Combien en plus productifs les développeurs utilisent-ils les outils de codage de l’IA ? Récemment, il y a eu beaucoup de spéculations selon lesquelles l’IA rend les développeurs 2x, 3x ou même 5x plus productifs. Un rapport prédit une multiplication par dix de la productivité des développeurs d’ici 2030.
L’ironie, cependant, est que la communauté des ingénieurs n’a, pour la plupart, pas été en mesure de s’entendre sur une manière universelle de mesurer la productivité de l’ingénierie. Certains ont même complètement rejeté l’idée, arguant que la plupart des mesures sont erronées ou imparfaites. La plupart des affirmations concernant l’IA améliorant la productivité aujourd’hui sont qualitatives – basées sur des enquêtes et des anecdotes, et non sur des données quantitatives.
Comment pouvons-nous porter des jugements sur l’IA sans d’abord nous mettre d’accord sur la façon de mesurer la productivité ? Si nous avons appris quelque chose de l’expérience de travail à distance, c’est que nous avons pataugé sans données pour éclairer nos décisions – alternant entre des stratégies de bureau, à distance et hybrides basées sur le dogme et l’idéologie au lieu de données et de mesures.
Nous sommes sur la bonne voie pour nous répéter avec l’IA. Pour avancer, il faut d’abord comprendre et quantifier son impact.
Le risque de prendre du retard
Le battage médiatique actuel autour de l’IA peut donner à certains d’entre nous une raison de faire une pause – en raison de l’impact inconnu sur la qualité, du risque potentiel de plagiat et d’autres facteurs. Les entreprises les plus prudentes sont entrées dans un schéma d’attente, attendant de voir comment tout cela se déroulera.
Pour les entreprises axées sur la technologie, cependant, le risque de prendre du retard est existentiel. L’IA est un double accélérateur, impactant à la fois quoi et comment les entreprises construisent. Les entreprises qui investissent dans l’IA aujourd’hui ont le potentiel de doubler leurs revenus en mettant sur le marché non seulement de nouveaux produits alimentés par l’IA, mais également des produits plus rapidement et à moindre coût.
La plupart des entreprises se sont concentrées sur quoimais l’IA pourrait être le moteur du comment, créant l’équipe d’ingénierie 10x ou même 100x. Les entreprises qui découvrent comment franchir rapidement le gouffre – en optimisant les outils d’IA de la manière la plus efficace et la plus percutante – et atteindre plus rapidement le plateau de productivité bénéficieront d’une longueur d’avance pour les années à venir. Le risque de ne rien faire est trop élevé.
Comprendre les compromis
Pour quelqu’un avec un marteau, tout ressemble à un clou. Donc, aussi, avec l’IA.
Selon un récent rapport GitHub, le principal avantage des outils de codage de l’IA cité par les développeurs était l’amélioration de leurs compétences en langage de codage. Un autre avantage clé est l’automatisation des tâches répétitives, comme l’écriture de code passe-partout. Une expérience récente de Codecov a montré que ChatGPT réussit bien à écrire des tests simples pour des fonctions triviales et des chemins de code relativement simples.