Post de Hervé N.

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Co-Founder & CTO of Scenario | #GenAI for game devs & game artists 👾 | BA & startup advisor | ex-AWS

Un petit complément au poste de Soufiane Keli, Je confirme que Copilot (ou équivalent - les alternatives intégrées aux IDEs commencent à être nombreuses si l’on compte les modèles disponibles de #mixtral à #llama3 ex: https://lnkd.in/eVh4R-mz) ne peut être déployé que chez des populations ayant le recul nécessaire pour apporter un regard critique aux propositions formulées. Une personne qui ne sait pas ce qu’elle fait le fera encore moins bien 😅. Cela étant acté, je suis très optimiste sur les gains. 🩻 Copilot oblige à structurer sa pensée. Pour ceux qui ont toujours commencé par du pseudo-code, c’est ici très pratique ! 🎯 Copilot oblige à tester. Un bout de code qui semble parfait peut ne pas être fonctionnel. Dans l’idéal Copilot vous amène à écrire vos tests en amont. Et ça, on adore 😇. PS: il écrit vos tests sur la base des descriptions business formulées. 🚀 Copilot offre une complétion de code qui est plus que souvent à propos, car elle tient compte du contexte. 🍒🎂 la complétion de Copilot fixe des bugs! Si vous étiez rapide, vous le serez encore plus. 🏗️ Copilot permet de gérer du boiler plate à merveille, de réécrire du code, de compléter des commandes, de manipuler des data. 📣 Copilot est polyglotte, il sait traduire des algorithmes d’un langage à l’autre en gardant les spécificités. Je le trouve particulièrement utile sur les projets avec plusieurs langages. 🦄 Les applications sont innombrables : de la construction d’un notebook python, à la création de scripts, en passant par le développement d’infrastructures as code ou d’algorithmes métier. J’ai personnellement observé me concernant des gains de productivité de l’ordre de 50 à 75% sur certains sujets. Encore hier sur un script de conversion et captioning d’images qui m'a littéralement pris moins de 10 mins. 🤓 Il fait partie intégrante de mon quotidien et de celui de mon équipe. Il y a clairement eu un avant et un après Copilot. Il n’y aura probablement plus jamais de sans.

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Copilot, or not Copilot? Bilan après un an d'utilisation chez OCTO Technology L'utilisation des assistants de génération de code, comme Github Copilot, suscite des débats passionnés dans la communauté des développeurs. Chez OCTO Technology, nous avons testé Github Copilot pendant un an afin d'évaluer ses promesses de productivité et d'identifier les précautions nécessaires à son déploiement. Voici les points saillants de notre bilan : 💲 Gains de productivité réels, mais limités : On observe un gain de productivité d'environ 10 à 15%, principalement chez les développeurs de niveau intermédiaire à avancé. 💪 Les experts en tirent peu d'avantages, tandis que les débutants peuvent même être pénalisés s'ils ne sont pas bien accompagnés. 👮♂️ Importance de la séniorité des équipes : Le déploiement de Copilot nécessite une équipe mature et expérimentée capable de guider les développeurs et d'encadrer son utilisation. 🧗♂️ Maîtrise du software craftsmanship est essentielle : L'esprit du compagnonnage prôné par le CRAFT est crucial pour sécuriser l'utilisation de ces outils et d’intercepter et traiter les "hallucinations" des LLM. La conclusion : La Gen AI a un fort potentiel pour transformer vos méthodes de développement logiciel. Cependant, elle risque d'agrandir le fossé entre les organisations performantes, qui maîtrisent le software craftsmanship, et celles qui peinent à produire des logiciels de qualité dans des délais raisonnables. Pour en savoir plus, lisez l'article détaillé sur notre blog: https://bit.ly/44heRvU #IA #Dev #SoftwareCraftsmanship #Copilot #Productivité

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Greg Lhotellier

CoFounder Titans Collective & Tech Connection

8 mois

Intéressant ! 🤔 Merci Hervé pour le feedback ! 😉

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