Discussion :

[Anthony]

Microsoft annonce que l'agent de codage GitHub Copilot est disponible en avant-première publique

Microsoft annonce que l'agent de codage GitHub Copilot est désormais disponible en avant-première publique. GitHub Copilot permet aux développeurs de déléguer les problèmes afin pouvoir se concentrer sur le travail créatif, complexe et à fort impact qui compte le plus.

« Le backlog vous déprime ? Vous croulez sous la dette technique ? Déléguez les problèmes à Copilot. » Selon Microsoft, il suffit d'assigner un problème (ou plusieurs problèmes) à Copilot comme un développeur le fait avec un autre, à partir de github.com, de GitHub Mobile ou de l'interface de commande GitHub. Microsoft précise que Copilot travaille en arrière-plan, en utilisant son propre environnement de développement sécurisé basé sur le cloud et alimenté par GitHub Actions : « Copilot explore le dépôt, effectue des changements et valide même son travail avec vos tests et linter avant de le pousser »

Une fois que Copilot a terminé sa tâche, il notifie le développeur pour révision. Celui-ci a alors la possibilité de demander des modifications en laissant des commentaires dans la pull request. Il peut également consulter la branche localement et continuer à travailler dans son EDI, avec Copilot à ses côtés.

D'après Microsoft, Copilot excelle dans les tâches de complexité faible à moyenne dans des bases de code bien testées, depuis l'ajout de fonctionnalités et la correction de bugs jusqu'à l'extension des tests, le refactoring et l'amélioration de la documentation. Les utilisateurs peuvent même assigner plusieurs problèmes à Copilot en même temps.

L'entreprise annonce que l'agent de codage Copilot est désormais disponible pour les abonnés de Copilot Pro+ et Copilot Enterprise. Si l'utilisateur est un abonné à Copilot Enterprise, un administrateur devra activer la nouvelle politique de l'agent de codage Copilot avant qu'il puisse y accéder. « L'utilisation de l'agent consomme des minutes GitHub Actions et des requêtes premium Copilot, à partir des droits inclus dans votre plan », précise l'entreprise.

Par ailleurs, Microsoft indique qu'à partir du 19 mai 2025, l'agent de codage Copilot est déployé pour les utilisateurs de GitHub Mobile sur iOS et Android, ainsi que pour GitHub CLI. La disponibilité pour les deux plateformes s'étendra progressivement à plus d'utilisateurs tout au long de la semaine.

De plus, à partir du 4 juin, l'agent de codage Copilot utilisera une requête premium pour chaque requête de modèle effectuée par l'agent. Selon l'entreprise, il s'agit d'une fonctionnalité en avant-première, qui pourra être modifiée à l'avenir.

Source : Microsoft

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Avez-vous déjà utilisé cet outil ou un outil similaire pour votre usage ou le développement d'applications, et si oui, qu'en pensez-vous ?

Voir aussi :

Microsoft annonce que le mode Agent est disponible en avant-première dans Visual Studio 2022 17.14, permettant de définir des tâches en utilisant le langage naturel et de laisser Copilot terminer le travail

Le modèle de complétion de code GPT-4o Copilot de GitHub Copilot est désormais disponible dans l'aperçu public de Visual Studio 2022 17.14, il a été formé sur plus de 30 langages de programmation populaires

Microsoft annonce Copilot Edits, un agent SWE, et un nouveau Mode Agent de GitHub Copilot dans VS Code, capable d'itérer sur son propre code, de reconnaître les erreurs et de les corriger automatiquement

[Anthony]

Microsoft annonce que le mode Agent de GitHub Copilot et le support du MCP sont disponibles dans l'aperçu public pour Xcode

Microsoft annonce que le mode Agent de GitHub Copilot et la prise en charge du Model Context Protocol (MCP) sont désormais disponibles en avant-première publique pour Xcode. Les développeurs macOS utilisant Xcode disposent ainsi de puissantes capacités de codage autonome.

Cette initiative fait suite à l'annonce par Microsoft de la disponibilité de l'agent de codage GitHub Copilot en avant-première publique. Selon l'entreprise, cet outil permet aux développeurs de déléguer les problèmes à Copilot afin de se concentrer sur le travail créatif, complexe et à fort impact.

Qu'est-ce que le mode Agent ?

