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 des 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 novices ou expérimentés, de concevoir des micro-applications à partir d’instructions en langage naturel : GitHub Spark.
GitHub Copilot multi-modèle : vers plus de flexibilité
Créé par GitHub en collaboration avec OpenAI, l’outil d’assistance 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 au fil des mises à jour pour inclure GPT 3.5-turbo et, récemment, les modèles GPT 4o et 4o-mini, pour répondre à 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, préférences technologiques et besoins en matière de sécurité.
Claude 3.5 Sonnet d’Anthropic, o1-preview et o1-mini d’OpenAi ont ainsi été déployés dans Copilot Chat, Gemini 1.5 Pro de Google devrait les y rejoindre dans les semaines à venir. Les développeurs peuvent basculer entre les modèles au cours d’une conversation.
Thomas Dohmke, PDG de GitHub, commente :
“En 2024, nous avons connu un boom des modèles de langage de haute qualité, grands et petits, qui excellent chacun individuellement dans différentes tâches de programmation. Il n’y a 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 une fonctionnalité multimodèle, mais aussi par un choix multimodèle. Aujourd’hui, c’est exactement ce que nous offrons”.
Créer des applications en langage naturel
GitHub a l’ambition d’atteindre 1 milliard de développeurs : Spark, développé dans le laboratoire GitHub Next, est sa dernière avancée pour démocratiser la création de logiciels, 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 feedback en temps réel, GitHub Spark permet d’itérer, tester et partager des applications, offrant une flexibilité maximale tant pour les novices que pour les développeurs expérimentés.
Spark repose sur les modèles d’OpenAI et Anthropic. Les développeurs expérimentés peuvent apporter directement des modifications au code sous-jacent, tandis que les utilisateurs ou les développeurs novices peuvent itérer entièrement en langage naturel. Une fois 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 IA native s’étend à toute la plateforme GitHub
En plus du multi-modèle, GitHub introduit de nouvelles fonctionnalités, telles que :
- Copilot dans VS Code : les développeurs peuvent désormais appliquer des modifications sur plusieurs fichiers simultanément grâce à des instructions en langage naturel ;
- Extensions de Copilot : elles permettent d’intégrer des outils externes et des fonctionnalités personnalisées dans l’environnement de développement ;
- Copilot Autofix et campagnes de sécurité : les développeurs bénéficient d’une correction automatisée des vulnérabilités et de nouveaux outils pour la gestion des campagnes de sécurité.
GitHub Octoverse 2024 : tendances en IA et adoption 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 enregistre 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 souligne également une croissance significative de la communauté des développeurs, en particulier en Afrique, en Amérique latine et en Asie.
