Optimiser les performances avec GitHub Copilot

Développement logiciel avec GitHub Copilot

Thalia Barrera

AI Engineering Curriculum Manager, DataCamp

Le ralentissement silencieux

nanobanana: half: Une illustration scindée opposant une application rapide et réactive, représentée par une fusée qui décolle, à un indicateur de chargement lent de l’autre côté, style vectoriel plat

Problèmes de performance :

N’apparaissent pas dans les tests unitaires
Ne provoquent pas de crash immédiat

📈 Le code semble correct, mais ne passe pas à l’échelle

Un goulot d’étranglement à l’état sauvage

def find_common(list1, list2):
    common = []
    for item in list1:
        for item2 in list2:
            if item == item2:
                common.append(item)
    return common

Le code fonctionne pour de petites entrées
1 million d’éléments → 1 billion de comparaisons
Algorithme en O(n^2) !

❌ Fait tomber la prod un jour de forte charge

[screencast]

Indiquez à Copilot quoi optimiser

nanobanana: half: Un tableau de bord de performance avec des cadrans de vitesse et des jauges affichant divers indicateurs d’optimisation, illustration vectorielle sur fond épuré

Vitesse → algorithmes plus rapides, cache, traitement par lots
Mémoire → libération des ressources, streaming, générateurs
Les deux → revue de performance complète

Des invites de performance efficaces

Optimisation ciblée

Optimiser #selection pour la performance et réduire la complexité temporelle

Vérifier #selection pour des fuites mémoire

Analyse sur tout le code

@workspace trouver les fonctions avec boucles imbriquées sur de grandes collections

[screencast]

Intégrer la performance dans chaque suggestion

.github/copilot-instructions.md

## Performance standards
- Prefer set or dict lookups over nested loops
- Use context managers for files, connections, and sockets
- Avoid loading entire datasets into memory, use generators or streaming

✅ Empêche l’écriture de goulots d’étranglement de performance dans le code

Passons à la pratique !

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