Un chiffre sec, sans fard : plus de 100 millions de dépôts publics GitHub ont contribué à façonner l’intelligence de ChatGPT. Cette masse de code, brassée, triée, triturée par OpenAI, nourrit les modèles qui bouleversent aujourd’hui le quotidien des développeurs et refaçonnent la frontière entre IA et open source.
Dans les open spaces comme dans les bureaux feutrés des grands groupes, ChatGPT et ses cousins, GitHub Copilot en tête, s’installent dans le paysage. Les équipes techniques s’en emparent pour accélérer la cadence : génération automatique de fonctions, suggestions intelligentes en temps réel, documentation créée à la volée… Ces outils injectent de la vitesse, mais aussi une nouvelle manière de coder. Microsoft, qui tient les rênes de GitHub, pousse cette dynamique en propulsant Copilot au cœur des environnements de développement, imposant de fait de nouveaux rythmes et façons de collaborer.
Les pratiques varient, mais quelques usages se démarquent nettement :
- générer du code source à partir de simples briefs textuels,
- automatiser les tâches répétitives sur des projets open source ou privatifs,
- résoudre des problèmes techniques pointus en croisant des données issues de multiples dépôts.
En s’appuyant sur les contributions ouvertes de GitHub, le modèle GPT s’impose désormais comme un allié pour toute la communauté tech, qu’il s’agisse de start-ups, d’équipes agiles ou de grandes entreprises. La direction impulsée par Sam Altman chez OpenAI cristallise ce mouvement, non sans soulever de vives discussions : où s’arrête l’innovation, où commence la propriété intellectuelle ? La constitution du jeu d’entraînement des modèles, souvent opaque, attise la vigilance sur la transparence et le respect des droits numériques.
Quels risques pour la sécurité et la confidentialité des données organisationnelles ?
L’essor de ChatGPT, nourri de ressources publiques comme celles de GitHub, met sur la table une série de risques bien réels. Dès lors qu’une organisation confie à un assistant IA ses morceaux de code ou ses consignes internes, le risque de fuite de données n’est plus une hypothèse lointaine : il devient concret, parfois invisible, mais toujours présent.
La question ne se limite pas à la seule confidentialité. Dès qu’une donnée personnelle ou confidentielle circule via un prompt ou un échange avec un modèle d’IA, la conformité avec le règlement sur la protection des données s’impose comme un impératif. Les directions juridiques, de Paris à Lyon, scrutent les usages à la lumière des dernières recommandations de la CNIL. À cela s’ajoute le risque de voir du contenu sous licence open source réutilisé sans respecter ses termes, exposant les entreprises à d’éventuels litiges autour de la propriété intellectuelle.
Voici les principaux points de vigilance que soulèvent ces nouveaux outils :
- fuites accidentelles d’informations confidentielles vers des tiers,
- réapparition de fragments de code propriétaires dans les réponses de ChatGPT,
- incertitude persistante sur la provenance exacte des données exploitées pour entraîner les modèles.
Les utilisateurs de GitHub Copilot et des solutions similaires naviguent donc en eaux troubles, entre incertitudes juridiques et complexité technique. Impossible d’ignorer ces enjeux : renforcer la sécurité, questionner la gouvernance, garantir la conformité deviennent des réflexes indispensables. L’adoption rapide de ces assistants, en France et ailleurs, force les organisations à revoir en profondeur leur gestion des données sensibles et à repenser leur rapport à la propriété numérique.
Le code circule, les frontières se brouillent : l’avenir du développement logiciel s’écrit désormais à plusieurs mains, humaines et artificielles confondues. Reste à savoir qui, demain, tiendra vraiment la plume.