Le mode Agent transforme GitHub Copilot en un programmeur pair intelligent qui peut comprendre l'intention de l'utilisateur, de planifier des tâches à plusieurs étapes, et de les exécuter - tout cela par le biais du langage naturel. Contrairement à l'autocomplétion traditionnelle, le mode Agent est conçu pour des flux de travail plus complexes. Un utilisateur peut basculer en mode Agent lorsque sa tâche comporte plusieurs étapes, doit s'intégrer à des systèmes externes (comme un serveur MCP), ou lorsqu'il préfère laisser Copilot trouver la meilleure façon de l'exécuter.

Dans Xcode, le mode Agent peut :

• Comprendre le projet de l'utilisateur : Il analyse sa base de code pour construire le contexte, y compris la structure, les dépendances et la logique.
• Planifier et proposer des changements : Sur la base de la demande de l'utilisateur, il génère un plan étape par étape, qu'il s'agisse de refactoring, d'ajout de fonctionnalités ou de débogage.
• Exécuter les changements automatiquement : Une fois le plan prêt, Copilot l'exécute automatiquement - en modifiant les fichiers, en exécutant des commandes de terminal et en gérant les erreurs. L'utilisateur peut examiner chaque modification dans le panneau Afficher les différences du chat et choisir de conserver ou d'annuler ces mises à jour si nécessaire.
• Résumer les résultats : Une fois la tâche terminée, Copilot fournit un résumé clair de ce qui a été fait.

Voici une démonstration rapide du mode Agent en action. Il permet d'ajouter de nouvelles fonctionnalités à l'écran d'accueil et de s'adapter à une nouvelle option UX lors du développement d'une application iPhone. Tout cela se fait automatiquement, à partir d'une simple invite.

Qu'est-ce que le MCP ?

Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte qui permet aux modèles d'IA d'interagir avec des outils et des services externes. Dans Xcode, le MCP étend le mode Agent en lui permettant d'invoquer des outils fournis par des serveurs MCP, débloquant ainsi des flux de travail tels que l'interrogation de métadonnées de fichiers, l'exécution de diagnostics ou l'intégration à des services personnalisés.

Comment configurer le MCP dans Xcode

Pour configurer le MCP dans Xcode :

1. Ouvrir l'application GitHub Copilot pour Xcode
2. Cliquer sur le sélecteur d'outils du mode Agent.
3. Sélectionner Edit Config et définir les serveurs MCP de l'utilisateur (par exemple, via mcp.json).

L'utilisateur peut également utiliser ce fichier JSON comme base de départ :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
{ 
    "servers": { 
        "memory": { 
            "command": "npx", 
            "args": [ 
                "-y", 
                "@modelcontextprotocol/server-memory" 
            ] 
        } 
    } 
}

Une fois configuré, l'utilisateur peut utiliser le langage naturel pour appeler les outils exposés par son serveur MCP. Par exemple, il peut demander à l'agent d'obtenir l'heure de la dernière modification des fichiers en cours, et l'agent acheminera la demande par l'intermédiaire de l'outil approprié.

Essayez-le dès maintenant

Le mode Agent et la prise en charge du MCP sont désormais disponibles en aperçu public pour tous les utilisateurs de Xcode. Pour commencer, l'utilisateur peut installer ou mettre à jour la dernière version de GitHub Copilot pour Xcode. Pour accéder à GitHub Copilot pour Xcode, une licence Copilot est nécessaire. Il vous suffit de vous connecter avec votre compte GitHub et de commencer à utiliser l'assistance alimentée par l'IA dans votre EDI Xcode.

Source : Microsoft

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de ces fonctionnalités ? Les trouvez-vous utiles et intéressantes ?

Voir aussi :

Microsoft annonce que l'agent de codage GitHub Copilot est disponible en avant-première publique

Microsoft annonce que le mode Agent est disponible en avant-première dans Visual Studio 2022 17.14, permettant de définir des tâches en utilisant le langage naturel et de laisser Copilot terminer le travail

[Jade Emy]

Vibe coding avec GitHub Copilot : Microsoft annonce que le mode agent et le support MCP sont disponibles dans JetBrains et Eclipse

Microsoft annonce que le mode agent de GitHub Copilot et le support MCP sont maintenant en avant-première publique pour JetBrains et Eclipse ! Le mode agent et le support MCP peuvent améliorer les flux de développement dans le monde réel.

Récemment, Microsoft a annoncé que l'agent de codage GitHub Copilot est désormais disponible en avant-première publique. GitHub Copilot permet aux développeurs de déléguer les problèmes afin de pouvoir se concentrer sur le travail créatif, complexe et à fort impact qui compte le plus. Avec à la suite de cette annonce, Microsoft déclare également que le mode agent de GitHub Copilot et le support MCP sont maintenant en avant-première publique pour JetBrains et Eclipse !

