Développement de GitLab Duo : mesurer le ROI de l’IA avec le tableau de bord d'analyse d'impact

L'IA générative marque une avancée majeure dans le domaine du développement logiciel, simplifiant le processus de développement, de sécurisation et d'exploitation des logiciels. Notre nouvelle série d'articles de blog, rédigée par nos équipes produit et ingénierie, vous propose un aperçu de notre processus de création, de test et de déploiement des fonctionnalités d'IA que vous avez besoin d'intégrer dans l'ensemble de l'entreprise. Explorez les nouvelles capacités de GitLab Duo et découvrez comment elles aideront les équipes DevSecOps à livrer de meilleurs résultats aux clients.

À l'heure où les entreprises adoptent GitLab Duo, notre suite de fonctionnalités d'IA visant à optimiser les workflows DevSecOps, les chefs d'entreprise et les responsable en ingénierie ont besoin d'une visibilité en temps réel sur le retour sur investissement de cette technologie. Les données d'utilisation granulaires, l'amélioration des performances, le compromis entre rapidité, sécurité et qualité, ainsi que d'autres métriques de productivité sont essentiels pour évaluer l'efficacité de l'IA dans le développement de logiciels. C'est pour cette raison que nous avons créé le tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA pour GitLab Duo. Disponible dans GitLab 17.0, cette fonctionnalité offre un nouveau moyen de mesurer le retour sur investissement de l'IA.

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Comprendre le retour sur investissement des fonctionnalités de GitLab Duo alimentées par l'IA

Pour évaluer correctement l'impact de l'IA sur le cycle de vie du développement logiciel, les entreprises nous ont indiqué qu'elles souhaitaient :

• Visualiser les indicateurs qui se sont améliorés grâce aux investissements dans l'IA,
• Comparer les performances des équipes qui utilisent l'IA avec celles des équipes qui ne l’utilisent pas,
• Suivre les progrès de l'adoption de l'IA,
• Automatiser l'extraction d'informations à partir d'un grand volume de données de performance.

Le tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA regroupe ces fonctionnalités, et bien plus encore, avec une visualisation personnalisable, permettant aux équipes de :

• Surveiller l'adoption de l'IA : observer les taux d'adoption de l'IA permet aux organisations d'évaluer les stratégies organisationnelles pour maximiser le retour sur investissement de leurs investissements technologiques.
• Suivre les améliorations en termes de performance : en suivant les indicateurs de performance et en observant les modifications après l'adoption de l'IA, les dirigeants peuvent rapidement évaluer les avantages et la valeur commerciale des fonctionnalités d'IA.

Qu'est-ce que le tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA ?

Dans cette première version du tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA, nous nous concentrons sur la mise à disposition d'informations et de métriques sur l'adoption de la fonctionnalité de suggestions de code de GitLab Duo, notamment :

• Les métriques d'utilisation détaillées : découvrez le ratio d'utilisation mensuelle de la fonctionnalité de suggestions de code par rapport au nombre total de contributeurs uniques au code pour savoir dans quelle mesure les suggestions de code sont adoptées au sein de vos équipes.
• L'étude de corrélation : examinez comment les tendances de l'utilisation de l'IA au sein d'un projet ou d'un groupe influencent d'autres métriques de productivité essentielles, affichées pour le mois en cours et les six derniers mois.
  • Pour cette analyse de corrélation, nous avons ajouté une nouvelle métrique : le « Taux d'utilisation des suggestions de code » comme variable indépendante (la cause). Le taux d'utilisation mensuel des suggestions de code représente le nombre d'utilisateurs mensuels uniques de la fonctionnalité de suggestions de code divisé par le nombre total de contributeurs uniques par mois. GitLab prend en compte le nombre total de contributeurs uniques au code par mois, ce qui signifie que seuls les utilisateurs dont les événements sont poussés sont inclus dans le calcul.
  • Comme variables dépendantes (l'effet), nous avons ajouté les indicateurs de performance suivants : la durée du cycle, le délai d'exécution et la fréquence de déploiement. Et comme mesures de qualité et de sécurité, nous avons ajouté le taux d'échec des modifications et les vulnérabilités critiques.
• Une vue comparative : comprenez la différence de performance des équipes qui utilisent ou non l'IA et gérez le compromis entre rapidité, qualité et exposition à la sécurité.

Quelles sont les prochaines étapes ?

A l'avenir, nous souhaitons faire évoluer notre tableau de bord d’analyse d'impact de l’IA en ajoutant :

1. De nouvelles vignettes telles que les « Sièges GitLab Duo : assignés et utilisés », les « Suggestions de code : taux d'acceptation % » et le « GitLab Duo Chat : utilisateurs uniques » pour obtenir un aperçu plus approfondi des modèles d'utilisation de GitLab Duo.

2. Un nouveau diagramme de comparaison pour aider les utilisateurs à observer la corrélation des changements d'une métrique avec les changements des autres :

3. Des statistiques d'IA dans le rapport d'analyse des contributions pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les fonctionnalités d'IA. Découvrez quels utilisateurs tirent parti des fonctionnalités d'IA et si leurs performances ont évolué au fil du temps :

Commencez dès aujourd'hui

Nous sommes très enthousiastes concernant le potentiel du tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA. D'une part pour sa capacité à démontrer les résultats commerciaux réels de l'IA, mais aussi pour prendre des décisions plus éclairées concernant l'IA du futur dans le cadre de l'optimisation du cycle de vie DevSecOps. Pour plus d'informations sur la suite des événements et pour partager vos commentaires ou vos questions, consultez notre epic dédié au tableau de bord d'analyse d'impact de l'IA.

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En savoir plus sur la série d’articles dédiée au « Développement de GitLab Duo »

• Développement de GitLab Duo : comment nous validons et testons les modèles d'IA à grande échelle
• Développement de GitLab Duo : mesurer le ROI de l’IA avec le tableau de bord d'analyse d'impact
• Développement de GitLab Duo : comment nous utilisons nos propres fonctionnalités d’IA
• Développement de GitLab Duo : tester et sécuriser le code généré par l'IA

Avertissement : cet article de blog contient des informations relatives aux produits, fonctionnalités et caractéristiques à venir. Il est important de noter que les informations contenues dans cet article de blog ne sont fournies qu'à titre informatif. Veuillez ne pas vous fier à ces informations à des fins d'achat ou de planification. Comme pour tout projet, les éléments mentionnés dans cet article sont susceptibles de changer ou d’être retardés. Le développement, la sortie et le calendrier de tout produit ou fonctionnalité restent à la seule discrétion de GitLab.