L'impact des revues de code automatisées

La revue de code, c'est un process où les devs vérifient les changements de code des autres. Ça aide à améliorer la Qualité du code et permet aux membres de l'équipe de partager leurs connaissances. Au fil du temps, la revue de code est passée d'inspections formelles à un process plus décontracté qu'on appelle souvent la Revue de Code Moderne (MCR). Cette approche récente est informelle, basée sur des outils, et se fait régulièrement.

Dans le monde du développement logiciel, les revues sont super importantes. Les devs passent généralement pas mal de temps à réviser le code. Certains rapports suggèrent que les devs passent en moyenne 6,4 heures par semaine sur la revue de code, tandis que d'autres études montrent des chiffres un peu plus bas.

Cependant, avec des emplois du temps chargés, beaucoup de devs reportent leurs tâches de revue. Ce retard peut ralentir les changements de code. Par exemple, le temps nécessaire pour approuver les changements de code varie beaucoup d'une entreprise à l'autre et d'un projet à l'autre. Tandis que certains projets obtiennent des approbations en environ quatre heures, d'autres peuvent prendre beaucoup plus de temps. Ces délais peuvent être une vraie galère pour tout le monde.

#L'Essor des Outils de Revue de Code Automatisés

Pour accélérer le process et faciliter la vie des devs, de nombreuses entreprises explorent l'automatisation dans la revue de code. Les outils automatisés peuvent aider à réduire le temps passé sur les revues, mais ils peuvent aussi amener de nouveaux soucis. Certains outils utilisent des modèles d'IA avancés pour aider à générer des revues. Pense à ça comme avoir un robot sidekick utile qui peut signaler des problèmes dans le code.

Une des grandes questions dans l'industrie, c'est de savoir si ces outils automatisés sont vraiment utiles. Est-ce qu'ils font gagner du temps ? Sont-ils précis ? Peuvent-ils vraiment améliorer la qualité globale du code ? Ce sont quelques-unes des questions auxquelles les experts essaient de répondre.

#Étude des Outils de Revue de Code Automatisés

Une étude récente a examiné l'impact des outils de revue de code automatisés dans le développement logiciel réel. Les chercheurs se sont concentrés sur un outil spécifique qui utilise l'IA pour générer des Commentaires de revue. Ils ont analysé des données de plusieurs projets pour voir comment ces outils fonctionnaient.

#Objectifs de Recherche

L'étude visait à répondre à quatre questions principales :

1. À quel point les revues de code automatisées sont-elles utiles dans le développement logiciel ?
2. Ces revues automatisées aident-elles à accélérer la clôture des pull requests ?
3. Comment les revues automatisées changent-elles le nombre de revues de code humaines ?
4. Que pensent les devs de ces outils automatisés ?

La recherche a été réalisée dans une entreprise qui utilisait un outil de revue de code piloté par l'IA pour ses projets.

#Le Processus de l'Étude

#Collecte de Données

Pour rassembler des données pertinentes, les chercheurs ont puisé dans diverses sources :

• Données des Pull Requests : Ils ont analysé les pull requests, qui sont des demandes faites par les devs pour fusionner leurs changements dans la base de code principale.
• Enquêtes : Les devs ont été interrogés sur leur expérience avec les revues automatisées.
• Enquêtes d'Opinion Générales : Une enquête plus large a été réalisée pour recueillir les avis d'un plus grand nombre de devs.

#Analyse des Données

Les infos collectées incluaient des retours sur la réponse des devs aux commentaires automatisés. Ils ont regardé combien de commentaires ont été marqués comme résolus, combien de temps il a fallu pour clôturer les pull requests et combien de nouveaux commits ont été faits après les revues.

#Résultats de l'Étude

#Utilité des Revues Automatisées

Les résultats ont montré qu'une grosse partie des commentaires générés par l'outil automatisé ont été résolus par les devs. Ça veut dire que les devs trouvaient ces commentaires utiles. Cependant, le temps nécessaire pour clôturer les pull requests a en fait augmenté après l'introduction de l'outil. Bien que cela puisse sembler contre-intuitif, cette augmentation pourrait être due au fait que les devs passaient plus de temps à répondre aux commentaires des revues automatisées.