Que vous travailliez avec IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm ou Eclipse, vous pouvez maintenant accéder aux fonctions d'agent intelligent de Copilot et gérer de manière transparente les flux de travail de votre projet, le tout à partir de votre EDI. Le mode agent et le support MCP peuvent améliorer les flux de développement dans le monde réel.

Démarrer avec le mode agent et MCP dans les EDI JetBrains et Eclipse

Pour mieux comprendre les performances du mode agent et du support MCP, Microsoft a partagé l'étude de cas suivant :

Voici Adrian, un développeur Java orienté backend qui utilise principalement JetBrains, et Lucy, une enthousiaste de la pile complète qui travaille avec Eclipse. Ensemble, ils améliorent le populaire projet Spring PetClinic en y ajoutant une toute nouvelle fonctionnalité : l'adoption d'animaux de compagnie.

PetClinic est une application de démonstration Spring Boot classique, largement utilisée pour l'apprentissage et le prototypage. Elle simule un système de clinique vétérinaire, avec des fonctionnalités telles que la gestion des animaux, des propriétaires et des visites. La mission d'Adrian et Lucy : ajouter une fonctionnalité d'adoption d'animaux de compagnie à partir de zéro, en montrant comment GitHub Copilot Agent Mode et MCP rendent la collaboration sans effort.

Adrian commence par cloner le repo PetClinic dans son IntelliJ : git clone https://github.com/spring-projects/spring-petclinic.gitEn passant à l'Agent(Preview) dans la fenêtre de chat, il accède au mode agent et tape simplement : « Build and run the project ».

Copilot s'occupe de la configuration, y compris la construction du projet, la résolution des dépendances et le lancement de l'application.

Ensuite, Adrian utilise le mode agent pour générer la nouvelle page d'adoption :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Create a new tab for me called "Adopt Me": this adoption page should have*

1. A new page called "Adoption"
2. A tab entry in the navigation bar called "Adopt Me", this tab is next to the "Find Owners" tab
3. A description paragraph calling for pets adoption, make it the 1st person point of view
4. A table of content with these columns:
********** - Species (cat, dog, snake)*
********** - Gender*
********** - Age*
********** - Description*
********** - Adopt Me (a button for a quick adopt page, if adopted, the button will be greyed out)*

Pièce jointe 667498

En quelques secondes, Copilot met en place la nouvelle fonctionnalité avec un nouvel onglet de navigation, une page dédiée et une interface de table réactive. Adrian est impressionné.

Adrian décide alors de publier le projet sur GitHub. Mais avant cela, il doit configurer le serveur GitHub MCP.

1. Cliquez sur l'icône GitHub Copilot dans le coin inférieur droit. 
2. Sélectionnez Edit Settings dans le menu 
3. Trouver la section MCP et cliquer sur Edit in mcp.json 

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
{ 

    "servers": { 

        "GitHub": { 

            "command": "npx", 

            "args": [ 

                "-y", 

                "@modelcontextprotocol/server-github" 

            ], 

            "env": { 

                "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your-own-token" 

            } 

        } 

    } 

}

Le MVP étant prêt, Adrian passe au GitHub Copilot MCP et donne des instructions :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

Create a repo called PetClinicAcoption and push this project into the repo. Return me the repo URL.

Copilot MCP crée le dépôt, pousse le code et met tout en place.

Le projet est maintenant disponible sur GitHub. Adrian ajoute ensuite Lucy comme collaboratrice, et ils décident que Lucy affinera l'interface utilisateur en mettant à jour l'icône du nouvel onglet.

Lucy ouvre Eclipse et fork le repo en utilisant le serveur MCP de GitHub.

Pour activer MCP sur Eclipse :

1. Cliquez sur l'icône GitHub Copilot dans le coin inférieur droit.
2. Sélectionnez Edit Preferences dans le menu 
3. Dans le panneau de gauche, développez GitHub Copilot et cliquez sur MCP

Après avoir basculé en mode agent en sélectionnant Agent(Preview) dans la boîte de chat, Lucy tape :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

Clone https://github.com/AdrianContoso/PetClinicAcoption and create a new branch called adoption_new_icon

Le projet d'Adrian a été cloné et elle crée une nouvelle branche pour commencer son travail. Elle donne ensuite des instructions :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

 Change the adoption tab icon from a heart to a claw icon

Copilot localise le composant d'interface utilisateur concerné et remplace l'icône, en conservant le style et la disposition intacts.

