Adlene Sifi explore l’impact de l’IA générative sur l’expérience des développeurs.

Dans cet article, nous allons tenter de déterminer s’il existe un lien entre l’utilisation de l’IA générative (ex. : GitHub Copilot) et l’expérience développeur (DevEx). Nous souhaitons vérifier plus précisément si l’utilisation de l’IA générative a un impact positif sur l’expérience développeur. Nous tenterons même de vérifier s’il existe un lien de causalité entre l’utilisation de l’IA générative et l’amélioration de l’expérience développeur.

Nous allons dans un premier temps commencer par définir ces deux concepts.

Qu’est-ce que l’expérience développeur ? Est-ce un nouveau concept à la mode? Une tendance du marché? Pire encore, est-ce une nouvelle tactique marketing pour nous faire acheter encore plus de produits? Non, ce n’est rien de la sorte. Autrement, je n’aurais jamais envisagé l’écriture de cet article. L’expérience développeur est quelque chose de plus fascinant, de plus intrigant, mais surtout de plus holistique. Je vous partage quelques définitions:

• “Developer experience encompasses how developers feel about, think about, and value their work” (Nicole, Margaret-Anne , Abi, & Michaela , 2023)
• “Developer experience (DevEx) refers to all aspects of interactions between developers and the tools, platforms, processes and people they work with to deliver software products and services” (Gartner, 2024)
• “DevEx refers to the systems, technology, process, and culture that influence the effectiveness of software development. It looks at all components of a developer’s ecosystem—from environment to workflows to tools—and asks how they are contributing to developer productivity, satisfaction, and operational impact” (Davis, 2023)

Ces définitions parlent de l’expérience que vit un concepteur logiciel lorsqu’il conçoit un produit. Elles parlent également des facteurs qui influencent cette expérience. De ces facteurs, on retrouve : la culture de travail dans laquelle baigne le concepteur logiciel, les collègues et les équipes avec lesquelles il collabore, les processus qui régissent l’ensemble de ses actions ainsi que les outils qui l’aident à réaliser son travail au quotidien. Ces facteurs influencent négativement ou positivement cette expérience. Finalement, il semble exister un lien direct entre l’expérience développeur et la productivité des concepteurs logiciels.

Imaginez un instant que votre concepteur logiciel possède les meilleurs outils du marché. Cependant, il baigne dans une culture d’entreprise qui n’encourage pas la remise en cause du statu quo, une culture où les points de vue divergents ne sont pas tolérés et où la critique engendre systématiquement des réactions hostiles. Cette culture de la peur aura clairement un impact négatif sur l’expérience développeur. Croyez-vous que dans ces conditions votre concepteur logiciel aura un niveau de productivité élevé? Croyez-vous qu’il s’épanouira au travail? Ceci est très peu probable.

Voici un autre scénario très commun : Vos concepteurs logiciels possèdent les meilleurs outils du marché. Leurs processus de travail, non documentés, sont tout de même assez bons. Cependant, la collaboration interéquipe n’est pas du tout encouragée et tout travail qui dépend de deux ou plusieurs équipes prend une éternité. Ça vous dit quelque chose? Croyez-vous que dans ces conditions vos concepteurs logiciels auront un niveau de productivité élevé? Encore une fois, ceci est très peu probable.

Il suffit qu’un seul facteur de l’expérience développeur soit défaillant pour que l’ensemble de l’édifice s’effondre et pour que votre productivité globale en pâtisse.

L’expérience développeur est comme un château de cartes. Il suffit que l’une des cartes (culture, processus, collaboration, outils) tombe pour que l’ensemble de l’édifice vacille. Il est donc important que vous accordiez une importance capitale à chacun des facteurs qui impactent directement l’expérience développeur.

