Le code généré par copilot pose de vraies questions légales

Le copilote de GitHub exécute désormais de manière autonome des tâches de codage complexes

Nous assistons à un véritable tournant dans le développement des logiciels. En mai 2025, Microsoft a annoncé que GitHub Copilot peut désormais écrire du code tout seul, ouvrir des demandes d’extraction et même pousser des commits directement dans les dépôts. C’est un grand pas en avant dans la façon dont nous interagissons avec l’IA dans les flux de travail des logiciels. Les développeurs n’ont plus besoin d’assister l’outil ligne par ligne. Désormais, ils assignent une tâche en liant un ou plusieurs problèmes GitHub, et Copilot s’exécute du début à la fin. Lorsque le travail est terminé, il livre un fichier complet accompagné d’un résumé expliquant ce qu’il a construit.

Il ne s’agit pas d’une petite fonctionnalité de plugin. Il s’agit d’un véritable enjeu de productivité. Chris Reddington de GitHub, Senior Program Manager for DevRel Strategy, a déclaré que l’agent Copilot agit désormais comme un membre de l’équipe, les développeurs lui confient des tâches, il les traite de manière asynchrone, puis l’humain intervient pour les réviser. Il s’agit d’une automatisation qui s’intègre dans les flux de travail existants sans essayer d’éliminer complètement l’élément humain.

Cela ne remplace pas votre équipe de développement. Mais elle élimine une grande partie du travail répétitif à faible valeur ajoutée qui les ralentit. Si vous gérez une équipe d’ingénieurs à grande échelle, cela signifie des cycles plus rapides, moins de retards et une concentration sur les décisions à fort impact.

Cela signifie-t-il que vous pouvez réduire vos effectifs ? Non, cela signifie que vos ingénieurs peuvent agir plus rapidement et voir plus grand. Le véritable gain est le temps économisé et le changement de contexte évité. Copilot ne fragmente pas votre flux de travail avec des suggestions, il fournit des artefacts de code entiers pour examen, en utilisant la puissance de calcul en arrière-plan. Cela change la façon dont vous évoluez.

Il y a une efficacité discrète à laisser les machines faire ce qu’elles savent faire. Si vous pouvez maintenir la qualité du code et accélérer la livraison, vous améliorez le retour sur investissement de votre ingénierie sans augmenter les coûts. Les progrès de Copilot sont exactement de cet ordre. N’oubliez pas que chacun de ces résultats a encore besoin d’être surveillé. C’est là que votre équipe apporte une valeur ajoutée.

Les agents de codage de l’IA introduisent des ambiguïtés juridiques et éthiques

Plus nous donnons d’autonomie à l’IA dans le développement de logiciels, plus nous nous heurtons à des questions qui n’ont pas de réponses claires. L’une des principales questions qui se posent actuellement est celle de la propriété : à qui appartient réellement le code généré par des outils d’IA tels que GitHub Copilot ? En bref : c’est une question compliquée, qui n’est pas encore réglée par les systèmes juridiques.

Plusieurs parties sont impliquées. Vous avez les développeurs qui utilisent les outils. Vous avez les organisations pour lesquelles ils travaillent, qui sont traditionnellement propriétaires du travail créé par les employés. Vous avez les entreprises qui ont construit les modèles d’IA, OpenAI, Anthropic et d’autres. Enfin, il y a les données d’entraînement. Ces modèles ont été élaborés à partir de vastes volumes de codes existants, dont certains sont libres et d’autres propriétaires. Les auteurs de ce code original détiennent-ils des droits sur les nouveaux résultats générés par l’IA ? Selon Rajesh Jethwa, directeur technique de Digiterre, ce domaine est un « champ de mines ». Ce n’est pas peu dire.

Même d’un point de vue juridique, les lignes directrices ne sont pas claires. Le Bureau américain du droit d’auteur a été explicite sur un point : si le contenu est entièrement généré par une machine, sans intervention humaine significative, il ne bénéficie pas de la protection du droit d’auteur. Ce n’est pas un détail, cela affecte directement qui peut être propriétaire ou licencié d’un code écrit par l’IA. Code écrit par l’IA. Si vos ingénieurs fournissent des tâches et reçoivent en retour des modules de code complets, il existe un vide juridique en termes de droits de propriété.

