Le GitHub Copilot de Microsoft recherche le « délai de rentabilisation » absolu de l’IA dans la programmation. – BisnisUpdate.com

Maria Diaz/ZDNET

Le débat sur la mesure dans laquelle l’IA générative peut aider les codeurs est en cours. David Gewirtz de ZDNET a découvert, grâce à ses expériences pratiques, que ChatGPT d’OpenAI « peut écrire un assez bon code ». Cependant, certaines études ont montré que les grands modèles de langage tels que GPT-4 surpassent de loin les codeurs humains en termes de qualité globale du code.

Cependant, certains soutiennent que le débat sur la question de savoir si l’IA peut ou non être un codeur n’est peut-être pas pertinent. Ils disent que l’essence de l’assistance au codage grâce à l’automatisation réside dans le changement de la nature du travail d’un programmeur.

“Si vous me demandez quel est le grand changement, ce qui s’est passé avec le monde de l’IA générative, c’est que nous avons créé une autre couche d’abstraction en plus de l’IA”, a déclaré Inbal Shani, directeur produit de GitHub, un site de développement appartenant à Microsoft, dans un communiqué interview avec ZDNET. Cette couche d’abstraction, à savoir le langage naturel, n’était initialement utilisée que pour compléter le code. “C’est la couche de base que nous avons vue”, a-t-il déclaré. L’avantage de cette couche d’abstraction, selon Shani, est qu’elle peut s’étendre à de nombreuses autres utilisations de l’IA au-delà de la complétion du code.

GitHub a présenté sa version assistée par code, GitHub Copilot, en juin 2021. Cette année a été une « année de transformation » pour l’IA en programmation, a déclaré Shani. Comme l’a annoncé Satya Nadella, PDG de Microsoft en octobre, GitHub compte plus d’un million de clients payants utilisant Copilot et plus de 37 000 organisations l’utilisant.

Shani a mentionné d’éminents utilisateurs de Copilot tels qu’Accenture, qui a placé des centaines de développeurs sur Copilot. “Ils ont vu qu’il était très utile de réduire ce que nous appelons le code passe-partout, qui est un code répétitif que les développeurs n’aiment pas, mais qu’ils doivent écrire parce qu’il fait partie de leur base.” Accenture a conservé 88,5 % du code écrit par Copilot, a déclaré Shani. “Cela signifie donc que Copilot peut fournir des réponses avec une telle précision à ses développeurs qu’ils choisissent de conserver le code et de ne pas avoir à le réécrire.”

Selon une mesure de productivité, le nombre de demandes d’extraction terminées à temps, lorsque le nouveau code a été fusionné avec la source principale du projet, a augmenté de 15 % grâce à Copilot chez Accenture. De plus, « ils voient les développeurs plus susceptibles de passer par le processus de construction », la tâche de convertir le code en un binaire en cours d’exécution.

« Parfois, les promoteurs se gênent » dans la construction, a-t-il déclaré. “Ils disent, je n’y crois pas, je dois tester à nouveau, mais en utilisant Copilot, cela contribue à renforcer la confiance nécessaire pour déployer davantage de code en production.”

La perspective de ces petits changements – plus de demandes d’extraction, plus de builds, moins d’écriture de code passe-partout – présente des avantages qualitatifs immédiats dans les changements quotidiens d’un développeur.

“Si nous pouvons augmenter les taux de construction de manière cohérente, cela aidera les développeurs à passer moins de temps à attendre les builds, et ainsi à avoir plus de temps pour se concentrer sur l’architecture, etc.”, a déclaré Shani. “Une découverte surprenante que j’ai découverte est que les développeurs disposent en moyenne de moins de deux heures par jour pour écrire du code”, a déclaré Shani. “Ils doivent faire beaucoup de choses liées au cycle de vie du développement logiciel, mais pas au codage : ils réalisent des builds, écrivent des tests, assistent à des réunions, interagissent avec d’autres personnes, rédigent des PR (pull request).”

En automatisant certaines de ces tâches, ou certaines parties d’entre elles, il est possible de « donner aux développeurs plus de bande passante pour investir dans d’autres domaines ».

