Dans un environnement bancaire où la rapidité et l’efficacité sont essentielles pour rester compétitif, une grande banque internationale souhaitait accélérer son processus de développement logiciel. Grâce à une approche de formation et d’accompagnement sur mesure, Alteca a permis aux équipes informatiques de notre client d’intégrer efficacement l’IA Générative de Code, notamment Git Hub Copilot, dans leur flux de travail quotidien. Découvrez comment nous avons réussi à accompagner notre client dans l’adoption de cette technologie de pointe et les résultats concrets obtenus.
Des enjeux stratégiques majeurs pour le client
L’adoption d’une technologie innovante comme l’IA générative de code représentait un défi majeur pour cette banque. Il s’agissait non seulement d’introduire un nouvel outil, mais aussi de former et accompagner les équipes de développement à adopter un nouveau paradigme de travail :
- Démontrer la valeur de GitHub Copilot en Java : cette première expérimentation en Java avait pour objectif de prouver que l’intégration de GitHub Copilot pouvait accélérer le développement. Elle visait également à démontrer que cela pouvait améliorer la qualité du code produit.
- Préparer une extension à d’autres technologies : l’objectif à long terme était de généraliser l’utilisation de Copilot à d’autres environnements de développement, en capitalisant sur les résultats obtenus.
- Rendre autonomes les équipes de développement : pour assurer une transition réussie, il était essentiel de rendre les équipes autonomes dans l’utilisation de l’outil. En parallèle, il fallait maintenir des standards élevés en matière de qualité de code et de tests.
Nous devions former les développeurs à utiliser GitHub Copilot pour analyser avec esprit critique les suggestions de code générées par l’outil, tout en instaurant des bonnes pratiques de développement et de tests unitaires. L’objectif final était triple :
- démontrer la valeur ajoutée de cette solution pour le développement en Java
- évaluer les coûts et les gains (ROI) pour envisager une extension à d’autres technologies et cas d’usage
- évaluer le potentiel d’intégration de l’outil dans un workflow existant
Gain de temps* et amélioration des tests unitaires grâce à l’IA Générative de Code
Intégration fluide dans le flux de travail
L’intégration de GitHub Copilot a été un franc succès. L’outil a permis aux développeurs de gagner 21 à 30 % de temps. Ce gain significatif montre l’efficacité de la solution. De plus, la pertinence des suggestions de Copilot a réduit les recherches en ligne. Cela a aussi garanti que le code produit respecte les normes internes de l’entreprise.
Amélioration des tests unitaires
L’un des aspects les plus prometteurs de cette expérimentation a été la génération automatique de tests unitaires par GitHub Copilot. Le gain de temps estimé pour la création de jeux de tests complets se situe entre 31 et 40 %. Ces tests, jugés corrects par les équipes, ont non seulement amélioré l’intégration continue, mais ont aussi facilité la maintenance du code, un aspect crucial pour la durabilité du projet.
*Gain de temps quantifié par des enquêtes statistiques à l’aide de questionnaires soumis avec fréquence régulière aux équipes de développement.
Vers une généralisation et une autonomie totale
Le projet pilote avec GitHub Copilot a dépassé les attentes initiales. Il ouvre la voie à une adoption plus large. Cette technologie pourra être utilisée en Java, mais aussi pour d’autres langages et cas d’usage. Notre accompagnement a assuré le succès de cette transformation. Il a rendu les équipes autonomes et posé les bases d’une innovation continue.
Pour les entreprises cherchant à optimiser leur développement logiciel, l’IA comme GitHub Copilot peut transformer leur approche. Un accompagnement adapté est essentiel pour réussir cette intégration. Ce retour d’expérience montre le potentiel de cette stratégie.
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