Lucy veut vérifier la construction, elle tape donc :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

Build and run the project

Il semble qu'il y ait des erreurs de compilation, GitHub Copilot commence alors à résoudre le problème.

Après avoir reçu la confirmation de Lucy, GitHub Copilot corrige le problème et relance le projet. Lucy peut maintenant voir que la nouvelle icône a pris effet :

Après avoir testé l'interface utilisateur mise à jour via le mode agent, Lucy utilise à nouveau MCP pour envoyer le PR :

C'est fait. La collaboration est terminée. Orchestrée sans effort à travers les outils et les plateformes avec GitHub Copilot.


Essayez-le vous-même

La puissance du mode agent de GitHub Copilot et des projets de code gérés (MCP) est désormais entre vos mains. Que vous soyez un pro de JetBrains comme Adrian ou un grand utilisateur d'Eclipse comme Lucy, vous pouvez rationaliser votre développement, collaborer plus facilement et vous concentrer sur ce qui compte vraiment : créer des logiciels de qualité.


Source : Annonce de Microsoft

Et vous ?

Pensez-vous que cette annonce est crédible ou pertinente ?
Quel est votre avis sur le sujet ?

Voir aussi :

Microsoft annonce que le mode Agent est disponible en avant-première dans Visual Studio 2022 17.14, permettant de définir des tâches en utilisant le langage naturel et de laisser Copilot terminer le travail

Microsoft annonce que le mode Agent de GitHub Copilot et le support du MCP sont disponibles dans l'aperçu public pour Xcode

30 % du code de Microsoft a été généré par l'IA Copilot, selon son PDG. Innovation ou dépendance algorithmique ? La technologie s'impose dans l'environnement quotidien des développeurs Microsoft

[_toma_]

Les agents de codage, c'est un franc succès, ça se voit sur le dépôt de .NET :
https://github.com/dotnet/runtime/pull/115743
https://github.com/dotnet/runtime/pull/115733
https://github.com/dotnet/runtime/pull/115732
https://github.com/dotnet/runtime/pull/115762

Source

[kain_tn]

[...]
Source

J'adore leur slogant: "It can’t be that stupid, you must be prompting it wrong "

[_toma_]

J'y avais même pas fait gaffe, merci, ça sera peut-être un futur projet de sérigraphie :p.

[Mathis Lucas]

Les utilisateurs de GitHub furieux face à la perspective de rapports de bogues générés par l'IA Copilot
les mainteneurs craignent que les hallucinations de l'IA ne deviennent un fardeau supplémentaire

GitHub envisage de permettre aux utilisateurs de générer automatiquement des rapports de bogue et des propositions de modification du code à l'aide de Copilot. L'objectif affiché est de leur faire gagner du temps. Mais cette option a suscité des réactions très négatives. En raison des hallucinations de l'IA, les mainteneurs craignent que les rapports générés par l'IA ne se traduisent par des pertes de temps et de leurs ressources déjà limitées. Ils redoutent une augmentation des spams qui pollueraient les dépôts et une mécanisation contre-productive du travail communautaire. Certains projets open source ont interdit les rapports de bogue générés par l'IA.

Le 19 mai 2025, GitHub a publié un billet de blogue annonçant que Copilot rendrait désormais plus rapide et plus facile la création de rapports de bogues (tickets). Selon le billet, GitHub Copilot pourrait prochainement générer automatiquement des rapports de bogue et des propositions de modification du code dans les dépôts. La fonctionnalité est encore expérimentale et semble avoir été discrètement déployée pour les utilisateurs de la plateforme.

« Nous espérons que ces changements transformeront la création d'un problème en un jeu d'enfant, vous permettant ainsi de gagner un temps précieux pour vous concentrer sur la résolution des problèmes, et pas seulement sur leur documentation », a écrit l'équipe GitHub. Mais cette annonce — ou plutôt, cette découverte — a suscité une vague de critiques et d'indignation dans la communauté des développeurs. Beaucoup rejettent cette option.

Une fonction imposée sans consentement des développeurs

De nombreux utilisateurs ont appris l'existence de cette fonctionnalité sans une annonce officielle claire. Certains ont découvert que leur projet GitHub avait reçu des tickets générés par Copilot sans qu'ils aient activé quoi que ce soit. Cela donne l'impression que GitHub teste des fonctions en production, sans consentement explicite. Selon les développeurs, cela jette des doutes sur les objectifs de la fonction et nuit à la réputation de la plateforme.

