{"meta":{"title":"Amélioration de la qualité du code récemment fusionné avec l’IA","intro":"Explorez les résultats pour le code récemment fusionné et corrigez avec Copilot correction automatique ou déléguez la tâche de correction à Agent cloud Copilot.","product":"Sécurité et qualité du code","breadcrumbs":[{"href":"/fr/enterprise-cloud@latest/code-security","title":"Sécurité et qualité du code"},{"href":"/fr/enterprise-cloud@latest/code-security/tutorials","title":"Tutorials"},{"href":"/fr/enterprise-cloud@latest/code-security/tutorials/improve-code-quality","title":"Améliorer la qualité du code"},{"href":"/fr/enterprise-cloud@latest/code-security/tutorials/improve-code-quality/improve-recent-merges","title":"Améliorer les fusions récentes"}],"documentType":"article"},"body":"# Amélioration de la qualité du code récemment fusionné avec l’IA\n\nExplorez les résultats pour le code récemment fusionné et corrigez avec Copilot correction automatique ou déléguez la tâche de correction à Agent cloud Copilot.\n\n> \\[!NOTE]\n> GitHub Code Quality est actuellement dans préversion publique et peut être modifié.\n> Pendant préversion publique, Code Quality ne sera pas facturé, bien que les analyses Code Quality consomment GitHub Actions minutes.\n\n## Présentation\n\nCe tutoriel vous montre comment explorer et corriger les problèmes de qualité détectés par Code Qualityl’analyse basée sur l’IA du code récemment fusionné dans votre branche par défaut.\n\nLorsque vous améliorez la qualité des fichiers récemment fusionnés, vous réduisez la dette technique dans le référentiel et facilitez le travail d’autres développeurs sur des fichiers qui sont en cours de développement actif.\n\n###\n\n```\n Code Quality a deux lignes de défense\n\n Code Quality analyse les demandes de tirage et les commentaires sur les problèmes de qualité, **puis exécute une deuxième analyse IA** une fois la demande de tirage fusionnée. Les deux types d’analyse utilisent des technologies complémentaires :\n```\n\n* ```\n **Les analyses de demande de tirage** utilisent CodeQL des règles pour identifier les problèmes. Cette analyse est soigneusement testée, bonne pour identifier où le code ne correspond pas aux règles de qualité et peut analyser de nombreux fichiers. Toutefois, il prend en charge un sous-ensemble de langages de codage et ne peut pas identifier les problèmes où il n’existe aucune règle.\n ```\n\n* **Les analyses de fichiers récemment fusionnés** utilisent un modèle de langage volumineux pour examiner vos fichiers les plus récemment modifiés et présenter les résultats pour jusqu'à 5 fichiers. Cette analyse examine votre code à travers tous les langages de programmation, sans se limiter aux règles, et fournit des aperçus contextuels et des suggestions pouvant aller au-delà de ce que les règles CodeQL offrent.\n\n### Prerequisites\n\n* Code Quality est activé, consultez [Activation de GitHub Code Quality](/fr/enterprise-cloud@latest/code-security/code-quality/how-tos/enable-code-quality).\n* Au moins une pull request a été fusionnée depuis que Code Quality a été activé.\n\n## 1. Afficher les suggestions d’IA pour votre référentiel\n\nAprès une Code Quality analyse des fichiers récemment fusionnés sur votre branche par défaut, vous pouvez voir les résultats dans l'affichage **Résultats de l’IA**, qui affiche les résultats pour jusqu'à 5 fichiers.\n\n1. Accédez à l’onglet ** Security and quality** de votre référentiel.\n2. Cliquez pour développer ** Qualité du code**, puis cliquez **Résultats de l’IA**.\n\n> \\[!NOTE]\n> Cette vue est vide si le référentiel est inactif ou si l’analyse LLM n’a pas pu suggérer de moyens d’améliorer la qualité du code dans les notifications push récentes vers la branche par défaut.\n\n## 2. Explorer les améliorations suggérées pour votre référentiel\n\nSur la **Résultats de l’IA** page, chaque fichier est répertorié avec le nombre de problèmes de qualité identifiés et lorsque le fichier a été envoyé à la branche par défaut.\n\n* Cliquez sur un nom de fichier pour afficher les détails des problèmes de qualité détectés et les correctifs suggérés.