Récemment, j’ai mené une petite étude pratique pour mesurer concrètement l'impact de GitHub Copilot sur la productivité des développeurs. L'idée n'était pas de produire une recherche académique, mais de répondre à une question que je me posais au quotidien : cet outil génère-t-il réellement un gain de temps, et si oui, à quel niveau et avec quelles limites ? Voici ce que j’ai observé, comment j’ai mesuré les gains, et les conseils que j’en ai tirés pour intégrer Copilot de manière efficace dans des workflows réels.

Pourquoi j'ai choisi d'étudier GitHub Copilot

Depuis qu’OpenAI et GitHub ont popularisé Copilot, j’ai vu beaucoup d’enthousiasme — et aussi quelques réserves — parmi mes contacts développeurs. Certains le décrivent comme un accélérateur naturel, d’autres comme une source de distraction ou d’erreurs subtiles. En tant que rédacteur technique et développeur amateur, j’avais envie de tester l’outil dans des conditions proches du « terrain » : tâches quotidiennes, projets side, et corrections de bugs. Mon objectif : quantifier le gain de temps, identifier les types de tâches pour lesquels Copilot est vraiment utile, et repérer ses limites.

Méthodologie : comment j’ai mesuré la productivité

Pour garder une approche pragmatique, j’ai sélectionné plusieurs scénarios courants :

  • Rédaction de nouvelles fonctionnalités (backend et frontend).
  • Réalisation de tests unitaires et d’intégration.
  • Refactoring simple (extraction de fonctions, renommage, etc.).
  • Résolution de bugs documentés.
  • Rédaction de documentation et commentaires.

    • Pour chaque scénario, j’ai réalisé deux sessions : une avec Copilot activé et une sans. J’ai enregistré le temps passé, le nombre de lignes de code ajoutées/supprimées, et la qualité perçue du résultat (notation personnelle sur 5). J’ai aussi noté les interruptions liées à la revue du code généré et le nombre de corrections nécessaires.

    Outils et contexte

    J’ai utilisé Visual Studio Code avec l’extension GitHub Copilot, sur des projets en JavaScript/TypeScript (React + Node.js) et Python. Le suivi du temps a été fait avec un simple minuteur et Git pour comparer les commits. J’ai pris soin d’effectuer les tests sur des tâches similaires pour limiter les biais.

    Résultats synthétiques

    Scénario Gain de temps observé Qualité perçue Commentaires
    Rédaction de nouvelles fonctionnalités ~15-30% 4/5 Utile pour boilerplate et suggestions de structure, nécessite vérification logique.
    Réalisation de tests unitaires ~30-50% 4/5 Génère des cas de test rapides ; attention aux faux positifs.
    Refactoring simple ~10-20% 3.5/5 Gain limité mais pratique pour suggestions de noms et simplifications.
    Résolution de bugs Variable (-10% à +40%) 3/5 Peut proposer des pistes utiles, mais parfois hors contexte ou incorrect.
    Documentation / commentaires ~40-60% 4.5/5 Excellente pour rédiger des descriptions et README.

    Observations détaillées

    Quelques enseignements que j’ai tirés en pratiquant :

  • Copilot excelle pour générer du boilerplate : composants React, scaffolding d’API, ou signatures de fonctions. Dans ces cas, je gagne un temps net à chaque itération.
  • Pour les tests automatisés, l’outil est surprenant : il propose souvent des cas pertinents et un squelette d’assertions. Il m’a aidé à augmenter la couverture rapidement, mais j’ai systématiquement relu et adapté les tests pour éviter les faux positifs ou dépendances fragiles.
  • Lors de la résolution de bugs, Copilot peut être un bon assistant pour proposer des hypothèses ou extraits de code, mais il n’a pas accès au runtime de mon application. J’ai donc parfois perdu du temps à tester des suggestions qui ne correspondaient pas au contexte.
  • La documentation générée est de haute qualité : résumés de fonctions, exemples d’usage, et README initiaux sont des tâches où je me suis senti plus productif qu’avec une rédaction manuelle.
  • Le niveau de confiance à accorder aux suggestions dépend fortement de mon propre niveau sur la technologie ciblée. Sur Python/JS où je suis à l’aise, je corrige peu ; sur des bibliothèques que je maîtrise moins, la relecture devient plus longue.

    • Bonnes pratiques pour maximiser les gains

    Sur la base de mon expérience, voici des conseils pratiques pour tirer le meilleur parti de Copilot :

  • Utiliser Copilot pour démarrer, pas pour remplacer : laissez-le générer la première ébauche et prenez le relais pour la logique métier.
  • Rédiger des prompts clairs : un commentaire décrivant l’intention (ex. : "fonction qui valide un email selon RFC") améliore la pertinence des suggestions.
  • Valider systématiquement le code généré : tests, revue de sécurité, et exécution manuelle lorsque c’est critique.
  • Combiner avec des outils de CI et linters : ESLint, Prettier, et pipelines de tests permettent d’attraper les erreurs automatisables.
  • Former l’équipe : expliquer les limites (biais, dépendances obsolètes) pour éviter la confiance aveugle.

    • Risques et limites à connaître

    Quelques points de vigilance :

  • Potentiel de suggestions obsolètes : Copilot peut proposer des APIs dépréciées selon le dataset sur lequel il a été entraîné.
  • Problèmes de sécurité et licences : il est important de vérifier la provenance du code et les implications de licence lorsque l’on reprend des patterns générés automatiquement.
  • Dépendance cognitive : s’appuyer trop sur l’outil peut amoindrir la compréhension fine du code, surtout pour les développeurs juniors.

    • Exemples concrets que j’ai rencontrés

    Je partage deux anecdotes rapides :

  • Lors d’un petit projet Node.js, Copilot a généré un middleware d’authentification en quelques secondes. J’ai gagné environ 25 minutes (initialisation + tests) — ce qui peut paraître anecdotique, mais multiplié par plusieurs middlewares le gain s’accumule.
  • En nettoyant un module Python, Copilot m’a proposé une optimisation de boucle qui était plus élégante mais légèrement moins performante pour un cas extrême. J’ai dû réécrire une partie pour maintenir les performances, ce qui montre qu’il faut toujours tester les changements non fonctionnels.

    • Au final, mon ressenti est que GitHub Copilot est un vrai accélérateur pour certaines tâches : boilerplate, tests et documentation. Pour les tâches critiques impliquant des décisions architecturales ou des contraintes de sécurité, l’outil reste un assistant et non un remplaçant. Si vous cherchez à améliorer la productivité de votre équipe, testez-le sur des tâches récurrentes et enseignez à vos collaborateurs à l’utiliser de manière prudente et méthodique.