#Impact sur les Pull Requests

En moyenne, les devs ont mis plus de temps à clôturer leurs pull requests après avoir utilisé l'outil automatisé. Avant l'implémentation de l'outil, le temps de clôture était d'environ six heures. Après, ça a grimpé à plus de huit heures. Cette augmentation variait selon les projets, certains projets voyant une diminution du temps de clôture. Cela suggère que, pendant que certains devs interagissaient avec les retours automatisés, cela a peut-être ajouté plus de travail pour d'autres.

#Activité de Revue de Code Humaine

Fait intéressant, le nombre de commentaires humains par pull request n'a pas significativement diminué après l'introduction de l'outil automatisé. Ça veut dire que, même si les devs recevaient de l'aide de l'IA, ils ressentaient toujours le besoin de vérifier le code eux-mêmes. Cela met en lumière l'importance de la supervision humaine dans le process de revue.

#Perceptions des Développeurs

Les retours des devs ont montré que beaucoup voyaient l'outil automatisé de manière positive. La plupart des répondants pensaient que les commentaires étaient pertinents et utiles. Ils trouvaient que l'outil aidait à identifier les bugs plus rapidement et améliorait la qualité générale du code.

Cependant, certains devs ont exprimé des préoccupations. Ils ont souligné que les commentaires automatisés pouvaient parfois être hors sujet ou triviaux. Un dev a même mentionné qu'il avait l'impression que l'outil créait parfois plus de travail au lieu d'en faire gagner.

#Avantages et Inconvénients de la Revue de Code Automatisée

#Bénéfices

1. Qualité de Code Améliorée : Les devs ont noté que l'outil les aidait à repérer des erreurs et à améliorer leurs normes de codage.
2. Détection Plus Rapide des Bugs : Les commentaires automatisés facilitaient la détection des problèmes potentiels pour les devs.
3. Sensibilisation Accrue : Utiliser l'outil a aidé l'équipe à être plus consciente de la qualité du code et des bonnes pratiques.

#Inconvénients

1. Dépendance Excessive à l'Automatisation : Certains devs ont exprimé leur inquiétude de trop dépendre de l'outil, ce qui pourrait les amener à manquer des problèmes importants.
2. Commentaires Inutiles : L'outil automatisé générait parfois des commentaires qui n'étaient pas utiles.
3. Charge de Travail Supplémentaire : Répondre aux commentaires de l'outil automatisé ajoutait plus de tâches pour les devs, ce qui pouvait ralentir les choses.

#Conclusion

L'étude a révélé que, même si les outils de revue de code automatisés peuvent apporter une assistance précieuse pour améliorer la qualité du code et accélérer la détection des bugs, ils peuvent aussi introduire des défis. L'augmentation du temps pris pour clôturer les pull requests et le potentiel de commentaires inutiles signifient que les devs doivent rester activement impliqués dans le process de revue.

#Implications Pratiques

Pour ceux qui travaillent dans le développement logiciel, il est essentiel de peser le pour et le contre de l'implémentation des outils de revue de code automatisés. Bien qu'ils puissent améliorer le process, les devs ne devraient pas en devenir trop dépendants. Garder un équilibre entre les suggestions automatisées et la revue humaine est essentiel pour maintenir un code de haute qualité.

#Dernières Pensées

Au fur et à mesure que la technologie continue de croître, le rôle de l'IA dans le développement logiciel va probablement s'étendre. Les outils automatisés pourraient devenir courants, aidant les devs tout en nécessitant toujours un jugement et une supervision humaine. Le chemin vers un process de revue de code entièrement automatisé pourrait prendre du temps, mais des études et des améliorations continues nous y mèneront – une pull request à la fois !

Au final, l'objectif reste le même : écrire un meilleur code et rendre la vie des devs un peu plus facile. Après tout, qui ne voudrait pas éviter la douleur de déboguer ?