GitHub a déclaré que Copilot pouvait aider pour quatre types de tâches, notamment la planification, l’écriture de code, la revue des modifications et l’enquête sur les problèmes en production, tandis que les développeurs gardent le dernier mot.
Points clés à retenir
GitHub a utilisé l’expression « ingénierie agentique » pour décrire des flux de travail dans lesquels Copilot aide à planifier, rédiger, préparer les revues et enquêter sur les problèmes en production.
Le guide présente quatre types de tâches pour lesquelles Copilot peut aider : la planification, l’écriture de code, la revue des modifications et l’enquête sur les problèmes en production.
Une deuxième page montre que Copilot s’intègre désormais aux discussions, aux demandes de tirage et aux flux de tâches au sein du système de développement.
L’article indique que les développeurs continuent d’évaluer les compromis et de décider si une modification sera mise en production.
L’article précise que l’objectif n’est pas seulement de taper plus vite. L’entreprise exploite la plateforme d’hébergement de code sur laquelle repose Copilot, et présente l’IA comme une aide tout au long du cycle de développement logiciel, plutôt que comme un robot capable de réaliser une fonctionnalité à lui seul.
L’ingénierie agentique de GitHub élargit le rôle de Copilot
Le guide présente quatre types de tâches pour lesquelles Copilot peut aider : la planification, l’écriture de code, la revue des modifications et l’enquête sur les problèmes en production.
L’article indique que les développeurs continuent d’évaluer les compromis et de décider si une modification sera mise en production.
Une deuxième page montre comment Copilot est intégré à différentes parties de GitHub.
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De la complétion automatique à la couverture des flux de travail
Les premiers assistants de programmation promettaient de faire gagner du temps au moment d’écrire du code et étaient utiles pour le code passe-partout, mais ils laissaient de larges pans du travail quotidien des ingénieurs de côté, en particulier le triage, la revue et le débogage après la mise en production.
La présentation du guide s’inscrit dans une tendance plus large du secteur en faveur d’agents capables d’examiner des bases de code, de lire des fils de discussion sur des problèmes et de proposer des modifications portant sur plusieurs fichiers. GitHub cherche à maintenir Copilot au cœur de ces usages, à mesure que ces outils quittent les éditeurs pour s’étendre aux dépôts, aux pipelines d’intégration continue et à l’assistance en production.
Le contrôle humain reste en place
Le guide précise que les développeurs décident toujours de ce qui est mis en production. Copilot peut aider à enquêter sur les problèmes en production, mais les développeurs continuent de revoir les modifications et de décider de leur mise en production.
Dans le domaine du logiciel, l’ingénierie agentique consiste à répartir de petites tâches de raisonnement tout au long du flux de travail, tout en veillant à ce que des humains approuvent les modifications destinées à la production.
Comment l’ingénierie agentique transforme le travail quotidien
Le guide emploie l’expression « ingénierie agentique » pour décrire un travail de développement logiciel dans lequel Copilot intervient à plusieurs étapes, et non à une seule.
Dans une équipe classique, un développeur peut partir d’un problème, demander à Copilot un plan de mise en œuvre, générer une ébauche, solliciter un résumé de revue, puis interroger les journaux après l’échec d’un déploiement. Cette approche rassemble ces différentes étapes dans un seul modèle de travail, réduisant les changements d’outils et le temps consacré à reconstituer le contexte.
Pour les responsables de l’ingénierie, ce changement concerne la conception des processus.
Une équipe qui utilise Copilot peut confier à l’IA les étapes répétitives, tout en laissant aux humains l’approbation et la conception du système.
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