FAQ OpenAI Codex

OpenAI Codex est un modèle d’IA développé par OpenAI qui traduit le langage naturel en code. Héritier des modèles GPT, il a été entraîné à la fois sur du langage naturel et sur des milliards de lignes de code open source, notamment depuis des dépôts GitHub.

Codex comprend l’intention derrière vos descriptions en langage naturel et génère le code correspondant dans divers langages de programmation. Il peut :

• Convertir des descriptions en langage naturel en code exécutable
• Compléter des extraits de code partiels
• Expliquer le fonctionnement d’un code existant
• Suggérer des améliorations de code
• Générer de la documentation technique

Découvrir la présentation officielle d’OpenAI Codex

Bien que l’API Codex originale ait été arrêtée, vous pouvez toujours accéder à des fonctionnalités similaires via :

• GitHub Copilot : la manière la plus directe d’utiliser la technologie Codex, disponible sous forme d’extension pour des IDE populaires (VS Code, Visual Studio, JetBrains, etc.)
• OpenAI API : utilisez les modèles GPT-3.5 ou GPT-4 via l’API Chat Completions, capables de générer du code avec un bon prompt
• OpenAI Codex CLI : un outil en ligne de commande qui apporte le codage assisté par IA dans votre terminal

Pour commencer avec GitHub Copilot :

1. Rendez-vous sur github.com/features/copilot
2. Souscrivez un abonnement (essai gratuit disponible)
3. Installez l’extension pour votre IDE préféré
4. Commencez à coder et observez les suggestions assistées par IA au fil de la saisie

Consulter le guide de démarrage rapide GitHub Copilot | En savoir plus sur OpenAI Codex CLI

L’API OpenAI Codex autonome a été arrêtée en mars 2023. OpenAI a recommandé de passer aux modèles GPT-3.5 Turbo ou GPT-4, qui offrent également des capacités de génération de code et dépassent par endroits le modèle Codex initial.

La technologie derrière Codex perdure toutefois via :

• GitHub Copilot, basé sur la technologie Codex
• Les modèles OpenAI plus récents (GPT-3.5, GPT-4) dotés de fortes capacités de génération de code
• Azure OpenAI Service, qui a proposé les modèles Codex sur une période de transition
• OpenAI Codex CLI, une interface en ligne de commande pour le codage assisté par IA

Pour les nouveaux utilisateurs, GitHub Copilot constitue aujourd’hui la mise en œuvre la plus accessible et directe de la technologie Codex.

En savoir plus sur GPT-3.5 Turbo | En savoir plus sur GPT-4

OpenAI Codex a été entraîné sur un large éventail de langages et peut générer du code dans beaucoup d’entre eux, notamment :

• Python (meilleur support)
• JavaScript
• TypeScript
• Go
• Ruby
• Rust
• PHP
• C#
• Java
• Scripts shell
• SQL

Cette liste n’est pas exhaustive et la qualité peut varier selon le langage et la tâche visée.

Pour les débutants, Python est souvent recommandé car il donne généralement les résultats les plus fiables et précis.

En savoir plus sur la prise en charge des langages par Codex

Aussi puissant soit-il, Codex (et les outils similaires) présente des limites que les débutants doivent connaître :

• Qualité du code : le code généré peut contenir des bogues, des inefficacités ou des failles de sécurité
• Limites de contexte : le modèle ne traite qu’une quantité limitée de contexte, ce qui complique la compréhension de grandes bases de code
• Hallucinations : l’IA peut parfois produire un code plausible mais non fonctionnel ou citant des bibliothèques inexistantes
• Courbe d’apprentissage : bien formuler ses prompts demande de la pratique
• Connaissances obsolètes : le modèle peut ignorer les bibliothèques, frameworks ou bonnes pratiques les plus récents

Pour les débutants, il est important de :

• Toujours relire et comprendre le code généré avant utilisation
• Tester minutieusement pour s’assurer que tout fonctionne comme prévu
• Utiliser l’IA comme outil d’apprentissage, pas seulement de génération
• Vérifier les aspects sécurité et performance du code généré

Lire les bonnes pratiques GitHub Copilot

GitHub Copilot repose sur la technologie Codex, mais plusieurs différences clés existent :

• Objectif & intégration : Copilot est un produit orienté utilisateur final, intégré aux IDE (VS Code, Visual Studio, etc.) ; Codex était l’API/technologie sous-jacente
• Accessibilité : Copilot est un produit commercial sur abonnement ; l’API Codex a été arrêtée
• Interface : Copilot offre une interface plus conviviale avec des suggestions en ligne ; Codex, en tant qu’API, fournissait des capacités plus brutes
• Données d’entraînement : Copilot peut bénéficier d’entraînements/optimisations supplémentaires, notamment pour les dépôts GitHub
• Fonctionnalités : Copilot inclut génération de tests, explication de code, complétions multi‑lignes, etc., de façon intégrée

Pour les débutants, Copilot propose une entrée beaucoup plus accessible au codage assisté par IA, au cœur d’environnements de développement familiers.