Cependant, tout cela n’a pas encore été rigoureusement mesuré en termes d’amélioration de la productivité, a déclaré Shani. « Je pense que nous sommes au milieu de cela », a-t-il déclaré à propos du processus de mesure de la productivité. Copilot et ses semblables “n’ont pas été adoptés depuis assez longtemps pour que nous puissions obtenir des données réelles et substantielles dont nous puissions dire que c’est ainsi que nous avons changé des vies pour toujours”.

Les définitions constituent toujours un défi pour la productivité, a-t-il déclaré. “Vous pouvez écrire du mauvais code rapidement”, donc accélérer le code grâce à son achèvement “n’est pas toujours un indicateur de succès”. Plus précisément, dit Shani, « le travail que nous effectuons consiste à déterminer quel est le véritable délai de valorisation ? Quel est l’impact ? Comment mesurer l’impact de ces outils que nous avons adoptés au fil du temps ? C’est toujours en cours.

Un autre élément important à mesurer est « comment définir le bonheur des développeurs », a déclaré Shani. “Il est important que les développeurs soient reconnus, et à l’heure actuelle, cette reconnaissance vient de certaines entreprises mesurant le nombre de lignes de code que j’écris.” Cependant, la longévité d’un programmeur n’est peut-être pas le meilleur indicateur de sa qualité, a-t-il déclaré.

L’un des éléments les plus profonds des nouvelles couches d’abstraction qui prennent forme dans l’IA est la réduction du besoin de basculer entre différents outils.

« En général, si je cherche quelque chose que je ne sais pas écrire, j’utilise un moteur de recherche », explique Shani. « Copilot peut tout rassembler dans le même environnement. » L’interface, précise-t-il, « se trouve dans votre IDE (environnement de développement intégré) », donc « vous n’avez pas besoin d’accéder à différents outils, vous n’avez pas besoin de copier-coller, vous n’avez rien à faire. que; Vous restez là où vous écrivez le code.

En conséquence, dit-il : « Les développeurs sont plus satisfaits car ils ont moins de changements de contexte entre les outils. »

Copilot s’étend à d’autres domaines de l’équipe de programmation. Un grand utilisateur de Copilot, la société de commerce électronique Shopify, utilise Copilot pour mener des entretiens de codage et évaluer les nouvelles recrues, a déclaré Shani. Ils utilisent également Copilot pour intégrer de nouveaux programmeurs, en tant que « co-programmeur » ou éducateur pour mettre les nouveaux programmeurs au courant.

Dans les situations où Copilot et des outils similaires n’ont pas produit les résultats escomptés, cela peut être dû en grande partie à la courbe d’apprentissage de l’ingénierie rapide, a déclaré Shani. « Encore faut-il savoir poser les bonnes questions », dit-il. « Plus vous posez des questions plus larges [pada prompt]plus vous obtiendrez une solution générale qui pourrait ne pas être applicable à votre situation », tandis que « plus vous saurez poser les bonnes questions, meilleures seront les réponses de Copilot ».

Microsoft travaille avec des clients comme Accenture sur la « gestion du changement », a-t-il déclaré, sur la façon d’écrire « la bonne invite » et « comment réfléchir aux questions que vous posez à Copilot pour obtenir les bonnes réponses qui peuvent être mises en œuvre ».

Il reste encore beaucoup à développer au sein de Copilot lui-même, ce qui aura probablement un impact majeur sur son utilité et sa précision. Le programme gagne progressivement la capacité d’être « personnalisé » pour les développeurs individuels. “L’un des aspects que nous développons est de savoir comment nous pouvons aider ces modèles à comprendre votre style de codage”, a déclaré Shani, “pour comprendre quels éléments sont essentiels pour vous en tant que développeur de logiciels, afin d’adapter les recommandations que nous vous donnons.”

En février, GitHub rendra la version entreprise de Copilot accessible au grand public. “Il s’agit spécifiquement de modèles plus adaptés aux entreprises qui souhaitent s’approprier leur propre mise en œuvre”, a déclaré Shani. Dans l’édition entreprise, « vous aurez la possibilité de résumer les PR ou d’ajouter des commentaires au code à l’aide de Copilot, ou de rechercher vos documents et d’obtenir les documents que vous recherchez ». L’accent sera également mis davantage sur la gestion des tests et des tests de résistance par Copilot.

L’idée générale est de « tout centraliser avec le même modèle de flux d’IA », explique Shani, « tout au long du développement logiciel, de la conception à la production.