\n\n\n\n## 3. Déléguer le travail de correction ou ouvrir des pull requests vous-même\n\nVous pouvez ouvrir une pull request pour appliquer les corrections automatiques suggérées à un fichier ou déléguer le travail de correction à Agent cloud Copilot. Vous avez besoin d’une licence pour affecter du Copilot travail à Agent cloud Copilot. S’inscrire Copilot\n\n### Déléguer le travail à Agent cloud Copilot\n\nVous pouvez demander à agent de cloud d'ouvrir des requêtes de tirage pour utiliser les modifications suggérées comme incitation à apporter des améliorations aux fichiers. Il s’agit de la meilleure option si vous trouvez que les modifications suggérées sont correctes et que vous souhaitez ouvrir une pull request qui applique des correctifs à plusieurs fichiers.\n\nPour déléguer la création d’une pull request :\n\n* **Plusieurs fichiers :** Sélectionnez les fichiers à inclure, puis cliquez sur **Assigner la sélection à Copilot** dans l’en-tête de la liste des fichiers.\n* ```\n **Un fichier :** Cliquez sur **Affecter pour Copilot** le fichier.\n ```\n\nIl y a un délai pendant la agent de cloud mise en place du travail. Lorsque la demande de tirage est ouverte et que le travail est en cours, une bannière s’affiche avec un lien vers la demande de tirage.\n\nVous pouvez suivre Agent cloud Copilotle travail :\n\n* Dans le pull request, le résumé est mis à jour à mesure de l'avancement du travail.\n* Utilisation de la [page des agents](https://github.com/copilot/agents?ref_product=copilot\\&ref_type=engagement\\&ref_style=text) ou des journaux de session. Consultez [Suivi des sessions de GitHub Copilot](/fr/enterprise-cloud@latest/copilot/how-tos/use-copilot-agents/cloud-agent/track-copilot-sessions).\n\n### Ouvrez vos propres pull requests\n\nVous pouvez ouvrir vous-même des 'pull requests' pour appliquer des suggestions de correction automatique. Il s’agit de la meilleure option si :\n\n* Vous souhaitez travailler sur les modifications localement ou dans GitHub Desktop avant d’ouvrir une requête de tirage.\n* Vous n’avez pas accès à Agent cloud Copilot\n\n> \\[!NOTE]\n> Lorsque vous ouvrez vous-même un pull request, vous ne pouvez valider que des correctifs sur un seul fichier à la fois. Pour corriger plusieurs fichiers à la fois, vous devez utiliser Agent cloud Copilot.\n\n#### Ouverture d’une demande de tirage (pull request)\n\n1. Cliquez sur le nom du fichier pour afficher les détails des problèmes de qualité détectés.\n\n2. Passez en revue les problèmes et les correctifs suggérés.\n\n3. Déroulez la liste **Attribuer à Copilot**, puis cliquez sur **Ouvrir une pull request** pour sélectionner l'option par défaut « Ouvrir une pull request ». Votre préférence est mémorisée.\n\n \n\n4. Cliquez sur **Ouvrir une pull request** pour ouvrir une boîte de dialogue d’options de validation.\n\n5. Cliquez sur **Valider la modification** pour créer une demande de tirage avec les correctifs.\n\n## 4. Fournir aux réviseurs de la requête de tirage un contexte\n\nFournir un contexte sur pourquoi vous proposez des modifications au code est le meilleur moyen d’encourager les membres de l’équipe à examiner votre pull request. Si vous avez utilisé Agent cloud Copilot, le résumé de la pull request inclut déjà tous les détails des problèmes résolus par la pull request.\n\nSi vous avez ouvert la pull request directement à partir de la vue GitHub Code Quality, le résumé de cette pull request est lié à la vue «Résultats de l’IA». Vous pouvez copier certaines des explications de la vue Résultats de l’IA dans le résumé de la requête de tirage.\n\n\n\n## 5. Observez l'impact de vos modifications sur Résultats de l’IA\n\nLorsque vous revenez à la vue «Résultats de l’IA» après la fusion de votre pull request, les problèmes que vous avez corrigés ne sont plus affichés.\n\n## Étapes suivantes\n\n* Découvrez comment Agent cloud Copilot peut aider à accélérer les tâches de développement. Consultez [Bonnes pratiques pour l’utilisation de GitHub Copilot pour travailler sur des tâches](/fr/enterprise-cloud@latest/copilot/tutorials/cloud-agent/get-the-best-results).\n* Donnez des commentaires sur GitHub Code Quality dans la [discussion communautaire](https://github.com/orgs/community/discussions/177488)."}