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La prochaine génération de productivité des développeurs – O’Reilly

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La prochaine génération de productivité des développeurs – O’Reilly


Pour faire suite à notre précédente enquête sur les outils low-code et no-code, nous avons décidé de mener une autre courte enquête sur les outils spécifiquement destinés aux développeurs de logiciels, notamment, mais sans s’y limiter, GitHub Copilot et ChatGPT. Nous nous intéressons à la façon dont les outils « d’aide aux développeurs » de toutes sortes changent le lieu de travail. Notre enquête 1 a montré que même si ces outils augmentent la productivité, ils ne sont pas sans coût. Le perfectionnement et la reconversion des développeurs pour qu’ils utilisent ces outils posent problème.

Peu de développeurs de logiciels professionnels trouveront surprenant que les équipes de développement de logiciels aient déclaré que la productivité était le plus grand défi auquel leur organisation était confrontée, et 19 % supplémentaires ont déclaré que les délais de commercialisation et la vitesse de déploiement étaient les plus grands défis. Ces deux réponses sont presque les mêmes : réduire les délais de mise sur le marché nécessite d’augmenter la productivité, et améliorer la vitesse de déploiement est en soi une augmentation de la productivité. Ensemble, ces deux réponses représentaient 48 % des répondants, soit un peu moins de la moitié.

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Les questions de ressources humaines constituent le deuxième défi en importance, mais elles sont loin d’être aussi urgentes. 12 % des personnes interrogées ont déclaré que la satisfaction au travail constitue le plus grand défi ; 11 % ont déclaré qu’il n’y avait pas de bons candidats à embaucher ; et 10 % ont déclaré que la fidélisation des employés est le plus gros problème. Ces trois défis totalisent 33%, soit seulement un tiers des répondants.

1 Notre enquête s’est déroulée du 18 au 25 avril 2023. Il y a eu 739 réponses.

Il est réconfortant de réaliser que l’embauche et la rétention restent des défis en cette période de licenciements massifs, mais il est également important de réaliser que ces enjeux sont moins importants que la productivité.

Mais le gros problème, celui que nous voulions explorer, ne concerne pas les défis eux-mêmes ; c’est ce que font les organisations pour y répondre. Un pourcentage étonnamment élevé de personnes interrogées (28 %) n’apportent aucun changement pour devenir plus productifs. Mais 20 % modifient leurs processus d’intégration et de perfectionnement, 15 % embauchent de nouveaux développeurs et 13 % utilisent des plateformes d’ingénierie en libre-service.

Nous avons constaté que la plus grande difficulté pour les développeurs travaillant avec de nouveaux outils est la formation (34 %), et 12 % supplémentaires ont déclaré que la plus grande difficulté est la « facilité d’utilisation ». Ensemble, cela représente près de la moitié de tous les répondants (46 %). Ce fut une surprise, car bon nombre de ces outils sont censés être low-code ou sans code. Nous pensons spécifiquement à des outils comme GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer et d’autres générateurs de code, mais presque tous les outils de productivité prétendent nous simplifier la vie. Au moins au début, ce n’est clairement pas vrai. Il y a une courbe d’apprentissage, et elle semble être plus abrupte que nous l’aurions imaginé. Il convient également de noter que 13 % des personnes interrogées ont déclaré que les outils « n’ont pas résolu efficacement les problèmes auxquels les développeurs sont confrontés ».

Plus de la moitié des personnes interrogées (51 %) ont déclaré que leur organisation utilise des pipelines de déploiement en libre-service pour augmenter la productivité. 13 % supplémentaires ont déclaré que même s’ils utilisaient des pipelines en libre-service, ils n’avaient pas constaté d’augmentation de la productivité. Ainsi, près des deux tiers des personnes interrogées utilisent des pipelines en libre-service pour le déploiement, et pour la plupart d’entre elles, les pipelines fonctionnent, réduisant ainsi les frais généraux nécessaires à la mise en production de nouveaux projets.

Enfin, nous voulions en savoir plus sur l’effet de GitHub Copilot, ChatGPT et d’autres outils de programmation basés sur l’IA. Les deux tiers des personnes interrogées (67 %) ont déclaré que ces outils ne sont pas utilisés dans leur organisation. Nous pensons que cette estimation sous-estime l’utilisation réelle de Copilot. Au début des années 2000, une enquête largement citée indiquait que les DSI déclaraient presque unanimement que leurs services informatiques n’utilisaient pas l’open source. Comme ils en savaient peu ! L’utilisation réelle de Copilot, ChatGPT et d’outils similaires est susceptible d’être bien supérieure à 33 %. Nous sommes sûrs que même s’ils n’utilisent pas Copilot ou ChatGPT au travail, de nombreux programmeurs expérimentent ces outils ou les utilisent sur des projets personnels.

Qu’en est-il des 33 % qui ont déclaré que Copilot et ChatGPT étaient utilisés dans leur organisation ? Tout d’abord, sachez qu’il s’agit de premiers utilisateurs : Copilot est sorti il ​​y a seulement un an et demi et ChatGPT existe depuis moins d’un an. Il est certainement significatif qu’ils (et des outils similaires) aient conquis un tiers du marché en si peu de temps. Il est également significatif que s’engager dans une nouvelle façon de programmer (et ces outils ne sont rien sinon un nouveau type de programmation) est un changement bien plus important que, par exemple, la création d’un compte ChatGPT.

11 % des personnes interrogées ont déclaré que leur organisation utilisait Copilot et ChatGPT et que ces outils étaient principalement utiles aux développeurs juniors ; 13 % ont déclaré qu’ils étaient principalement utiles aux développeurs seniors. 9 % supplémentaires ont déclaré que les outils n’ont pas entraîné d’augmentation de la productivité. La différence entre les développeurs juniors et seniors est plus étroite que prévu. L’opinion commune est que Copilot constitue davantage un avantage pour les programmeurs expérimentés, qui sont mieux à même de décrire le problème qu’ils doivent résoudre dans un ensemble complexe d’invites et de remarquer rapidement les bogues dans le code généré. Notre enquête suggère que la différence entre les développeurs seniors et juniors est relativement faible, même s’ils utilisent presque certainement Copilot de différentes manières. Les développeurs juniors l’utilisent pour apprendre et passer moins de temps à résoudre des problèmes en recherchant des solutions sur Stack Overflow ou en recherchant de la documentation en ligne. Les développeurs seniors l’utilisent pour aider à concevoir et structurer des systèmes, et même pour créer du code de production.

La productivité des développeurs est-elle un problème ? Bien sûr; ça l’est toujours. Une partie de la solution réside dans des outils améliorés : déploiement en libre-service, outils de génération de code et autres nouvelles technologies et idées. Les outils de productivité, et en particulier les successeurs d’outils comme Copilot, refont radicalement le développement de logiciels. Les développeurs de logiciels tirent profit de ces outils, mais ne vous laissez pas tromper : cette valeur n’est pas gratuite. Personne ne va s’asseoir avec ChatGPT, taper « Générer une application d’entreprise pour vendre des chaussures » et repartir avec quelque chose d’intéressant. Chacun a sa propre courbe d’apprentissage, et il est facile de sous-estimer à quel point cette courbe peut être abrupte. Les outils de productivité des développeurs joueront un rôle important dans l’avenir ; mais pour tirer pleinement parti de ces outils, les organisations devront planifier le développement des compétences.



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