AI/ML 
Rozwój oprogramowania 
GitHub Copilot
Atelier et mise en œuvre de Copilot
Que peut faire GitHub Copilot ?
Il…
- propose des suggestions de code intelligentes,
- réduit considérablement les tâches répétitives,
- refactore automatiquement,
- crée rapidement des cas de test,
- utilise des fichiers de configuration pour maintenir les standards de code,
- génère une documentation complète.
Vous recevez des recommandations de code adaptées en temps réel, basées sur votre projet et votre style de programmation. Vous pouvez décrire le code en langage naturel et en termes simples, que Copilot traduira ensuite en code. En même temps, l’IA propose automatiquement des améliorations de structure et de lisibilité.
Que gagnez-vous en tant que développeur ? Copilot en chiffres !
Productivité accrue :
55% de tâches accomplies plus rapidement
46% du code automatisé
78% de réussite dans l’exécution des tâches
Qualité du code améliorée :
Jusqu’à 55% de bugs en moins
Jusqu’à 15% de revues de code plus rapides
Meilleure cohérence
Apprentissage accéléré :
Intégration plus rapide grâce aux extraits de code Copilot
Satisfaction :
60–75% se sentent moins frustrés
87% ressentent plus d’énergie
73% déclarent que Copilot les aide à rester dans le flow
Implémentation selon le modèle 4D
Analyse et diagnostic
Nous analysons minutieusement l’environnement de travail actuel, évaluons l’infrastructure technique, identifions les défis et risques potentiels et réalisons une analyse juridique (droits d’auteur, AI Act, etc.).
Configuration et personnalisation
Pour la phase pilote, nous constituons une petite équipe et installons Copilot dans un environnement de test afin de recueillir les premiers retours.
En parallèle, nous lançons une phase de formation avec des ateliers d’introduction, un matériel adapté et une discussion des meilleures pratiques d’utilisation de Copilot.
Déploiement et formation des utilisateurs
Toute l’équipe obtient progressivement un accès à Copilot et fournit un feedback pour ajuster les processus.
Support et évolution de la solution
Dans la phase d’optimisation, nous adaptons les directives et les meilleures pratiques afin d’améliorer continuellement l’intégration de Copilot dans le flux de travail. Nous identifions également les composants système pouvant être améliorés ou automatisés.
Atelier de préparation à GitHub Copilot
Dans un atelier de préparation à GitHub Copilot, nous vous présentons les principales fonctionnalités et discutons des meilleures pratiques afin de tirer pleinement parti de cet outil puissant. Lors de la session pratique (hands-on), vous pouvez observer notre développeur coder en direct et découvrir comment GitHub Copilot l’assiste, par exemple en :
- générant et améliorant les tests unitaires et d’intégration,
- créant une documentation technique avec un minimum d’efforts,
- proposant des suggestions de refactorisation de code grâce à l’IA.
Agenda type
Nos clients apprécient particulièrement ces sessions en direct, car elles offrent une vision réaliste de l’utilisation quotidienne de GitHub Copilot. Voici un déroulé possible de l’atelier :
- Accueil et introduction
- Risques juridiques liés à GitHub Copilot et outils similaires
- Qu’est-ce que le Prompt Engineering et comment l’utiliser ?
- GitHub Copilot – fonctionnement et licences
- Session de live coding avec IntelliJ et VS Code
- GitHub Copilot Enterprise – aperçu des fonctionnalités, prévisions et alternatives
- Indicateurs de performance en développement
- Démonstration optionnelle
- Session de Q&A et conclusion
Atelier GitHub Copilot : Déroulement et méthodologie
Le contenu du cours GitHub Copilot est adapté à vos besoins spécifiques. Après une brève introduction et un mot de bienvenue, nous abordons d’abord les risques juridiques liés à ce type d’outils, afin de vous donner confiance dans l’utilisation de Copilot et d’assistants similaires. Puis nous passons directement à la pratique !
Ensemble, nous abordons la question :
Dans nos ateliers, l’interaction est primordiale pour impliquer tout le monde et avancer vers l’objectif commun. Les échanges permettent aux participants de rester engagés tout au long de l’atelier et d’être bien préparés aux tâches et défis à venir.
Qu’est-ce que le Prompt Engineering et comment ça marche ? Dans cette partie, nous mettons l’accent sur l’importance du Prompt Engineering et montrons aux participants comment construire efficacement des prompts.
Nous donnons des conseils pratiques et présentons différentes techniques, puis nous passons à :
- Fonctionnalités
- Licences
- Modes de fonctionnement
Point culminant de l’atelier
Le moment fort de l’atelier Copilot est la session de live coding avec IntelliJ et VS Code. Nous montrons la génération de code, expliquons en détail les fonctions et méthodes, et générons des fichiers complets.