Cela a de sérieuses implications pour les entreprises. Si votre entreprise s’appuie fortement sur du code généré par l’IA, êtes-vous sûr de pouvoir revendiquer une protection totale de la propriété intellectuelle sur ce code ? Si ce n’est pas le cas, vos concurrents peuvent-ils utiliser des outils similaires et parvenir à des bases de code presque identiques ? Ce sont des questions que les conseils d’administration doivent se poser dès maintenant, sans attendre qu’un procès soit sur la table.

Justin Reock, directeur technique adjoint chez DX, a souligné que les débats autour de l’art généré par l’IA contribueront à définir les limites juridiques du code créé par l’IA. Tout est lié, les mêmes mécanismes, les mêmes questions de droits d’auteur.

Pour les dirigeants, il ne s’agit pas de retarder l’innovation. Il s’agit d’adopter une position juridique intelligente. Les entreprises devraient commencer par documenter chaque utilisation de l’IA dans leurs flux de travail de développement et se préparer à des mises à jour claires des politiques au fur et à mesure que les lois évoluent. La gouvernance adaptative est plus importante que jamais. Si vos équipes juridiques, de produits et d’ingénierie ne sont pas synchronisées sur ce point, votre exposition à la propriété intellectuelle est déjà en train de croître.

Les équipes d’ingénieurs doivent rester responsables du code généré par l’IA

L’IA peut écrire du code, mais elle n’a pas de responsabilité. Cette responsabilité incombe toujours à votre équipe. Les nouvelles fonctionnalités autonomes de GitHub Copilot sont impressionnantes, mais elles ne suppriment pas la nécessité d’une révision humaine. Le code peut arriver complètement formé dans le repo, avec des résumés et des demandes d’extraction, mais ce sont toujours les ingénieurs, vos ingénieurs, qui décident de ce qui sera déployé.

Un processus est en place : Les contributions de Copilot ne sont pas automatiquement mises en production. Les « Pull requests » doivent encore être approuvées manuellement. Les flux de travail d’intégration et de déploiement continus (CI/CD) ne s’exécutent pas sans le feu vert d’un humain. GitHub l’a clairement indiqué. Il s’agit de garde-fous délibérés, conçus pour préserver la stabilité, même lorsque l’IA évolue rapidement.

En pratique, cela signifie que vos développeurs ne tapent plus chaque ligne, mais qu’ils restent les gardiens de ce qui est mis en ligne. Dans les contributions open source, par exemple, c’est l’évaluateur humain qui est responsable de la conformité, et non l’IA. Il en va de même en interne. Vos équipes sont chargées de s’assurer que ce que l’IA produit répond aux normes de votre entreprise, à la sécurité, à la conformité, à la confidentialité, à la performance et à la fiabilité.

Jeff Watkins, directeur de la technologie chez CreateFuture, l’a dit directement : « C’est peut-être plus qu’un projet pilote, mais en fin de compte, c’est le développeur qui doit y mettre sa propre touche ». Voilà qui résume bien la situation. L’outil produit, mais c’est le développeur qui signe.

Pour les directeurs techniques et les responsables de l’ingénierie, l’implication est claire : vos politiques ne peuvent pas supposer que l’IA signifie moins de surveillance. Au contraire, elle exige désormais une surveillance plus intelligente. Vous avez besoin de cadres actualisés pour l’examen du code, qui tiennent compte de la vitesse et de la complexité des résultats de l’IA. L’automatisation des parties fastidieuses du codage ne réduit pas le risque par défaut. Le risque se déplace simplement, plus rapidement et de manière moins visible, à travers vos systèmes de construction.

Si vos ingénieurs ne sont pas entièrement formés à l’évaluation du code généré par l’IA, vous ne faites que déplacer la charge de travail, vous ne l’éliminez pas. La formation, une documentation claire et des protocoles d’approbation bien définis ne sont pas facultatifs. C’est ainsi que vous protégerez la qualité des livraisons tout en tirant parti de cette technologie.

La direction doit faire respecter cette règle. Copilot ne fait pas disparaître la dette technique. Il change simplement la personne responsable de sa gestion. Il s’agit toujours de votre équipe.

