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Examen du copilote GitHub : donne-t-il vraiment un coup de pouce au développement de 55 % ?by@elekssoftware
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Examen du copilote GitHub : donne-t-il vraiment un coup de pouce au développement de 55 % ?

ELEKS7m2024/02/28
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GitHub Copilot est devenu un sujet d'intérêt considérable dans la communauté des développeurs en raison de son potentiel à accélérer les processus de développement. Cet article présente une revue de GitHub Copilot et évalue son impact sur l'amélioration de la vitesse de développement dans des scénarios réels. Depuis son lancement, Copilot a suscité diverses discussions, allant de l'enthousiasme et de l'optimisme au scepticisme et à la prudence quant à son impact potentiel sur la programmation et le rôle futur des développeurs. Son influence sur différents aspects du développement logiciel - de la vitesse à la qualité du code et à l'apprentissage - continue de faire l'objet d'analyses et de discussions.
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GitHub Copilot est devenu un sujet d'intérêt considérable dans la communauté des développeurs en raison de son potentiel à accélérer les processus de développement. Cet article présente une revue de GitHub Copilot et évalue son impact sur l'amélioration de la vitesse de développement dans des scénarios réels.


Depuis son lancement, Copilot a suscité diverses discussions, allant de l'enthousiasme et de l'optimisme au scepticisme et à la prudence quant à son impact potentiel sur la programmation et le rôle futur des développeurs. Son influence sur différents aspects du développement logiciel - de la vitesse à la qualité du code et à l'apprentissage - continue de faire l'objet d'analyses et de discussions.


Les utilisateurs de GitHub Copilot ont démontré une accélération de l'exécution des tâches, atteignant un taux 55 % plus rapide que les développeurs qui n'ont pas utilisé l'outil. -GitHub


Intrigués par les affirmations audacieuses concernant l'augmentation de vitesse attribuée à Copilot, nous nous sommes lancés dans un voyage visant à vérifier son efficacité, notamment dans le domaine de l'IA dans le développement de logiciels . Dans notre quête de vérité, nous avons effectué nos propres tests d'utilisation de Copilot sur des projets réels. Pour garantir des résultats optimaux, nous avons adopté l’approche suivante :


  • Sélection de projets variée : nous avons délibérément choisi plusieurs projets avec des piles technologiques et des approches architecturales différentes, dans le but de couvrir un large éventail de cas d'utilisation.


  • Expertise diversifiée des développeurs : nous avons recruté des développeurs avec différents niveaux d'expérience et de compétence pour tester l'outil.


L'objectif principal de l'équipe était de mener un examen GitHub Copilot et d'évaluer son impact sur la productivité du codage, d'identifier ses principales influences et de trouver les moyens les plus efficaces de l'utiliser. La période de test a duré trois mois afin d'atténuer les biais potentiels influencés par une courbe d'apprentissage. Passons aux résultats.

Examen du copilote GitHub : son impact sur la vitesse de développement

L'objectif principal de cette étude était d'explorer comment l'utilisation de Copilot affecte différents types de projets. Nous avons testé et analysé l'efficacité de Copilot dans les applications monolithiques et les microservices dans les applications backend et frontend pour comprendre où cet outil est le plus efficace.


Copilot apporte une amélioration de productivité de 10 à 15 % pour l'écriture de nouveau code. - L'équipe ELEKS


De manière générale, nous pouvons affirmer que l’impact de Copilot sur la vitesse de développement est très variable et dépend de nombreux facteurs. Voici les principales dépendances qui émergent concernant l’utilisation efficace de Copilot :

1. Taille de la base de code existante

Selon le type de projet et la structure du code, l'impact de Copilot sur la vitesse de développement varie : dans les applications monolithiques frontend, nous avons obtenu une amélioration de la vitesse de développement d'environ 20 à 25 % ; dans les applications monolithiques backend - environ 10 à 15 % d'amélioration, et dans les microservices backend - une moyenne de 5 à 7 %. - Ihor Mysak, responsable technique chez ELEKS


Le verdict? Copilot prospère dans les projets dotés d'une grande base de code, où il peut aider les développeurs avec des modèles et des solutions existants. Cependant, ses prouesses diminuent dans le domaine des microservices, caractérisé par une petite base de code. Cela indique l'inefficacité de Copilot dans les projets qui viennent de démarrer et ne contiennent pas encore de solutions suffisamment développées.