Nous nous concentrons également sur l’explication du code, le débogage (détection et correction des erreurs), le refactoring, la génération de tests et la documentation (docstrings et commentaires).
Pour compléter, nous proposons un aperçu des fonctionnalités GitHub Copilot Enterprise et de ses alternatives, ainsi qu’une présentation des indicateurs de performance en développement, afin d’optimiser et d’évaluer plus précisément la productivité, la qualité et l’efficacité.
En option, vous pouvez choisir une démonstration de ChatGPT et Claude en programmation ou un atelier pratique avec des chats.
L’atelier se termine par une session de Q&A, une discussion ouverte, l’évaluation d’un stagiaire ayant un an d’expérience avec des assistants IA, et une synthèse finale.
Mise en œuvre de GitHub Copilot en entreprise
La mise en œuvre de GitHub Copilot comprend un ensemble de mesures de préparation et d’exécution, afin que tous les éléments fonctionnent harmonieusement et produisent les résultats souhaités. Nous vous accompagnons à chaque étape pour garantir le succès de l’implémentation.
Nous accordons une importance particulière à la phase de préparation, qui commence par un cours GitHub Copilot et une transition progressive avec un petit groupe pilote, avant un déploiement complet.
Sécurité et conformité
Dans ce domaine sensible, nous vérifions si l’utilisation de GitHub Copilot est conforme aux politiques internes de sécurité et de protection des données de votre entreprise. Nous nous assurons également que les données sensibles ne soient pas transmises par l’IA et que Copilot respecte vos exigences de conformité.
En plus de la vérification des standards généraux, des mesures de sécurité supplémentaires peuvent être mises en place, telles que la limitation de l’IA à certains domaines spécifiques.
Gestion du changement et formation des employés
Le cœur de la gestion du changement et de la formation des employés doit être une communication transparente, ainsi qu’une préparation mentale et technique aux changements à venir.
L’intelligence artificielle soulagera vos collaborateurs des tâches souvent peu appréciées et les soutiendra dans leurs activités principales. Cela favorise généralement non seulement la productivité, mais aussi le plaisir au travail. L’IA ne remplacera pas un développeur professionnel, mais deviendra un partenaire actif dans le processus de programmation.
Phase pilote et premières étapes
Avant le déploiement complet, un petit groupe testera Copilot dans un environnement sécurisé. Ce groupe acquerra une première expérience et transmettra régulièrement des retours sur l’avancement.
Une phase de formation est également prévue, avec des ateliers d’introduction pour préparer l’équipe. Les supports de formation seront adaptés aux besoins réels de votre entreprise et cette étape sera accompagnée de bonnes pratiques pour l’utilisation de Copilot.
Intégration dans l’environnement existant
Notre mission est d’intégrer GitHub Copilot de manière fluide dans vos processus et outils de développement existants. Nous avons conçu un plan global qui ne se contente pas de prendre en compte vos besoins spécifiques, mais les place au centre de nos efforts.
Nous y parvenons en vous accompagnant dans la configuration de vos IDE, en connectant vos dépôts GitHub d’entreprise et en veillant à ce que le workflow de vos développeurs reste fluide et sans perturbations.
Technologies que nous utilisons
Bonnes pratiques et cas d’usage
Pour une utilisation efficace de GitHub Copilot, nous vous accompagnons avec des bonnes pratiques éprouvées et des solutions adaptées aux scénarios spécifiques de votre entreprise.
Les bonnes pratiques que nous vous transmettons sont des méthodes et conseils testés, qui permettent à vos développeurs d’utiliser Copilot de manière ciblée et durable.
- Copilot vous assiste mais ne remplace pas le développeur – le contrôle du code reste entièrement humain.
- Il propose des suggestions sur lesquelles on peut interagir afin de générer du code de haute qualité.
- L’utilisation de Copilot en équipe est judicieuse et particulièrement efficace.
- L’IA augmente la cohérence et la rapidité de l’ensemble du processus de développement.
Copilot peut également être utilisé pour des applications ciblées, par exemple l’exécution de tâches répétitives comme l’écriture automatisée de tests. D’autres scénarios peuvent être le soutien aux développeurs dans l’utilisation de nouveaux langages de programmation, la détection rapide des erreurs, ce que l’on appelle le debugging, ou encore la création rapide de prototypes, où le développeur se concentre sur la logique et la fonctionnalité tandis que Copilot s’occupe de la génération du code.