Lire la présentation de GitHub Copilot | Découvrir ce que GitHub Copilot permet

Plusieurs outils offrent des fonctionnalités proches et conviennent bien aux débutants :

• GitHub Copilot : puissant, largement utilisé, intégration fluide dans les IDE courants
• Amazon CodeWhisperer : assistant AWS avec bonne intégration AWS
• Replit Ghostwriter : assistant de codage intégré à l’IDE navigateur Replit
• Tabnine : assistant IA prenant en charge de nombreux langages et IDE
• Google Gemini Code Assist : outil Google pour la génération et la complétion de code
• Codeium : assistant IA open source avec offre gratuite
• ChatGPT : non dédié au code, mais capable de générer des fragments et d’expliquer des concepts

Pour débuter, GitHub Copilot est souvent recommandé grâce à sa simplicité et sa forte intégration aux outils courants.

Essayer GitHub Copilot | Explorer Amazon CodeWhisperer | En savoir plus sur Replit Ghostwriter

L’API OpenAI Codex d’origine n’étant plus disponible, on ne peut plus y souscrire directement. Des fonctionnalités similaires restent accessibles via ces options et leurs coûts associés :

• GitHub Copilot : développeur individuel 10 $/mois ou 100 $/an ; étudiants/mainteneurs OSS gratuit ; Business 19 $/utilisateur/mois ; Enterprise sur mesure
• OpenAI API (modèles GPT) : GPT‑3.5 0,0005 $/1K tokens entrée, 0,0015 $/1K sortie ; GPT‑4 0,03 $/1K entrée, 0,06 $/1K sortie ; crédits gratuits disponibles
• Services alternatifs : CodeWhisperer gratuit pour un usage individuel (payant en entreprise) ; Tabnine gratuit + Pro 12 $/mois ; Codeium gratuit (équipes dès 12 $/utilisateur/mois)

Pour débuter à moindre coût, privilégiez les offres gratuites (p. ex. CodeWhisperer, ChatGPT Free) avant un abonnement payant.

View GitHub Copilot plans | Check OpenAI API pricing

Même sans Codex, ces conseils valent pour tout outil de génération de code (GitHub Copilot, modèles GPT, etc.) et améliorent nettement la qualité :

• Soyez précis dans vos prompts : décrivez clairement l’objectif, des exemples d’entrées/sorties, les cas limites et les exigences de performance
• Fournissez du contexte : langage, frameworks, bibliothèques et contexte projet
• Raffinez de façon itérative : commencez simple puis demandez des améliorations/optimisations
• Demandez des explications : comprendre le fonctionnement aide à repérer les problèmes
• Spécifiez des standards : citez les normes/patrons à respecter
• Demandez des tests : faites générer des cas de test en plus de l’implémentation

Exemple de bon prompt : "Écris une fonction Python qui trouve la plus longue sous-chaîne palindromique d’une chaîne donnée. La fonction doit gérer les chaînes vides et sans palindrome. Utilise des algorithmes efficaces et commente l’approche. Fournis aussi un test simple."

Rappelez‑vous : le code généré par IA doit toujours être relu et testé avant un usage en production.

Apprendre le prompt engineering pour GitHub Copilot | Lire le guide de prompt engineering d’OpenAI

Avec des outils de génération de code type Codex, les débutants doivent connaître plusieurs points importants :

• Vulnérabilités : le code généré peut ne pas suivre les bonnes pratiques et introduire des failles
• Propriété intellectuelle : le code produit peut ressembler à du code protégé
• Sur‑dépendance : s’appuyer excessivement sur l’IA peut freiner l’apprentissage personnel
• Confidentialité : le code envoyé aux services d’IA peut être stocké/servir à l’entraînement
• Responsabilité : vous restez responsable du code que vous utilisez, même s’il est généré par IA

Bonnes pratiques pour réduire les risques :

• Toujours relire et comprendre le code généré
• Lancer des analyses de sécurité
• Tester à fond, notamment les cas limites
• Utiliser l’IA comme outil d’apprentissage en comprenant le pourquoi
• Bien connaître les conditions d’utilisation des outils
• Utiliser des outils (p. ex. GitHub Copilot) configurables pour la confidentialité

Lire les recommandations d’usage responsable de GitHub Copilot | Découvrir les vulnérabilités courantes (OWASP)