2. Pile technologique

Les tests de Copilot sur des projets avec différentes piles technologiques ont montré une dépendance significative à l'égard de la qualité des suggestions de Copilot en fonction de la popularité de la technologie.


  • Les applications React révèlent une augmentation significative de la productivité, éclipsant le framework Zend, désormais obsolète et moins populaire.


  • Les projets .Net se trouvent à mi-chemin ; les performances ont été observées comme intermédiaires, meilleures qu'avec Zend mais pas aussi élevées qu'avec React, suggérant une corrélation avec la popularité relative et le volume de matériaux .Net disponibles.


Nous pensons que cela est dû au fait que Copilot a été formé sur des référentiels publics GitHub et disposait de davantage de matériel de formation pour les technologies les plus populaires parmi les développeurs.

3. Qualité du code dans la base de code existante

Copilot a tendance à générer des suggestions de meilleure qualité avec une dénomination appropriée et logique des variables et des méthodes. Nous pensons qu'une dénomination de qualité aide Copilot à mieux comprendre le contexte du code, en fournissant des suggestions plus précises et plus utiles.


Parallèlement, lorsque la dénomination des variables et des méthodes est floue ou ambiguë, Copilot a moins d’informations à analyser, ce qui diminue la qualité de sa contribution au processus de développement. Ainsi, une dénomination de haute qualité dans le code simplifie non seulement le travail des programmeurs, mais améliore également l'efficacité des outils d'intelligence artificielle.

4. Type de tâches effectuées par le développeur

Malgré son efficacité dans certains aspects du développement, nous avons également constaté que Copilot présente des limites, notamment lors de la génération de code implémentant une nouvelle logique métier.


Copilot écrit uniquement le code en fonction de l'invite, pas des solutions complètes. Copilot est utilisé plus efficacement pour les tâches claires et basées sur des modèles. Le temps consacré à une description détaillée de la logique métier peut dépasser le temps nécessaire à la mise en œuvre de cette logique métier sans utiliser Copilot. - Ihor Mysak, responsable technique chez ELEKS


Bien qu'efficace dans les tâches basées sur des modèles, il se débat avec les subtilités des nouvelles idées ou de la programmation créative. Le message est clair : Copilot est le compagnon de confiance du développeur dans sa routine, mais le domaine de l'innovation exige la touche de créativité humaine.


Conseils clés concernant l’utilisation efficace de Copilot :


  • La précision dans la clé : plus l'invite est précise et détaillée, plus la probabilité de recevoir une proposition de qualité de Copilot est élevée.


  • Le contexte est primordial : évitez toute confusion en fermant des projets sans rapport lorsque vous utilisez Copilot. Si plusieurs projets sont ouverts dans l'EDI, Copilot peut confondre les contextes et générer des suggestions pour le projet A basées sur le code du projet B.


  • Les commentaires sont importants : l'ajout de commentaires avant de créer une classe ou une méthode améliore la qualité de la saisie semi-automatique.


  • Focus sur les fichiers : Copilot est sensible aux onglets ouverts avec les fichiers de projet, on peut donc créer artificiellement un contexte plus ciblé pour celui-ci.

Libérer le potentiel de GitHub Copilot : adaptabilité et impact indirect

Adaptabilité aux environnements spécifiques au projet

L’une des caractéristiques les plus intéressantes de Copilot est sa capacité à s’adapter aux spécificités d’un projet particulier. Au fil du temps, Copilot « apprend » le style de codage et les spécificités du projet, conduisant à une amélioration de la qualité de ses suggestions.


Dans un premier temps, Copilot peut apporter des solutions génériques ou moins précises. Cependant, à mesure que l’outil accumule davantage de visibilité et d’interactions au sein du projet, la précision et la pertinence de ses suggestions s’améliorent considérablement.


Cela est particulièrement visible dans les projets avec un style de codage établi et une grande quantité de code existant sur lequel Copilot peut « s'entraîner ».