« C'est comme si une machine entrait dans ton bureau et collait des Post-its partout sans te demander ton avis. C'est inacceptable ! », a écrit un mainteneur sur Hacker News. Les développeurs réclament de la transparence, une activation volontaire des fonctionnalités, et un contrôle total sur leur usage.

Les rapports de bogue de mauvaise qualité générés par l'IA sont devenus un problème pour les mainteneurs de logiciels libres et open source. Ce phénomène met en évidence les défis posés par l'utilisation non encadrée de l'IA dans la détection de vulnérabilités. Selon une étude d'OpenAI, l'IA peut écrire du code, mais ne parvient pas à le comprendre. Cela suggère que les modèles d'IA actuels sont loin d'être prêts à remplacer les développeurs.

Risque de pollution des dépôts par des spams et de bruit inutile

Les développeurs craignent que les rapports générés par Copilot soient : vagues ou mal formulés, inutiles ou hors sujet, redondants avec ceux déjà existants, etc. Cette avalanche de rapport pourrait submerger les projets, en particulier les dépôts open source gérés par des bénévoles. C'est perçu comme du bruit inutile, qui ajoute du travail au lieu d'en enlever. Cette situation peut détourner les ressources limitées des développeurs bénévoles.

Elle peut aussi entraîner une perte de temps, de l'épuisement et une diminution de la motivation des contributeurs bénévoles. Mcclure, mainteneur du projet open source NFTBlocker, un plug-in de navigateur pour bloquer les utilisateurs de NFT sur Twitter, souligne les dangers liés à cette fonction :

Je considérerais ces rapports/PR comme une perte de temps et une violation du code de conduite de mes projets. Le filtrage des rapports/PR générés par l'IA deviendra un fardeau supplémentaire pour moi en tant que responsable, me faisant perdre non seulement mon temps, mais aussi celui des auteurs des rapports (qui ont généré à l'aide de l'IA un contenu auquel je ne répondrai pas), ainsi que le temps de votre serveur (qui a dû préparer une réponse que je fermerai sans y répondre).

Mcclure et les autres développeurs redoutent que Copilot produise des rapports peu pertinents ou erronés, ce qui polluerait leurs dépôts. Les mainteneurs veulent garder la main sur ce qui est ajouté à leur projet. « Je peux exécuter l'IA moi-même lorsque je le jugerai nécessaire », a écrit un mainteneur.

Les développeurs notent que l'IA est souvent hors contexte

Même les progrès récents, l'IA n'a pas toujours le contexte nécessaire pour comprendre les choix d'architecture ou les discussions passées d'un projet. Elle risque de signaler comme des problèmes ce qui est en fait délibérément conçu ainsi. Les mainteneurs s'inquiètent d'avoir à passer du temps à : trier les fausses alertes, fermer les rapports inappropriés, expliquer à d'autres contributeurs humains pourquoi une suggestion écrite par l'IA est hors sujet.

« J'ai déjà dû fermer sommairement des pull request générées par l'IA qui tentaient de corriger la grammaire tout en changeant le sens. Les auteurs les envoient à des dizaines de projets pour tenter d'augmenter leur nombre de contributions. Les rapports générés par l'IA seront tout aussi ennuyeux. Laissez les développeurs choisir par eux-mêmes s'ils veulent faire appel à l'IA ou pas. L'IA est jusqu'ici inutile dans ce rôle », a écrit un autre critique.

Une fracture entre développeurs et automatisation

Bien que l'option annoncée par GitHub dans son billet de blogue du 19 mai a disparu par la suite, la fonction souligne un écart croissant entre les outils d'IA que les grandes plateformes veulent imposer et les attentes réelles des développeurs. Certains utilisateurs reprochent à GitHub de privilégier l'automatisation « à tout prix », au détriment de la collaboration humaine. Les critiques s'adressent également à Microsoft, propriétaire de la plateforme.

Cela ravive des débats éthiques sur : le respect des communautés open source, l'appropriation du travail collectif par des outils commerciaux, et la perte de contrôle sur les environnements de travail. Mcclure suggère une fonctionnalité que les développeurs pourront choisir d'activer par eux-mêmes :

Comme je ne suis pas la seule personne sur ce site à avoir des convictions hostiles à l'IA, la façon la plus simple d'éviter le gaspillage de beaucoup d'efforts par littéralement tout le monde serait que Github permette aux comptes/référentiels d'avoir une case à cocher ou quelque chose qui bloque l'utilisation des outils de Copilot intégrés sur des dépôts désignés ou tous les référentiels du compte.

