L'impact de l'IA sur les pull requests dans le développement logiciel

L'IA générative fait beaucoup de bruit dans plein de domaines, et le développement logiciel n'y échappe pas. Au fur et à mesure que les outils d'IA deviennent plus doués pour générer du contenu et du code, les Développeurs cherchent de nouvelles manières de bosser avec ces technologies. C'est important d'étudier comment les développeurs interagissent avec l'IA dans leur taf quotidien, surtout comment ils gardent la qualité des projets logiciels tout en utilisant des outils d'IA.

Un exemple marquant, c'est GitHub's Copilot pour les Pull Requests (PRs). Cet outil vise à automatiser certaines parties du processus de PR en générant des résumés des changements et en fournissant des infos détaillées dans les descriptions de PR. Plus cette technologie est utilisée dans la communauté open-source, plus c'est essentiel de voir comment elle est adoptée et quel impact elle a sur le processus de développement. Ça nous permet aussi de voir comment les développeurs réagissent quand ils ne sont pas d'accord avec le contenu généré par l'IA.

Dans notre recherche, on a analysé plus de 18 000 PRs qui utilisaient l'assistance de Copilot pour PRs. Nos résultats montrent plusieurs tendances clés : premièrement, l'adoption de Copilot pour PRs est en hausse. Deuxièmement, les PRs créées avec l'aide de Copilot demandent moins de temps de révision et ont plus de chances d'être acceptées. Enfin, les développeurs ont tendance à ajouter leur touche aux descriptions générées par l'IA.

#Présentation de Copilot pour Pull Requests

Le Copilot de GitHub pour les Pull Requests est conçu pour aider les développeurs à rédiger de meilleures descriptions de PR. Il propose des résumés et des explications détaillées des changements, ce qui aide les équipes à examiner et fusionner les PRs plus efficacement. En utilisant cet outil, les développeurs peuvent insérer des tags spécifiques dans leurs descriptions de PR que Copilot va ensuite remplacer par des infos générées par l'IA.

Les principales fonctionnalités incluent :

• copilot:summary : Ça génère un aperçu rapide des changements effectués dans la PR.
• copilot:walkthrough : Ça propose un décryptage détaillé des modifications, y compris des liens vers les sections de code concernées.
• copilot:poem : Ça ajoute une touche créative en générant un poème résumant les changements.
• copilot:all : Ça inclut tous les types de contenu mentionnés ci-dessus.

Beaucoup de dépôts ont déjà profité de cette automatisation, et à mesure que plus de développeurs adoptent l'outil, il devient important d'évaluer son impact sur le processus de révision des PR. Il faut qu'on découvre si ça accélère les révisions et augmente les chances d'acceptation des PRs.

#Méthodologie

Pour mieux comprendre ces questions, on a collecté des données de 18 256 PRs générées avec Copilot pour PRs provenant de 146 projets GitHub différents. On a aussi examiné 54 188 PRs qui n'utilisaient pas l'outil, ce qui nous permet de faire des comparaisons claires.

Notre recherche s'est concentrée sur les points suivants :

1. Les taux d'adoption de Copilot pour PRs.
2. L'impact de l'utilisation de Copilot sur le temps nécessaire pour les révisions et la probabilité que les PRs soient fusionnées.
3. Comment les développeurs interagissent avec le contenu généré par Copilot, y compris les modifications qu'ils apportent.

#Adoption de Copilot pour PRs

Pour l'instant, beaucoup de dépôts commencent à voir une hausse de l'utilisation de Copilot pour PRs. Certains l'ont complètement intégré dans leurs processus, tandis que d'autres testent encore son potentiel. Les données montrent que le tag le plus populaire est copilot:summary, que les développeurs utilisent souvent pour résumer les changements.

#Impact sur le Temps de Révision et la Probabilité de Fusion

Notre étude a révélé que Copilot pour PRs réduit le temps nécessaire pour les révisions de code d'une moyenne de 19,3 heures. C'est énorme parce que des révisions plus rapides signifient un avancement plus rapide des projets. De plus, les PRs qui utilisent Copilot ont 1,57 fois plus de chances d'être fusionnées par rapport à celles qui ne l'utilisent pas. Ça suggère que l'assistance de l'IA peut être bénéfique pour rendre les PRs plus attrayantes pour les réviseurs.

#Interactions des Développeurs avec Copilot

Les développeurs complètent souvent le contenu généré par l'IA avec leurs propres modifications. En fait, on a identifié 13 catégories d'infos supplémentaires que les développeurs incluent souvent. Les plus courantes sont des infos de template statiques et des liens pertinents vers la documentation ou les ressources existantes.

Les développeurs prennent aussi plusieurs actions éditoriales avec le contenu généré par l'IA. L'action la plus fréquente est de supprimer des parties du résumé généré par Copilot. Ça montre que même si l'IA est utile, les développeurs ressentent le besoin de peaufiner et de personnaliser le contenu pour l'adapter à leur contexte spécifique.

#Directions Futures

À mesure que l'intérêt pour Copilot pour PRs grandit, il y a des opportunités d'améliorer l'outil encore plus. Améliorer les templates qui accompagnent les suggestions de l'IA et permettre aux développeurs de spécifier leurs besoins pourrait améliorer l'expérience globale.

De plus, étudier comment les développeurs s'adaptent aux sorties de l'IA offre l'occasion d'améliorer les solutions d'IA futures. Comprendre les pratiques courantes pour modifier ou personnaliser le contenu généré par l'IA pourrait mener à de meilleurs outils, plus conviviaux.

#Recommandations

D'après nos résultats, on recommande aux développeurs de plaider pour l'utilisation de Copilot pour PRs, car ça peut améliorer l'efficacité et les taux d'acceptation. Incorporer des descriptions soutenues par l'IA dans les templates de PR peut aussi renforcer la clarté. En plus, on suggère de faire preuve de sélectivité avec le contenu généré par Copilot, en particulier quand on utilise le tag copilot:all, pour éviter toute confusion.

#Conclusion

Notre recherche montre que l'IA générative joue un rôle important dans la façon dont le processus de PR évolue dans le développement logiciel. À mesure que plus de développeurs commencent à utiliser des outils comme Copilot pour PRs, on peut s'attendre à voir des applications encore plus intéressantes de l'IA dans ce domaine. La collaboration entre l'expertise humaine et le contenu généré par l'IA ouvre la voie à des pratiques innovantes dans les révisions de code et au-delà.

En résumé, l'utilisation croissante de l'IA dans la technologie transforme la façon dont les développeurs travaillent. Ça rend crucial de suivre son adoption et son impact de près. Avec les bons ajustements et améliorations, les outils d'IA peuvent encore améliorer la productivité dans le développement logiciel.