Cette adaptabilité fait de Copilot non seulement un outil permettant d'augmenter l'efficacité, mais également une aide puissante pour maintenir la cohérence du code au sein d'un projet.


Les développeurs ont également souligné l'influence positive de Copilot sur la complexité du code, notant une évolution vers des solutions plus lisibles et maintenables, en particulier parmi ceux habitués à créer des structures de code alambiquées et complexes.

Améliorer les tests automatisés

Copilot ne s'arrête pas au codage ; il maîtrise également l’art des tests automatisés. L'outil propose des modèles et des recommandations pour des scénarios de test potentiels, permettant aux développeurs d'économiser du temps et des ressources.


Copilot améliore l'écriture des tests unitaires de 20 à 30 %. - L'équipe ELEKS


La capacité de Copilot à générer des cas de test uniques qui peuvent ne pas être évidents pour les développeurs est particulièrement précieuse. Il étend la couverture des tests, améliorant ainsi la profondeur de l'examen du produit logiciel.


Fait intéressant, la qualité des tests créés avec Copilot est directement liée à la qualité et à la structure du code testé.


Nos développeurs ont noté que la clarté des noms de variables, des méthodes et de la structure globale du code affectait considérablement la qualité et la précision de la génération de tests de Copilot.


Par conséquent, l'efficacité de l'utilisation de Copilot pour l'écriture de tests unitaires dépend de l'outil lui-même et de la qualité du code testé.


Dans l'ensemble, Copilot s'est avéré être un outil utile dans le processus d'écriture de tests unitaires, améliorant non seulement la vitesse mais également la qualité du produit final.

Impact indirect

GitHub Copilot augmente la vitesse de codage et améliore la nature globale du travail d'un développeur. Selon les commentaires des développeurs, Copilot leur permet de passer d'un travail routinier et chronophage à des tâches plus créatives et plus stimulantes.


De plus, Copilot peut être une alternative efficace à la recherche sur Internet ou dans la documentation, réduisant le temps passé à basculer entre différentes fenêtres et permettant aux développeurs de se concentrer sur leurs tâches actuelles.


Cette fonctionnalité est pratique lorsque vous devez trouver rapidement des réponses à des questions sans être distrait du travail principal.


Copilot impacte positivement le confort et la satisfaction d’un développeur. Il simplifie l'obtention de réponses à différentes questions et est utile lorsqu'il n'est pas possible de se tourner vers des collègues seniors ou de trouver une solution sur Internet. - Olena Hladych, responsable de l'assurance qualité chez ELEKS


Il est intéressant de noter que nous avons trouvé une corrélation entre les compétences générales des développeurs et leur satisfaction à l'égard de l'utilisation de Copilot : les développeurs ayant des compétences en communication moins développées sont souvent moins satisfaits de ses performances, probablement en raison de difficultés à formuler avec précision les invites.

Conclusion

GitHub Copilot est un outil puissant qui améliore considérablement la productivité du développement dans des scénarios spécifiques, en particulier lors de la composition de tests unitaires et lors de la navigation dans des bases de code étendues basées sur des technologies populaires. Cependant, son efficacité se heurte à des contraintes dans les tâches exigeant des approches innovantes ou la création de concepts nouveaux.


Contrairement à l’affirmation suggérant une augmentation de 55 % de la productivité, le résultat réel n’a pas été à la hauteur. En moyenne, les équipes ont connu une amélioration modérée de 10 à 15 % de leur productivité liée à la génération de nouveau code.


Il est cependant essentiel de souligner divers avantages attribués à l’utilisation de Copilot. Dans l'ensemble, les développeurs considèrent Copilot comme un outil inestimable qui contribue de manière significative à la vitesse de développement et favorise la satisfaction des développeurs.


Nous recommandons aux équipes et aux développeurs d’envisager Copilot et de l’aborder en comprenant ses limites potentielles. La clé pour utiliser efficacement Copilot réside dans la compréhension qu’il s’agit d’un outil auxiliaire et non d’un remplacement de l’intellect et de la créativité humains.


Il peut améliorer la productivité et la satisfaction au travail, réduire le temps consacré aux aspects courants du développement et permettre aux développeurs de se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives.


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