Si ces outils ne nous sont pas accordés, et que les soumissions indésirables générées par l'IA deviennent un problème, je pourrais être forcé de prendre des mesures drastiques telles que la fermeture complète des rapports de bogues et des pull request sur mes dépôts, et le déplacement de l'hébergement des rapports vers des sites tels que Codeberg qui n'ont pas ces outils hostiles aux mainteneurs directement intégrés dans le site Web.

Plus de 1 300 utilisateurs de GitHub ont voté en faveur de sa proposition et environ 130 commentaires ont suivi. « Je ne veux pas d'IA dans ma vie, surtout dans mon code » ; « j'ai maintenant commencé à migrer des dépôts hors de GitHub » ; « désactiver les rapports générés par l'IA sur un dépôt ne devrait pas seulement être une option, cela devrait être la valeur par défaut » ; etc. La majorité affirme que Microsoft a mal implémenté la fonction.

« Je ne suis pas nécessairement contre l'IA, mais lui donner un accès en écriture à la plupart des bases de code critiques dans le monde, y compris les blocs de construction de l'ensemble du Web, est une décision extrêmement maladroite à ce stade précoce de l'IA », a écrit un critique. Un autre s'est plaint qu'il n'y avait aucune « indication visible » du fait qu'un problème est généré par l'IA « que ce soit dans l'interface utilisateur ou dans l'API ».

GitHub Copilot : de l'assistant à l'envahisseur ?

La réaction des utilisateurs de GitHub montre que les communautés de développement ne sont pas prêtes à déléguer aveuglément des responsabilités critiques à une IA. L'innovation ne doit pas se faire au détriment de la confiance, de la transparence et de l'autonomie. Les développeurs dénoncent également les tentatives incessantes de Microsoft pour imposer Copilot. Selon eux, cette stratégie agressive risque de nuire à Microsoft à long terme.

À l'origine, GitHub Copilot était salué comme un outil d'aide à l'écriture de code, utile pour accélérer les tâches répétitives. Toutefois, cette extension à la création de rapports de bogue et de pull request soulève une question : jusqu'où l'IA doit-elle s'impliquer dans la gestion d'un projet ?

Seth Larson, développeur de sécurité en résidence à la Python Software Foundation, a soulevé la question dans un billet de blogue en décembre dernier. Il a exhorté les personnes qui signalent des bogues à ne pas utiliser l'IA pour la chasse aux bogues. D'après lui, les systèmes d'IA actuels ne sont pas fiables dans ce contexte. Daniel Stenberg, créateur du projet open source cURL, a formellement interdit les rapports de bogues générés par l'IA.

« Nous n'avons toujours pas vu un seul rapport de sécurité valide réalisé avec l'aide de l'IA », a écrit Daniel Stenberg dans un billet de blogue publié le mois dernier. Ce phénomène augmente une charge de travail déjà lourde. Traiter des rapports inutiles prend du temps, fatigue émotionnellement et peut entraîner un épuisement professionnel. Selon Seth Larson, les rapports de mauvaise qualité doivent être traités comme s'ils étaient malveillants.

Sources : billet de blogue, GitHub

Et vous ?

Quel est votre avis sur le sujet ?
Que pensez-vous de l'utilisation de l'IA pour la détection de problèmes de sécurité dans les logiciels ?
Selon vous, les systèmes d'IA actuels sont-ils adaptés à ce cas d'utilisation ? Pourquoi ?
Pourquoi les entreprises imposent-elles l'utilisation de l'IA aux développeurs malgré les limites de la technologie ?

Voir aussi

Le projet open source cURL interdit les rapports de bogue inutiles générés par l'IA : « nous n'avons toujours pas vu un seul rapport de sécurité valide rédigé avec l'aide de l'IA »

Les mainteneurs de logiciels libres sont noyés dans des rapports de bogues inutiles rédigés par l'IA. « Ces systèmes ne sont pas encore capable de comprendre le code », estime un développeur

L'IA peut écrire du code mais ne parvient pas à le comprendre, selon une étude d'OpenAI. Testés sur des tâches réelles de programmation, les modèles les plus avancés n'ont pu résoudre qu'un quart des défis