GitHub Copilot, c’est un assistant de programmation basé sur l’intelligence artificielle, qui a été développé par GitHub et OpenAI.
De façon plus concrète, GitHub Copilot est un outil de complétion de code, qui peut vous suggérer du code pendant que vous programmez. Par exemple, si vous réutilisez plusieurs fois le même bout de code, pour répéter une action sur plusieurs variables, ou sur plusieurs sous-groupes de données, Copilot va vous proposer, et de façon très rapide, le code correspondant. Vous pourrez alors valider la proposition en appuyant sur la touche `tabulation`. Cela peut vraiment vous faire gagner beaucoup de temps.
Ça permet aussi d’éviter de faire des erreurs, en faisant des copier-coller et remplacements.
Vous pouvez aussi décrire, dans un commentaire, ce que vous souhaitez réaliser, et Copilot vous propose le code correspondant.
En. outre, Copilot s’adapte à votre façon de coder. Par exemple, si vous nommez des objets avec un underscore (par exemple `data_setosa`), et bien, il utilisera cette convention de nommage pour les objets qu’il vous suggère. Si vous utilisez une syntaxe tidyverse, alors ses propositions utiliseront tidyverse, etc…
En pratique, GitHub Copilot peut être intégré à R Studio, ça permet de bénéficier de suggestions de code en R, directement dans R Studio.
J’ai réalisé une courte vidéo pour vous montrer quelques exemples.
Vous pouvez utiliser GitHub Copilot gratuitement, grâce à l’offre “Free”, qui inclut jusqu’à 2 000 complétions de code et 50 requêtes de chat par mois.
Si vous souhaitez un accès illimité, vous pouvez essayer GitHub Copilot gratuitement pendant 30 jours via l’offre “Pro”. Après cette période d’essai, l’abonnement est à 10 dollars par mois.
Vous trouverez plus d’informations, en cliquant sur l’image ci-dessous.
Pour utiliser GitHub Copilot dans R Studio, vous devez avoir :
un compte GitHub et un abonnement actif à Copilot (plus d’infos ici https://github.com/features/copilot)
une version compatible de RStudio. GitHub Copilot est disponible pour RStudio Desktop 2023.09.0 et versions ultérieures.
accès à Internet afin d’envoyer des requêtes aux API Copilot et recevoir des suggestions de GitHub Copilot
Pour activer GitHub Copilot dans RStudio, vous devez suivre les étapes suivantes :
Cochez la case “Enable GitHub Copilot (Activer GitHub Copilot)”.
Téléchargez et installez les composants de l’Agent Copilot.
Cliquez sur le bouton “Se connecter”.
Dans la boîte de dialogue “GitHub Copilot : Se connecter”, copiez le Code de vérification.
Accédez à ou cliquez sur le lien https://github.com/login/device, collez le Code de vérification et cliquez sur “Continuer”.
GitHub demandera les permissions nécessaires pour GitHub Copilot. Pour approuver ces permissions, cliquez sur “Autoriser le plugin GitHub Copilot”.
Une fois les permissions approuvées, votre RStudio indiquera l’utilisateur actuellement connecté.
Fermez la boîte de dialogue Options globales, ouvrez un fichier source (.R, .qmd,) et commencez à coder avec Copilot !
Pour plus de précisions, cliquez ici
Je vous invite vraiment à tester cet outil, mais je dois vous mettre en garde, c’est difficile de s’en passer une fois qu’on l’a essayé !
Et si vous l’avez déjà testé, dites-moi en commentaire ce que vous en pensez, est-ce que vous l’avez conservé ? Comment l’utilisez-vous ? Est-ce que vous utilisez d’autres outils similaire comme Cursor par exemple ?
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12 réponses
Bonjour Claire,
Merci pour ce post.
