Évaluer la qualité des user stories avec ChatGPT

Dans le développement logiciel Agile, les user stories sont des outils clés pour exprimer ce dont les utilisateurs ont besoin d'un système. Elles aident les développeurs à communiquer clairement les exigences et à travailler ensemble efficacement. Cependant, vérifier la qualité de ces user stories peut prendre beaucoup de temps si c'est fait manuellement. C'est là que les systèmes automatisés peuvent aider, mais créer de tels systèmes peut être compliqué car ça nécessite souvent beaucoup d'entraînement et de configuration.

Cet article discute de la façon dont ChatGPT, un modèle de langage conçu pour la conversation, peut être utilisé pour évaluer la qualité des user stories. On compare ses performances à celles des évaluations humaines et à un outil de référence appelé AQUSA, spécifiquement conçu pour ça. Nos résultats suggèrent que ChatGPT s'en sort généralement bien et peut fournir une évaluation fiable des user stories.

#Importance des User Stories

Les user stories décomposent les exigences en formats simples et faciles à comprendre. Elles suivent généralement une structure comme ça : "En tant que (rôle), je veux (objectif), afin que (bénéfice)." Ce format aide à clarifier qui utilise le système, ce qu'il veut en tirer et pourquoi ses besoins sont importants. La qualité de ces histoires est cruciale. Si elles sont floues ou mal écrites, ça peut entraîner des malentendus pendant le processus de développement, affectant le produit final.

De bonnes user stories aident les développeurs à savoir sur quelles fonctionnalités travailler et s'assurent que tout le monde dans l'équipe a une compréhension partagée des objectifs. Quand les user stories sont de haute qualité, elles contribuent positivement à tout le cycle de développement.

#Défis dans l'évaluation des User Stories

Évaluer manuellement les user stories peut être laborieux et peut introduire des incohérences dans la façon dont différentes personnes interprètent la même histoire. Pour surmonter ce problème, certains développeurs recherchent des méthodes automatisées. Ces méthodes peuvent accélérer le processus d'évaluation et fournir des retours rapides.

Le traitement du langage naturel (NLP) est l'une des technologies explorées pour cette tâche. Il peut analyser le texte pour ses diverses qualités, mais créer des outils NLP fiables nécessite une quantité de temps et d'efforts conséquente. Alors que les développeurs cherchent des solutions plus simples, ils commencent à considérer des applications polyvalentes comme ChatGPT.

#ChatGPT : Un outil émergent pour l'évaluation

ChatGPT est un modèle de langage conçu pour comprendre et générer du texte semblable à celui des humains. Bien qu'il ait été formé sur une large gamme de sujets, il a montré de bonnes performances sur certaines tâches techniques aussi. Dans cette étude, nous avons voulu voir à quel point ChatGPT pouvait évaluer la qualité des user stories.

Pour cela, nous avons utilisé une technique de prompting à quelques exemples. Cela signifie qu'on a donné à ChatGPT quelques exemples de user stories bien structurées avant de lui demander d'évaluer d'autres histoires basées sur des critères établis. Les critères pour évaluer les user stories étaient basés sur un cadre qui inclut des aspects comme la structure, l'atomicité et la complétude.

#Comparaison des Évaluations

Dans notre recherche, nous avons comparé les résultats d'évaluateurs humains, de ChatGPT et de l'outil AQUSA. On a d'abord demandé aux humains d'évaluer la qualité d'un ensemble de user stories. Ensuite, on a demandé à ChatGPT de faire pareil et on a comparé ses résultats avec les évaluations humaines et le benchmark AQUSA.

On a trouvé qu'il y avait un niveau d'accord modéré entre les évaluations humaines et l'outil AQUSA pour identifier si les user stories respectaient les standards de qualité. Cependant, l'accord a chuté de manière significative quand il s'agissait d'identifier certains aspects comme la minimalité.

Quand on a évalué les user stories avec ChatGPT, on a répété le processus d'évaluation plusieurs fois pour tenir compte de toute variabilité dans ses réponses. On a noté ses accords avec les évaluations humaines et les scores AQUSA. On a découvert que les évaluations de ChatGPT montraient un niveau d'accord stable avec les évaluations humaines, surtout quand on utilisait une stratégie de "meilleur des trois". Cette stratégie nous a permis d'obtenir une moyenne des réponses de ChatGPT sur trois essais, ce qui a amélioré la cohérence.

#Fiabilité des Évaluations AI

Un aspect important de l'utilisation de ChatGPT pour l'évaluation des user stories est la fiabilité. Les utilisateurs non-experts doivent avoir confiance dans les résultats de l'IA. S'ils ne comprennent pas comment ChatGPT arrive à ses conclusions, ils pourraient ne pas utiliser ses évaluations correctement. C'est essentiel de rendre les systèmes d'IA transparents et de fournir des explications pour leurs résultats.

Dans notre étude, on a mis en avant des problèmes liés à la confiance dans les résultats bruts de ChatGPT. Bien qu'il ait bien performé, il y a des préoccupations concernant les biais potentiels dans le modèle ou les interprétations erronées des résultats. On suggère que les utilisateurs soient formés pour comprendre les forces et les limites de l'outil afin de prendre des décisions éclairées basées sur ses résultats.

#Résultats et Conclusions

En comparant les évaluations de ChatGPT et des humains, on a trouvé que ChatGPT était d'accord avec les évaluations humaines environ 75% du temps. C'est un résultat prometteur, indiquant que ChatGPT peut reproduire l'Évaluation Humaine efficacement. Cependant, on a aussi noté qu'il y a encore des domaines à améliorer, surtout pour s'assurer que les évaluations de ChatGPT soient précises et cohérentes.

ChatGPT a montré une performance stable dans l'évaluation des user stories à travers plusieurs essais. Ses taux d'accord avec les évaluations humaines étaient fiables, ce qui suggère qu'il peut être utilisé comme un outil de soutien pour évaluer les user stories. Cependant, notre étude a révélé qu'il y avait encore une certaine variabilité dans ses résultats, et les utilisateurs devraient être prudents lors de l'interprétation de ses évaluations.

Les résultats de nos expériences soulignent l'importance de peaufiner ChatGPT et de concevoir une manière de l'implémenter efficacement dans les processus de développement Agile réels. Bien que ChatGPT puisse être un outil précieux, il est clair qu'il ne devrait pas être la seule méthode d'évaluation des user stories.

#Recommandations pour le Futur

En regardant vers l'avenir, plus de recherches sont nécessaires pour améliorer les capacités de ChatGPT dans l'évaluation des user stories. On prévoit d'impliquer des praticiens expérimentés dans de futures évaluations pour explorer des moyens d'améliorer l'outil. Cela inclura la collecte de retours pour affiner les critères d'évaluation et les méthodologies utilisées avec ChatGPT.

Il serait aussi bénéfique d'examiner des cas spécifiques où ChatGPT peine à s'aligner avec les évaluations humaines. Cela peut aider à comprendre où se situent ses limites et comment les adresser. De plus, explorer l'intégration des retours des utilisateurs comme une partie continue du développement d'outils IA garantira qu'ils restent utiles et pertinents.

En conclusion, bien que ChatGPT montre du potentiel comme outil pour évaluer les user stories, des investigations supplémentaires et des essais pratiques sont nécessaires pour maximiser son utilité dans le développement logiciel Agile. En considérant soigneusement ses forces et ses défis, on peut développer des systèmes plus fiables pour évaluer les besoins des utilisateurs et améliorer la collaboration parmi les équipes de développement.