent, tandis que les utilisateurs ou les développeurs novices peuvent effectuer une itération entièrement en langage naturel. Une fois qu’ils sont satisfaits de leur Spark, ils peuvent l’exécuter automatiquement sur leur ordinateur de bureau, leur tablette ou leur appareil mobile. Ils peuvent également choisir de partager leur micro-application avec un contrôle d’accès personnalisé, ainsi que permettre à d’autres de la remixer et de s’appuyer sur leur création.
L’expérience de l’IA native s’étend sur l’ensemble de la plateforme GitHub
En plus de la multimodélisation, GitHub introduit de nouvelles fonctionnalités, telles que :
- Copilote dans VS Code : les développeurs peuvent désormais appliquer des modifications à plusieurs fichiers simultanément à l’aide d’instructions en langage naturel ;
- Extensions copilote : ils permettent l’intégration d’outils externes et de fonctionnalités personnalisées dans l’environnement de développement ;
- Copilot Autofix et campagnes de sécurité : Les développeurs bénéficient d’une remédiation automatisée des vulnérabilités et de nouveaux outils de gestion des campagnes de sécurité.
GitHub Octoverse 2024 : tendances d’adoption de l’IA et de Python
Le rapport Octoverse 2024 montre que Python a dépassé JavaScript en termes d’utilisation, en raison de sa polyvalence dans les projets d’IA. De plus, GitHub constate une augmentation de 98 % des projets d’IA générative, une tendance propulsée par l’adoption mondiale de l’IA, notamment en Inde, en Allemagne et au Japon.
Le rapport met également en évidence une croissance significative de la communauté des développeurs, notamment en Afrique, en Amérique latine et en Asie.
