Piloter l'agent cloud GitHub Copilot dans votre organisation

          agent Copilot de cloud est un agent autonome alimenté par l’IA qui effectue les tâches de développement de logiciels sur GitHub. L’adoption agent Copilot de cloud dans votre organisation libère vos équipes d’ingénierie pour passer plus de temps à réfléchir de manière stratégique et moins de temps à effectuer des correctifs de routine et des mises à jour de maintenance dans une base de code.

          agent Copilot de cloud :

* Rejoint votre équipe : les développeurs peuvent déléguer le travail à Copilot contrairement aux agents basés sur l’IDE qui nécessitent des sessions de jumelage synchrones. Copilot ouvre des pull requests en mode brouillon pour que les membres de l’équipe les examinent et améliore en fonction des retours, comme le ferait un développeur. * Réduit le changement de contexte : les développeurs travaillant dans les IDEs de JetBrains, VS CodeVisual Studio ou GitHub.com peuvent demander à agent Copilot de cloud de créer un pull request pour effectuer de petites tâches sans arrêter ce qu’ils font actuellement. * Exécute des tâches en parallèle : Copilot peut travailler simultanément sur plusieurs problèmes, la gestion des tâches en arrière-plan pendant que votre équipe se concentre sur d’autres priorités.

1. Évaluer

Avant d’activer agent Copilot de cloud pour les membres, comprenez comment agent Copilot de cloud s'intégrera à votre organisation. Cela vous aidera à évaluer si agent Copilot de cloud convient à vos besoins et à planifier des sessions de communication et de formation pour les développeurs.

       agent Copilot de cloudDécouvrez les coûts, les fonctionnalités de sécurité intégrées et la façon dont elles diffèrent d’autres outils d’IA que vos développeurs peuvent utiliser. Consultez « [AUTOTITLE](/copilot/concepts/agents/cloud-agent/about-cloud-agent) ».

Découvrez les tâches pour lesquelles agent Copilot de cloud est le mieux adapté. Il s'agit généralement de problèmes bien définis et délimités, tels que l’augmentation de la couverture des tests, la correction de bogues ou de tests instables, ou la mise à jour des fichiers de configuration ou de documentation. Consultez « Bonnes pratiques pour l’utilisation de GitHub Copilot pour travailler sur des tâches ».
Réfléchissez à la façon dont agent Copilot de cloud les autres outils s’intègrent dans les flux de travail de votre organisation. Pour obtenir un exemple de scénario qui explique comment utiliser agent Copilot de cloud avec d’autres fonctionnalités d’IA sur GitHub, vous pouvez voir Intégrer l’IA agentique dans le cycle de vie du développement logiciel de votre entreprise.

2. Sécuriser

Tous les modèles d’IA sont entraînés pour répondre à une demande, même s’ils ne disposent pas de toutes les informations nécessaires pour fournir une bonne réponse, ce qui peut les amener à commettre des erreurs. En suivant les bonnes pratiques, vous pouvez vous appuyer sur les fonctionnalités de sécurité par défaut de agent Copilot de cloud.

Donnez à Copilot les informations dont il a besoin pour fonctionner correctement dans un référentiel à l’aide d’un fichier copilot-instructions.md. Consultez « Ajout d’instructions personnalisées de référentiel pour GitHub Copilot ».
Configurez l’environnement Copilot de développement d’un référentiel avec accès aux outils et référentiels de packages approuvés par l’organisation à l’aide d’un copilot-setup-steps.yml fichier et de serveurs MCP locaux. Consultez Personnalisation de l’environnement de développement pour GitHub Copilot agent cloud et Extension GitHub Copilot agent cloud avec le protocole MCP (Model Context Protocol).
Suivez les meilleures pratiques pour stocker vos secrets en toute sécurité. Consultez « Utilisation de secrets dans GitHub Actions ».
Activez les fonctionnalités de sécurité du code afin de réduire davantage le risque de fuite d’informations confidentielles et d’introduction de vulnérabilités dans le code. Consultez « Création d’une configuration de sécurité personnalisée ».
Configurez vos ensembles de règles de branche pour vous assurer que toutes les demandes de tirage initiées par Copilot sont approuvées par un deuxième utilisateur ayant des autorisations d’écriture (une sous-option de « Exiger une demande de tirage avant la fusion »). Voir Création d'ensembles de règles pour les dépôts de votre organisation et Règles disponibles pour les ensembles de règles.

3. Pilote

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Conseil

Vous avez besoin GitHub Copilot Pro, GitHub Copilot Pro+GitHub Copilot Businessou GitHub Copilot Enterprise pour utiliser agent Copilot de cloud.

Comme pour toute autre modification apportée aux pratiques de travail, il est important d’exécuter une version d’évaluation pour apprendre à déployer agent Copilot de cloud efficacement dans votre organisation ou votre entreprise.

