Productivité et patience : comment GitHub Copilot élargit les horizons de développement

GitHub, le référentiel partagé de choix pour les développeurs de tous types, a remodelé les règles du jeu en matière de développement basé sur l’IA avec son offre Copilot. L’organisation estime que de nombreux développeurs utilisent cet outil pour générer entre 30 et 50 % du code qu’ils mettent finalement en production.

Récemment, des chercheurs de Scalefocus ont lancé une expérience de quatre mois, impliquant trois équipes, pour mesurer l’utilité et la viabilité de GitHub Copilot. Leur conclusion est que Copilot « accélère le processus de développement, réduit le temps consacré aux tâches de codage de routine et améliore la productivité. En moyenne, son introduction augmente la productivité jusqu’à 20 % ».

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Cependant, ajoutent les chercheurs, « des limites ont également été observées ; Copilot a parfois dû faire face à des problèmes plus complexes, nécessitant des humains pour le guider vers la solution souhaitée. »

Il est essentiel de comprendre les mécanismes et les meilleures pratiques de Copilot pour maximiser son potentiel, préviennent-ils. Reconnaître que Copilot peut ne pas être aussi pertinent dans toutes les tâches est essentiel pour éviter les inefficacités. Identifier les domaines dans lesquels Copilot excelle peut considérablement améliorer sa valeur, et reconnaître ses lacunes permettra d’économiser beaucoup d’efforts inutiles.

Copilot excelle dans « l’implémentation de composants simples et bien définis en termes de performances et d’autres aspects non fonctionnels. Son efficacité diminue lorsqu’il s’agit de traiter des bugs complexes ou des tâches nécessitant une expertise approfondie du domaine. »

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GitHub lui-même estime le gain de productivité des développeurs à environ 55 %, a déclaré Mario Rodriguez, vice-président senior des produits chez GitHub, dans une récente interview animée par Sam Ransbotham du Boston College et Shervin Khodabandeh du Boston Consulting Group, publiée dans MIT Sloan Management Review.

Mais la productivité n’est pas le seul critère qui motive les intentions de GitHub avec Copilot. « Nous essayons même de demander à beaucoup de nos clients de vraiment mesurer le bonheur global des développeurs », a déclaré Rodriguez. « Si les développeurs ne sont pas satisfaits dans une organisation, il ne se passe pas grand-chose, n’est-ce pas ? Vous voulez les garder heureux. Les talents sont rares, vous voulez donc certainement garder vos développeurs heureux. »

La clé pour accéder au bonheur réside dans le fait que Copilot est conçu pour être réactif et empathique. « Copilot est très patient », explique-t-il. « Il ne s’énerve pas si vous lui demandez : « Vous savez, comment fonctionne réellement la réalisation de X, Y et Z dans cette base de code ? » ou « J’ai oublié comment écrire ce registre. Pouvez-vous simplement me dire quelle est la meilleure façon de procéder ? » »

« Les personnes qui l’utilisent finissent par être beaucoup plus productives », poursuit Rodriguez. « On voit parfois la différence dans la qualité du code, et on voit aussi la différence dans leur satisfaction, car ils n’ont pas à écrire 10 000 lignes de tests alors que Copilot peut les aider à le faire. »

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Le plus grand défi de Copilot est le contexte, a-t-il souligné. « Le code et le développement de code ont beaucoup à voir avec le contexte auquel vous avez affaire. Êtes-vous dans une base de code héritée ou non ? Êtes-vous en COBOL ou en C++ ou en JavaScript ou TypeScript ? Il faut beaucoup de contexte pour que la qualité de ce code soit élevée et pour que vous l’acceptiez. »

GitHub Copilot, le premier Copilot à émerger en tant qu’assistant de développement basé sur l’IA, est intégré à une division appelée GitHub Next. Rodriguez a déclaré que cette focalisation sur l’IA est une proposition entièrement différente pour l’équipe GitHub. Le code GitHub typique est vérifié, testé et déterministe : « Nous savons si quelque chose fonctionne ou non. Nous savons s’il y a un bug ou non. Nous savons comment corriger, plusieurs fois, ce bug. Nous pouvons même voir l’erreur que nous faisons lors du développement de la fonctionnalité. »

Les grands modèles de langage, en revanche, « ne sont pas déterministes », a-t-il poursuivi. « Et vous ne pouvez pas vous attendre à ce qu’ils soient déterministes. Vous devez repenser votre façon de penser la qualité. Vous devez repenser votre approche de la fonctionnalité. » Chez GitHub, « nous avons toutes ces évaluations et évaluations hors ligne que nous faisons pour GitHub Copilot. Et c’est ainsi que nous déterminons la qualité de ce qu’il vous donne dans quelque chose comme la saisie semi-automatique du code. »

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En fin de compte, à un certain niveau, tout le monde aura la possibilité de devenir développeur, a déclaré Rodriguez. « La définition du développeur de logiciels va commencer à changer à l’avenir », a-t-il déclaré. « Nous savons probablement tous cuisiner, faire du vélo ou nager, mais je n’ouvre pas un restaurant étoilé demain matin. »

L’impact de l’IA sur le développement logiciel sera plus subtil : « Et si une simple zone de texte suffisait à créer un logiciel dont ils pourraient ensuite tirer profit ? » Par exemple, a déclaré Rodriguez : « Si je pouvais dire très rapidement sur mon téléphone : « Hé, je pense parler de ces choses à ma fille. Peux-tu me donner les trois derniers articles X, Y et Z et ensuite créer un petit programme auquel nous pourrions jouer comme à un jeu ? » Vous pourriez imaginer que Copilot puisse vous aider dans ce domaine à l’avenir. »

Pour aller plus loin, « imaginez que vous puissiez partager ce petit programme que Copilot a créé pour vous. Et que vous puissiez le remixer, et ainsi de suite. Les artistes le font tout le temps, d’ailleurs. Je pense que des outils comme Copilot vont vous aider à y parvenir. Ce que nos enfants vont vivre grâce aux avancées de cette technologie va être incroyable. »