« Il y a vraiment une différence entre écrire du code et écrire du code dans un environnement optimisé pour l’écriture de code. Les environnements optimisés pour l’écriture de code sont efficaces, efficients, propices au bien-être et dépendent du juste équilibre entre les technologies, les processus et les structures sociales » (Nicole, Eirini, Abi, Michaela, & Brian, 2024)

En quoi cette expérience développeur est-elle utile? Quelle valeur apporte-t-elle aux organisations?

D’après une étude réalisée par McKinsey en 2020, les organisations qui offrent un bon environnement de travail à leurs concepteurs logiciels, avaient de revenus 4 à 5 fois plus importants que ceux de la compétition (Nicole, Margaret-Anne , Abi, & Michaela , 2023).

Selon Gartner, les organisations qui offrent une expérience développeur supérieure à leurs concepteurs logiciels ont (Gartner, 2024):

1. 33% plus de chances d’atteindre leurs objectifs d’affaires
2. 31% plus de chances d’améliorer leur chaine de livraison
3. 20% plus de chances de retenir leurs employés

Toujours selon une étude McKinsey, un fournisseur majeur de solution SaaS, a vu la productivité de ses 2000 développeurs augmenter de 20% et une diminution des vulnérabilités de 15% à 20% en mettant en place un programme d’expérience développeur (Thomas, Arun, Ling, Stephan, & Lars, 2022).

Finalement, une dernière étude effectuée auprès de 1000 magasins de détail aux États-Unis a montré que les magasins qui offraient une meilleure expérience employé pouvaient accroitre leurs revenus de 50% (Kate, Tiffani, Kexin, & Lalith, 2022). Même s’il est question ici d’expérience employé et non spécifiquement d’expérience développeur, il existe une corrélation positive entre ces deux types d’expérience.

Maintenant que nous avons une meilleure compréhension de ce qu’est l’expérience développeur et de ses impacts, nous allons décrire brièvement ce qu’est l’IA générative. Voici quelques définitions :

• “Generative AI can be thought of as a machine-learning model that is trained to create new data, rather than making a prediction about a specific dataset. A generative AI system is one that learns to generate more objects that look like the data it was trained on” (Zewe, 2023)
• “Generative artificial intelligence (AI) describes algorithms (such as ChatGPT) that can be used to create new content, including audio, code, images, text, simulations, and videos. Recent breakthroughs in the field have the potential to drastically change the way we approach content creation” (McKinsey, 2024)

D’après ces définitions, l’IA générative et plus spécifiquement le modèle Transformer, est un modèle d’apprentissage profond qui permet de créer différents types de contenu (multimodal) : texte, image, voix, ou vidéo. Ce modèle se distingue des modèles traditionnels de l’intelligence artificielle qui étaient conçus principalement pour faire soit de la classification (ex. : identifier un chien parmi un ensemble d’animaux) soit de la régression (ex. : prédire le prix d’une maison).

Nous venons de définir ce qu’est l’expérience développeur (DevEx) et nous avons démontré son impact sur la rentabilité. Nous avons également expliqué ce qu’est L’IA générative. Examinons maintenant comment cette dernière peut améliorer l’expérience développeur (DevEx). Mais avant d’en arriver-là, nous allons d’abord expliquer ce que ça prend pour améliorer DevEx.

Nous avons vu précédemment que DevEx était influencée par la culture d’entreprise, les processus de travail ainsi que les outils de travail. Comme vous pouvez l’imaginer, ces trois axes sont très vastes et tenter d’intervenir sur eux est un processus assez laborieux qui s’effectue le plus souvent lors d’une transformation organisationnelle. Néanmoins, il est possible d’influencer DevEx en agissant spécifiquement sur des dimensions dont l’échelle est réduite. Ces dimensions sont : la courbe de rétroaction, la charge cognitive et l’état de flux (Nicole, Margaret-Anne , Abi, & Michaela , 2023).

