Comment Github Copilot a transformé notre flux de travail développeur

En février 2024, nos équipes de développement ont décidé de mettre GitHub Copilot à l'épreuve pour évaluer son impact réel. En tant qu'entreprise technologique innovante, nous croyons au potentiel de l'intelligence artificielle (IA) pour améliorer la productivité, tout en restant exigeants sur le choix et l'utilisation des outils. Nous avons donc testé cet assistant IA en binôme pendant un mois. Près d'un an plus tard, Copilot est devenu un allié incontournable pour nos développeurs. Voici notre retour d'expérience et des conseils pour intégrer efficacement l'IA dans votre flux de travail.

Contexte

Pour ce projet pilote, trois de nos équipes ont eu accès à GitHub Copilot et l'ont testé sur divers projets (grandes entreprises, preuves de concept, IA, etc.) et différentes tâches (codage, architecture, infrastructure). À la fin du mois d'essai, chaque équipe a partagé son expérience lors d'un Dîner causerie interne. Voici leurs conclusions.

Points forts

• Intégration fluide dans l'IDE et raccourcis pratiques : Nos développeurs, majoritairement sous VS Code, ont trouvé l'intégration de Copilot efficace. L'accès à l'assistant via un simple raccourci permettait un gain de temps par rapport à des requêtes externes (ex. ChatGPT).
• Autocomplétion du code améliorée : Copilot excelle dans la suggestion de noms de variables, la gestion des erreurs, l'injection de logs, la génération de fonctions et de tests unitaires. Astuce : il est particulièrement performant pour les expressions régulières et la conversion de code.
• Support au développement : Nos équipes ont utilisé Copilot pour le débogage, la mise en forme des données, le prototypage rapide et la création de scripts complexes (y compris avec OpenCV). L'IA se révèle utile pour accélérer les tâches répétitives et faciliter l'apprentissage de nouveaux langages ou frameworks.

Points faibles

• Conformité SOC 2 : Seules les versions Business et Enterprise de GitHub garantissent cette conformité.
• Délais de réponse parfois longs : Copilot est plus lent que d'autres outils comme ChatGPT.
• Hallucinations et difficultés sur le code complexe : L'IA peut inventer des fonctions ou bibliothèques inexistantes et éprouve des difficultés avec les scripts complexes.
• Tests et typage : Si Copilot gère bien les tests avec du contexte, il peine à en créer de nouveaux et offre un typage inconstant en Python et TypeScript.

Conclusion

GitHub Copilot est un outil puissant qui optimise le travail des développeurs, à condition de l'utiliser intelligemment. Son atout principal ? Un gain de temps significatif sur les tâches répétitives comme la documentation, l'ajout de logs et la génération de fonctions simples. Toutefois, l'IA reste un assistant et non un remplaçant : la vigilance et la relecture restent essentielles, surtout pour les développeurs juniors.

Dans l'ensemble, Copilot est un excellent copilote, mais c'est toujours au développeur de garder les commandes. Lorsqu'il est bien intégré dans un flux de travail, il contribue à une productivité et une efficacité accrues.

Bonus : raccourcis utiles pour GitHub Copilot dans VS Code

• Ctrl + i : Accès rapide à Copilot (sélectionnez un extrait de code pour des suggestions ciblées)
• /explain : Explication du code
• /doc : Génération de documentation
• /tests : Création de tests unitaires
• /fix : Correction de code

Vous voulez élever votre niveau de codage ? L'IA pourrait bien être votre prochain meilleur coéquipier.