J’utilise Gemini (IA de Google, gratuit) pour :
– me proposer du code pour des tâches courtes que je peux contrôler,
– me proposer des bouts de codes pour des interfaces graphiques Shiny ou Tcl/Tk, et dont j’ai du mal à retenir la syntaxe ou la structure,
– me proposer du code sur un sujet où je débute, ce qui utilise des packages que je ne connais pas/pas bien et je testerai alors prudemment,
– ouvrir mon champ de connaissance en demandant des alternatives à …
Il y a tout un d’utilisations possibles et j’incite les étudiants à l’utiliser. L’essentiel est de l’utiliser avec une dose de recul et en gardant à l’esprit que c’est nous, et non l’IA, qui sommes responsables du code et des résultats que l’on produit.
Belle journée à toi.
Bonjour Samuel,
Merci pour ce retour !
Bonjour Claire,
merci pour cette vidéo, je ne savais pas trop s’il fallait tester github copilot, je vais le tenter de ce pas.
Par ailleurs il existe un package (gander: https://simonpcouch.github.io/gander/articles/gander.html) qui permet d’interfacer n’importe quel LLM à Rstudio. C’est moins cher que github copilot pour les petits utilisateurs parce qu’on paye juste les tokens pour chaque requête. Le mien est interfacé avec Claude sonnet 3.5, ça marche bien aussi.
Bonjour,
Merci beaucoup pour ce partage. Je ne connaissais pas du tout ce package, je vais le tester !
Bonjour Claire
Encore un article intéressant et bien dans l’actualité.
Je me demande si la confidentialité du codage peut être préservée avec cette facilité. Ce n’est pas ma préoccupation première, mais une recherche et surtout ses résultats peuvent être accaparés de cette façon., il me semble !
A suivre en tout cas
Bonjour Gilles,
A priori il y a la possibilité d’utiliser des LLM en local avec le package ollamar : https://cran.r-project.org/web/packages/ollamar/readme/README.html
Je n’ai pas encore essayé.
Si vous le faites, s’il vous plaît, revenez partager votre expérience et ce que vous en pensez dans un commentaire.
Bonjour Claire,
Merci pour cet article. Github copilot est passé gratuit pour les utilisateurs avec une limite de token (à corriger dans l’article je pense).
J’utilise moi même Github Copilot. C’est vraiment très bien pour gagner du temps d’écriture de code effectivement pour peu que l’on ait l’habitude commenter correctement son code. je suis également agréablement surpris de sa performance même sur de très long document quarto. Il propose également du texte dans ce type de document ave des pertinences variables mais qui ont le mérite de proposer un début de texte.
Un point à noter est qu’il faut utiliser une version de développement de Studio pour ne pas avoir de bug (cela ne fonctionne tout simplement pas) dans les documents quarto.
J’utilise également Gander comme citer dans un précédent commentaire qui est vraiment très bien.
En complément, j’utilise perplexity lors que Github Copilot coince un peu voire également Gemma de google en LLM local. C’est souvent le cas pour les packages jeunes.
Tous ces outils permettent un gain de temps considérable mais ne remplace pas une formation initiale tout de même.
Au plaisir de lire la suite de cette thématique.
En fait github copilot fonctionne avec la dernière version prod: 2024.12.1+563
Merci beaucoup pour le partage !
Un outils très intéressant !
Bonjour Claire,
Merci pour cet article. Je rejoins Gilles sur le pb de confidentialité. En effet, à la différence des autres AI (chatgpt etc.) Copilot a accès à tout le prgm et surtout aux data sources.
De mon point de vue, c’est quelque chose à creuser.
Merci encore pour ton article
Bonjour,
Merci beaucoup pour le partage.
J’avais testé DeepSeek pour écrire le script R d’un traitement de A à Z nécessitant de multiples étapes, après lui avoir fourni les données sous Excel et lui avoir détaillé chaque étape de l’analyse souhaité. Ca a fonctionné plutôt bien
Mais là, l’intégration à RStudio est nettement plus conviviale et interactive. Cela facilite grandement les tâches répétitives (les « copié-collé »dans le script) pour changer les noms des fichiers et variable.
Ca ne remplace toutefois pas de connaître la syntaxe de R et le codage pour retoucher et enrichir les scripts jusqu’à obtenir le résultat attendu (ouf !!!))
Bonjour Jean Luc,
Merci pour ce retour.