La responsabilité finale du code de production incombe aux responsables de l’ingénierie.

Quelle que soit l’autonomie acquise par les outils d’IA, la responsabilité ne change pas. Une fois que le code est mis en production, c’est la direction, en particulier les décideurs au niveau de l’ingénierie et du directeur technique, qui restent responsables de la performance de ce code. Cela inclut les parties écrites par les humains, et maintenant, les parties générées par les agents de codage de l’IA comme GitHub Copilot.

Les outils autonomes augmentent la vitesse, mais ils ne ferment pas la boucle de la responsabilité. Si quelque chose se casse en production, ou pire, introduit un problème de sécurité ou de conformité, l’organisation ne peut pas pointer du doigt la machine. Le problème revient aux processus internes, au contrôle qualité et à la validation. GitHub Copilot peut fournir des demandes de téléchargement prêtes pour la production, mais elles doivent encore passer par vos contrôles. Si ces contrôles échouent, la perte est la vôtre.

C’est là que l’attention des dirigeants est requise. Les flux de travail ne doivent pas se contenter d’absorber l’IA, ils doivent être restructurés pour gérer activement ses résultats. La stratégie de test que vous appliquez au code existant ne peut pas être considérée comme appropriée pour les artefacts générés par l’IA. Les responsables de l’ingénierie doivent intégrer des cas de test spécifiques à l’IA, la détection des failles et la visibilité des audits dans les pipelines. Dans le cas contraire, le gain de vitesse est compensé par l’instabilité introduite.

Justin Reock, directeur technique adjoint chez DX, l’a dit clairement : « Il doit encore subir des tests rigoureux et s’il casse des choses en production, c’est qu’il y a quelque chose qui ne va pas dans les tests ». Les résultats de Copilot n’annulent pas la discipline d’ingénierie. Elle en relève le seuil.

Si vous dirigez des équipes qui construisent à grande échelle, il ne s’agit pas d’un avantage, mais d’une infrastructure de base. Les dirigeants doivent maintenir une transparence totale sur les parties du système qui sont influencées par l’IA, et sur l’exposition que cela crée. Ne pas le faire n’a pas seulement un impact sur les mesures de performance. Cela affecte la confiance, tant en interne qu’en externe.

L’IA en production implique d’investir dans une assurance qualité plus approfondie, des processus de révision de code plus solides et une couverture de test plus intelligente. Cela signifie également qu’il faut s’assurer que tout le monde, en particulier les chefs d’équipe, comprenne que les outils ne sont pas responsables des risques. Ce sont les personnes qui s’en chargent. Donnez à vos équipes les moyens d’agir, oui. Mais donnez-leur également les moyens de faire face à la complexité qui découle de la livraison à grande vitesse assistée par l’IA. Le leadership n’est pas diminué par l’automatisation, il devient plus nécessaire pour la contrôler.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’automatisation du code par l’IA exige de nouvelles structures de contrôle : GitHub Copilot rédige, modifie et soumet désormais le code de manière autonome. Les dirigeants doivent repenser les flux de travail pour intégrer les résultats de l’IA sans réduire la responsabilité humaine ni compromettre les normes de qualité.
• La question de la propriété du code est juridiquement ambiguë et non résolue : Le code généré par l’IA ne bénéficie pas d’une protection claire des droits d’auteur en vertu de la législation américaine actuelle. Les dirigeants devraient élaborer de manière proactive des politiques internes qui traitent de la propriété, de l’exposition au risque et des droits de propriété intellectuelle avant que des conflits ne surviennent.
• L’examen humain reste essentiel pour la conformité du code : Les demandes d’extraction rédigées par l’IA nécessitent toujours une approbation humaine pour les flux de travail CI/CD. Les décideurs doivent investir dans la formation aux processus et dans des outils de surveillance pour garantir que la responsabilité est appliquée au niveau de la révision.
• La responsabilité de la production incombe à la direction de l’ingénierie : Si le code généré par l’IA provoque une défaillance, la direction en supporte les conséquences. Les dirigeants doivent faire progresser les stratégies de test et accroître la visibilité sur les composants générés par l’IA afin de maintenir l’intégrité de la livraison.