Réunissez une équipe pluridisciplinaire pour l’essai afin d’apporter différents rôles, expériences et perspectives au projet. Cela facilitera l'exploration d'un large éventail de façons de définir des problèmes, d'assigner du travail à Copilot, et de fournir des commentaires clairs sur la révision.
Choisissez un référentiel isolé ou à faible risque, par exemple un référentiel contenant de la documentation ou des outils internes. Vous pouvez créer un nouveau dépôt à utiliser comme terrain de jeu, mais Copilot a besoin de contexte pour réussir, donc vous devrez ajouter beaucoup de contexte, y compris les processus d'équipe, l'environnement de développement et les dépendances courantes.
Activez agent Copilot de cloud dans le dépôt et activez éventuellement des serveurs MCP tiers pour partager le contexte de manière améliorée. Consultez « Ajout d’GitHub Copilot agent cloud à votre organisation ».
Créez des instructions de référentiel et préinstallez tous les outils requis dans l’environnement Copilot de développement. Consultez « Personnalisation de l’environnement de développement pour GitHub Copilot agent cloud ».
Identifiez quelques cas d’utilisation pertinents pour votre organisation, par exemple : couverture des tests ou amélioration de l’accessibilité. Consultez Choose le bon type de tâches à donner à Copilot dans le guide de bonne pratique.
Utilisez les meilleures pratiques pour créer ou affiner des problèmes dans le dépôt pilote Copilot.
Attribuez des problèmes à Copilot et préparez les membres de l’équipe à passer en revue son travail.
Passez du temps à examiner la base de code ou la documentation dans VS Code ou GitHub.com, en demandant à Copilot de créer un pull request pour corriger les bogues ou les petites améliorations que vous pourriez identifier.

Au cours de l'évaluation, l'équipe doit revoir les instructions du référentiel, les outils installés, l'accès aux serveurs MCP et la définition des problèmes pour identifier comment votre organisation peut tirer le meilleur parti de agent Copilot de cloud. Ce processus vous aidera à identifier les meilleures pratiques de votre organisation pour travailler avec Copilot et planifier une stratégie de déploiement efficace.

En plus de vous donner des informations sur la façon de configurer agent Copilot de cloud pour réussir, vous allez découvrir comment Copilot utiliser des requêtes premium et des minutes d’actions. Ces informations vous seront précieuses lorsque vous devrez définir et gérer votre budget pour un essai plus large ou un lancement complet. Consultez « Gestion des dépenses de votre entreprise sur GitHub Copilote ».

Amélioration avec MCP

Le protocole MCP (Model Context Protocol) est une norme ouverte qui définit la façon dont les applications partagent le contexte avec de grands modèles de langage (LLMs). MCP offre un moyen standardisé de fournir agent Copilot de cloud un accès à différentes sources de données et outils.

          agent Copilot de cloud a accès au contexte complet GitHub du référentiel dans lequel il fonctionne, y compris les problèmes et les demandes de tirage, à l’aide du serveur MCP intégré GitHub. Par défaut, son accès aux données externes est restreint par des barrières d’authentification et un pare-feu.

Vous pouvez étendre les informations disponibles en agent Copilot de cloud lui donnant accès aux serveurs MCP locaux pour les outils utilisés par votre organisation. Par exemple, vous pourriez vouloir donner accès aux serveurs MCP locaux dans certains des contextes suivants :

        **Outils de planification de projet** : permettent un accès direct aux documents de planification privés qui sont stockés à l'extérieur dans des outils tels que Notion ou Figma.

        **Augmenter les données d’entraînement** : Chaque LLM contient des données d’entraînement jusqu’à une date limite spécifique. Si vous travaillez avec des outils de déplacement rapide, Copilot il se peut que vous n’ayez pas accès à des informations sur les nouvelles fonctionnalités. Vous pouvez combler cette lacune en rendant le serveur MCP de l’outil disponible. Par exemple, l’ajout du serveur MCP Terraform donne Copilot accès aux fournisseurs Terraform les plus récents pris en charge.

Pour plus d’informations, consultez « Extension GitHub Copilot agent cloud avec le protocole MCP (Model Context Protocol) ».

Étapes suivantes

Lorsque vous êtes satisfait du pilote, vous pouvez :

Activez agent Copilot de cloud dans d’autres organisations ou dépôts.
Identifiez d'autres cas d'usage de agent Copilot de cloud et formez les développeurs en conséquence.
Continuer à recueillir des commentaires et à mesurer les résultats.

Pour évaluer l’impact d’un nouvel outil, nous vous recommandons de mesurer l’impact de l’outil sur les objectifs en aval de votre organisation. Pour une approche systématique de la conduite et de la mesure des améliorations apportées aux systèmes d’ingénierie, consultez GitHuble Playbook de réussite du système d’ingénierie.