La courbe de rétroaction se produit lorsqu’un extrant d’un système devient l’intrant d’un autre système. Plus spécifiquement pour un concepteur logiciel, ceci se produit lorsque la rétroaction de son équipe (extrant) qu’elle soit sous forme d’une revue de code et d’une réponse à l’une de ses interrogations vient influencer (intrant) les changements qu’il a apportés au système. Dans le cadre de DevEx, ce qui nous intéresse plus spécifiquement c’est la vitesse avec laquelle le concepteur logiciel reçoit cette rétroaction de la part de son équipe. Les concepteurs logiciels qui ont reçu une rétroaction rapide de leur équipe se disent 20% plus innovants que ceux qui ont rapporté des délais de rétroaction plus longs. Tandis que les équipes qui ont procuré une rétroaction rapide à leurs concepteurs logiciels rapportent qu’ils ont 50% moins de dettes techniques que les équipes dont la rétroaction prend plus de temps (Nicole, Eirini, Abi, Michaela, & Brian, 2024).

La charge cognitive correspond à la quantité d’information qu’une mémoire de travail peut stocker et traiter simultanément dans un court laps de temps (Langerock, Oberauer, Throm, & Vergauwe, 2025). Dans le contexte de DevEx, la charge cognitive correspond à l’effort mental dont a besoin un concepteur logiciel pour accomplir une tâche. La charge cognitive a tendance à augmenter lorsque le concepteur logiciel travaille sur des tâches complexes ou lorsqu’il tente de comprendre une nouvelle technologie. La charge cognitive varie également avec la manière dont l’information est présentée ou structurée. Les concepteurs logiciels qui rapportent une bonne compréhension du code source avec lequel ils travaillent se disent 42% plus productifs que ceux qui ont une compréhension limitée du code source. De plus, les concepteurs logiciels qui trouvent leurs outils de travail conviviaux et faciles d’utilisation se sentent 50% plus innovants que ceux qui considèrent leurs outils plus complexes et moins conviviaux (Nicole, Eirini, Abi, Michaela, & Brian, 2024).

Finalement, l’état de flux est un état mental dans lequel une personne est totalement immergée dans son travail. C’est un état de concentration absolu. Dans le contexte de DevEx, l’état de flux, se mesure par le niveau de satisfaction vis-à-vis du temps dédié pour accomplir un travail profond sans interruption. Les concepteurs logiciels qui ont suffisamment de temps pour effectuer du travail profond rapportent être 50% plus productifs que ceux qui ont moins de temps dédié au travail profond. De plus les concepteurs logiciels qui trouvent leur travail plus engageant se disent 30% plus productifs que ceux qui trouvent leur travail ennuyant ou inintéressant (Nicole, Eirini, Abi, Michaela, & Brian, 2024).

Maintenant que nous avons expliqué les trois dimensions qui permettent d’améliorer DevEx à une échelle plus réduite que celle de la culture d’entreprise ou des processus organisationnels, nous allons voir comment l’IA générative peut améliorer DevEx en influençant directement ces dimensions.

Commençons tout d’abord par la courbe de rétroaction. Une étude réalisée par Accenture auprès de ses développeurs a démontré que GitHub Copilot a permis d’augmenter de 15% le taux d’approbation des changements effectués par les concepteurs logiciels (Gao & GitHub, 2024). Une autre étude a permis de démontrer que les demandes de changements (Pull Request) décrites à l’aide de GitHub Copilot ont un taux d’approbation 13% supérieur à celui des demandes de changement (Pull Request) décrites par le concepteur logiciel. Cette même étude a démontré que l’utilisation de GitHub Copilot pour la description des demandes de changement permet de réduire le temps de revue de code (rétroaction) de19.3 heures et d’augmenter de 1.57 fois les chances d’approbation des demandes de changement. (Xiao, Hata, Treude, & Matsumoto, 2024).

