Peer programmer à l'heure de l'IA Générative

Agents GenAI : comment préparer votre organisation à la révolution agentique

Les agents IA vont devenir une brique critique de la stack technologique des entreprises. Seuls ceux qui adoptent vite, testent intelligemment et apprennent en marchant prendront une avance durable. Le défi n’est pas uniquement technologique. Il est stratégique, organisationnel, culturel.

De la théorie à la pratique — Intégrer l’IA Générative dans votre process de recrutement

L’IA Générative révolutionne notre manière de recruter. Chez SFEIR, nous avons adopté une approche pragmatique pour intégrer efficacement cette technologie à chaque étape de notre processus.

Peer programmer à l'heure de l'IA Générative

L'IA peut aider les développeurs à être plus productifs en automatisant les tâches de routine, en fournissant des suggestions en temps réel et en optimisant les performances du code, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches plus complexes et créatives.

GitHub Copilot, Code Whisperer ou encore Codex font partie de ces applications d'IA générative capables de produire du code. Elles poursuivent toutes un objectif commun : améliorer la productivité des développeurs.

Il y a quelques temps, j'ai eu la chance de discuter des apports de cette technologie avec un utilisateur régulier de GitHub Copilot, Antoine Méausoone, Cloud Architect and Engineering Manager chez SFEIR. Depuis, GitHub a produit une étude qui factualise les gains apportés par Copilot. Nous vous en livrons notre décryptage.

"De l'auto-complétion sous stéroïdes"

A chaque démonstration de l'outil, Antoine reçoit la même réaction "on ne va plus avoir besoin de développeurs !" Pourtant, selon lui, pour être capable de créer un programme, il faut le comprendre, savoir l'écrire et le lire : "Copilot me donne de l'aisance, me facilite la vie. Mais surtout ce qui est impressionnant c'est qu'il fonctionne avec du contexte. Il vaut mieux l'activer sur un fichier qui est déjà initié, il sera plus performant dans ses suggestions."

Concrètement, GitHub Copilot relit le code produit et suggère des patterns. Il peut aussi produire du code à partir de commentaires, par exemple il peut rédiger des tests. Inversement, il peut aussi produire des commentaires à partir de code, pour accélérer les tâches de documentation. Et tout cela directement dans l'interface de développement. Toutes ces applications déchargent les développeurs de tâches répétitives, à faible valeur ajoutée.

Pour Antoine, cela a pour effet à la fois d'accélérer la production de ses programmes, mais aussi de rendre son métier plus intéressant. Par exemple, il peut consacrer plus de temps à la conception de nouveaux programmes ou à la résolution de problèmes complexes, faisant appel à son esprit critique.

Les gains de productivité observés par GitHub

L'expérience qu'Antoine m'a décrite avec Copilot a été mesurée par GitHub dans une étude sur les gains de productivité apportés par leur outil.

Tout d'abord, Copilot modifie en profondeur l'expérience développeur dans son quotidien, en améliorant sa productivité et sa satisfaction.

Pour mesurer ce gain de temps, GitHub a mené une expérience auprès de 95 développeurs répartis en deux groupe : le premier utilisait Copilot, le second ne l'utilisait pas. Les développeurs devaient réaliser la même tâche.

Peer programmer à l'heure de l'IA Générative, cela signifie donc pour les entreprises de construire plus rapidement des programmes informatiques, tout en améliorant la qualité de vie des développeurs. Ceux-ci peuvent se concentrer sur les activités à forte valeur ajoutée et plus stimulantes intellectuellement.

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