Copilotes d’IA générative : quel est le battage médiatique et où générer des résultats

« Microsoft affirme que Microsoft 365 Copilot est une version générale, mais il semble qu’elle soit toujours en version bêta avec des fonctionnalités annoncées sur son site Web qu’elle ne propose pas encore », explique Kleinman. « Ils annoncent une fonctionnalité qui vous permet de suivre une réunion, puis Copilot se joindra à vous et prendra des notes pour vous. »

Kleinman pense que les dirigeants souhaiteront que cette fonctionnalité de flux de travail supplémentaire permette aux personnes de s’asseoir virtuellement plus facilement dans une réunion dont elles souhaitent qu’elles soient résumées, en particulier lorsqu’elles ne sont pas des contributeurs actifs. L’ambiguïté quant à ce qui fonctionne aujourd’hui et aux utilisateurs qui en bénéficieront pousse certains DSI à se demander si l’ajout de licences Copilot à Microsoft 365 est une solution. vaut le prix.

Microsoft investit massivement dans les capacités d’IA et les intégrations de flux de travail, les DSI doivent donc s’attendre et planifier des capacités améliorées. La plus grande question à laquelle les DSI devraient répondre est de savoir où expérimenter et connaître les impacts de Copilot sur le flux de travail. Les DSI doivent rechercher les départements et les employés qui sont de gros utilisateurs de Microsoft 365 et créer des opportunités pour eux d’apprendre, d’essayer et de rendre compte des capacités et des avantages de Copilot.

À qui profitent les copilotes de développement logiciel

Les avantages de l’utilisation de Microsoft Office 365 Copilot peuvent résider dans la définition d’attentes réalistes et dans l’évaluation si les résultats améliorent la productivité. Pour les développeurs de logiciels, les avantages de l’utilisation de copilotes et d’autres capacités d’IA générative peuvent résider davantage dans la question de savoir qui les utilise et dans le rapport coût-bénéfice de la validation des résultats du code.

Les responsables informatiques explorent comment différents outils d’IA de génération transformer le cycle de vie du développement logiciel. Beaucoup préparent un nouveau monde de développeurs en tant qu’agents d’IA, le développement de logiciels se rapprochant davantage d’un processus de fabrication. Aujourd’hui, les principales fonctionnalités de l’assistant IA qui fournissent des résultats incluent la génération de code, de cas de test et de documentation.

Les recherches de GitHub montre que les utilisateurs acceptent 30 % du code suggéré par son Copilot et que les développeurs moins expérimentés ont un plus grand avantage avec l’IA. La recherche affirme que les développeurs sont plus rapides et plus épanouis lorsqu’ils utilisent Copilot.

Ali Dasdan, CTO de ZoomInfo, déclare : « En seulement trois mois, presque tous nos contributeurs individuels ont été intégrés à GitHub Copilot. Nous avons constaté un succès quasi immédiat, car nous avons accepté des dizaines de milliers de lignes de code suggérées par Copilot avec une précision au nord de 26 %.

D’autres outils pour la génération AI dans le codage incluent Amazon CodeWhisperer, Chercheret Tabnine.

« Je dirige une équipe de 20 développeurs qui utilisent régulièrement l’IA générative comme copilote de codage, et chacun a vu sa productivité s’améliorer de 20 % sur le bas de gamme à 100 % sur le haut de gamme », déclare Mike Finley, CTO et co-fondateur de RéponseRocket. Il partage l’attrait de l’utilisation de la génération IA : « J’écris souvent simplement un commentaire indiquant ce que je veux que les prochaines lignes fassent, et l’IA le remplit », mais aussi la réalité qu’ils doivent encore revoir le code.

« Nous produisons beaucoup de code, il est donc crucial pour nous d’accroître l’efficacité et de trouver des moyens d’améliorer la vitesse de développement de nos solutions », déclare Luis Ribeiro, responsable de l’ingénierie et des solutions numériques chez CI&T. « Tabnine a stimulé la productivité des développeurs, et nos développeurs acceptent 90 % des suggestions de codage sur une seule ligne de l’outil, ce qui entraîne une augmentation de productivité de 11 % sur l’ensemble des projets. »

Certains DSI avec qui j’ai parlé disent qu’ils voient moins d’avantages à donner accès aux développeurs juniors, en grande partie en raison des compétences requises pour générer et valider le code de Copilot. Les DSI peuvent également vouloir prendre en compte l’utilisation, la sécurité et les risques de chaque application pour décider quelles équipes de développement devraient expérimenter les copilotes d’IA.

« Le secret pour que les CTO tirent parti des outils copilotes de l’IA de génération est de trouver le bon équilibre entre l’exploitation de l’assistance de l’IA et le maintien de la surveillance et du contrôle humains pour garantir des résultats optimaux », déclare Anurag Malik, président et CTO de ContratPodAi.

Pour obtenir des résultats avec les copilotes, les responsables informatiques doivent déterminer qui doit expérimenter, quelles fonctions commerciales, quelles considérations de conformité et quels outils de génération d’IA. Alors que les capacités technologiques du copilote évoluent rapidement, les dirigeants doivent fréquemment identifier des indicateurs et évaluer des stratégies.