J’ai accompagné beaucoup d’organisations et des milliers de concepteurs logiciels dans l’adoption de GitHub Copilot et j’ajouterai que l’introduction de la fonctionnalité de revue de code dans GitHub Copilot a permis de réduire de façon substantielle le temps requis pour l’approbation des changements par les équipes. Les concepteurs logiciels l’utilisent pour s’assurer que leurs changements sont conformes avec les standards de programmation de leur équipe et les équipes l’utilisent pour valider rapidement la conformité des changements introduits par les membres de l’équipe.

Pour ce qui est de la charge cognitive, une étude réalisée par McKinsey a démontré que l’IA générative permet de réduire le temps de développement des tâches complexes de 12% et celui des tâches moyennes de 10% (McKinsey, 2023). Un sondage effectué auprès de 2000 concepteurs logiciels à travers le monde a montré que 60%-71% des répondants trouvent cela facile d’apprendre un nouveau langage de programmation ou de comprendre du code existant grâce à l’IA générative, tandis que 23%-29% des répondants trouvent les mêmes tâches très faciles à réaliser toujours grâce à l’IA générative (Daigle & GitHub, 2024). Finalement une dernière étude a montré que 70% des concepteurs logiciels utilisaient moins de charge mentale avec les tâches répétitives grâce à GitHub Copilot tandis que 54% d’entre eux passaient moins de temps à chercher l’information (Gao & GitHub, 2024).

Pour ce qui est de l’impact de l’IA générative et plus spécifiquement de GitHub Copilot sur la charge cognitive auprès de mes clients, j’ai constaté un nouveau phénomène : plusieurs rôles qui ne faisaient pas nécessairement de programmation auparavant, ont commencé à écrire du code du fait de la réduction nette de la charge cognitive. Écrire du code est devenu à la portée de tous! Ceci permet de démocratiser la conception logicielle et procure de nouvelles possibilités pour les organisations.

Finalement, plusieurs études ont démontré l’impact de l’IA générative sur l’état de flux. Une étude réalisée par McKinsey a montré que les concepteurs logiciels qui utilisaient l’IA générative se sentaient 39% plus dans l’état de flux que ceux qui ne l’utilisaient pas (McKinsey, 2023). Une autre étude a montré que les utilisateurs de GitHub Copilot étaient 22% plus concentrés sur du travail satisfaisant que ceux qui ne l’utilisaient pas (Wivestad, Stray, & Barbala, 2024).

Encore une fois, j’ai pu constater, chez plusieurs de mes clients, l’impact de GitHub Copilot sur l’état de flux ou de centration ultime. La possibilité qu’offre GitHub Copilot d’interagir avec diverses sources d’informations sans même quitter son environnement de développement (IDE) a un impact réel sur la concentration et limite de façon importante les changements de contexte. Avant l’arrivée de l’IA générative, les concepteurs logiciels devaient souvent changer de contexte pour aller chercher l’information dans divers sites Web tels que Stack Overflow ou Microsoft Learn. Désormais, grâce à l’IA générative, il est possible d’accéder à ces sources d’information directement à partir de son environnement de développement.

Enfin, nous y voilà! Tout d’abord, nous avons commencé par définir les concepts de l’expérience développeur (DevEx) et de l’IA générative. Nous avons par la suite expliqué les dimensions de DevEx. Finalement, nous avons expliqué comment l’IA générative influence DevEx. Comme vous pouvez le constater, l’ensemble des données partagées ci-haut montre clairement un lien direct entre l’IA générative et l’expérience développeur. Nous pouvons même conclure sans aucune hésitation que l’utilisation de l’IA générative a un impact positif et indéniable sur l’expérience développeur. Qu’en pensez-vous?

References

Daigle, K., & GitHub. (2024, September). Survey: The AI wave continues to grow on software development teams. Retrieved from github.blog: https://github.blog/news-insights/research/survey-ai-wave-grows/

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Gao, Y., & GitHub. (2024, May 13). github.blog. Retrieved from Research: Quantifying GitHub Copilot’s impact in the enterprise with Accenture: https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-in-the-enterprise-with-accenture/

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