L'intelligence artificielle est en train de transformer le mode de travail des équipes DevOps, mais tous les outils ne sont pas conçus dans le même but. Parmi eux, Copilot4DevOps et GitHub Copilot sont souvent comparés. À première vue, ils peuvent sembler similaires, mais ils sont conçus pour des groupes différents et des étapes différentes du processus de développement logiciel.
Copilot4DevOps est un assistant IA dédié à la gestion des exigences qui aide les analystes commerciaux, les chefs de produit, les responsables de publication, les développeurs, les testeurs, etc. à recueillir et transformer les exigences, préparer des documents, des diagrammes, etc.
D'autre part, GitHub Copilot est un assistant de codage basé sur l'IA qui aide les développeurs en leur fournissant des suggestions de code et en rédigeant des cas de test.
Cela signifie que ces deux outils peuvent apporter une réelle valeur ajoutée à votre équipe, mais dans des contextes différents. Dans cet article, nous avons présenté les principales fonctionnalités de ces deux outils et les avons comparés. Nous avons également comparé leurs cas d'utilisation et examiné si les organisations peuvent tirer profit de leur utilisation conjointe.
Qu'est-ce que Copilot4DevOps ?
Copilot4DevOps, développé par Modern Requirements, est un assistant IA pour la gestion des exigences qui fonctionne comme une extension directement dans Azure DevOps. Il aide les équipes DevOps à extraire les exigences de documents dispersés, à rédiger des cas de test, des scripts de test ou du pseudo-code, à générer différents types de documents ou de diagrammes à partir d'éléments de travail Azure, à analyser les éléments de travail Azure et à évaluer l'impact des changements sur différents éléments de travail.
Fondamentalement, Copilot4DevOps ne se limite pas aux développeurs, mais rationalise chaque étape du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), de la planification au développement, en passant par les tests et la mise en production.
Contrairement aux assistants de codage intégrés à un éditeur, Copilot4DevOps fonctionne dans l'environnement de gestion de projet. Il est donc utile pour les analystes commerciaux, les chefs de projet, les testeurs, les équipes chargées de la conformité et les développeurs qui partagent tous le même espace de travail. L'objectif n'est pas seulement d'accélérer les tâches, mais aussi d'assurer la cohésion des équipes et de réduire les allers-retours pendant la livraison.
Principales fonctionnalités de Copilot4DevOps
- Définition des exigences basée sur l'IA : elle aide les équipes DevOps à définir les exigences à partir des transcriptions de réunions, de documents ou d'autres ressources, qui peuvent être directement ajoutées à Azure DevOps. Elle peut générer différents types d'exigences, notamment fonctionnelles et non fonctionnelles, des cas de test, des exigences de publication, et même suggérer des exigences manquantes.
- Analyse et optimisation des tâches : aide à analyser les exigences par rapport à différents cadres, tels que les critères PABLO, le modèle INVEST, MosCow, la méthode 6C, etc., afin de garantir que les exigences sont bien structurées, complètes et prêtes à être développées.
- Chat IA : permet aux utilisateurs d'interagir avec Azure DevOps à l'aide d'instructions en langage naturel. Par exemple, les utilisateurs peuvent lui demander de récupérer tous les éléments de travail portant la balise « release 1 » et de définir leur priorité sur 1. De même, les utilisateurs peuvent créer, mettre à jour ou supprimer des éléments de travail Azure directement à partir du chat IA.
- AI Edit : aide à modifier des éléments de travail à l'aide d'instructions en langage naturel.
- Convertir : Il convertit les exigences brutes en un format structuré tel que des récits utilisateurs, des cas d'utilisation ou le format Gherkin.
- Transformer : permet aux équipes d'élaborer, de résumer ou de paraphraser les exigences. De plus, les équipes peuvent également l'utiliser pour traduire les exigences dans différentes langues afin de soutenir les équipes internationales.
- Évaluation d'impact basée sur l'IA : avant d'apporter des modifications aux éléments de travail, il est très important d'analyser leur impact sur les autres éléments. Copilot4DevOps évalue automatiquement l'impact d'une modification en analysant les dépendances et les risques potentiels avant son exécution.
- Génération de pseudocode et de scripts de test : cela aide les développeurs à écrire du pseudocode dans différents langages de programmation, tels que Java, Python, C++, C#, etc. Ils n'ont donc pas besoin de commencer à écrire du code à partir de zéro. De même, les testeurs peuvent l'utiliser pour générer des scripts de test pour divers frameworks, tels que Selenium et Playwright.
- Génération de SOP/documents : grâce à Copilot4DevOps, les équipes peuvent créer différents types de documents, notamment des documents de conformité, des documents sur les exigences fonctionnelles, des PRD, des documents de conception logicielle, etc. De plus, vous pouvez fournir des éléments de travail Azure et des fichiers pris en charge comme contexte afin d'obtenir de meilleurs résultats.
- Diagrammes et maquettes basés sur l'IA : il peut générer différents types de diagrammes, notamment des diagrammes de flux de travail, des diagrammes de séquence, des diagrammes d'activité, etc., directement dans Azure DevOps. En outre, il permet également de créer des maquettes d'interface utilisateur interactives afin de développer un prototype de l'application.
- Génération d'applications sans code : permet de convertir vos besoins en une application entièrement fonctionnelle sans écrire une seule ligne de code.
En bref, Copilot4DevOps offre toutes les fonctionnalités liées à la gestion des exigences, et toutes les données générées par les équipes à l'aide de Copilot4DevOps, y compris les éléments de travail, les diagrammes, les documents, les maquettes, etc., restent dans Azure DevOps.
GitHub Copilot : un assistant IA puissant pour le codage
GitHub Copilot, développé par Microsoft, est un programmeur IA qui fonctionne directement dans les éditeurs de code, tels que VS Code, Visual Studio, etc. Il améliore la productivité des développeurs de logiciels et des testeurs QA en suggérant des extraits de code, en rédigeant des cas de test ou en révisant le code.
De plus, le chat IA de GitHub Copilot permet aux développeurs de poser des questions liées à leur projet ou à tout sujet lié au développement logiciel. En bref, il est principalement utilisé pendant la phase de codage du cycle de vie du développement logiciel.
Principales fonctionnalités de GitHub Copilot
- Suggestions de code basées sur l'IA : GitHub Copilot fournit des suggestions de code pour écrire des fonctions entières et même des algorithmes complexes. Vous pouvez commencer à taper le code, et il vous suggérera automatiquement le code, que vous pouvez accepter ou refuser. L'outil ne suggère pas de lignes de code aléatoires, mais analyse le fichier que vous êtes en train d'éditer, d'autres fichiers connexes et les commentaires en ligne pour fournir des suggestions. Grâce à cela, les développeurs n'ont plus besoin d'écrire chaque ligne de code manuellement.
- Commentaire sur le code : vous tapez un commentaire et Copilot vous suggère du code.
- Intégration avec les IDE populaires : il s'intègre à différents éditeurs de code, notamment Visual Studio Code, Visual Studio, les IDE JetBrains, Eclipse IDE et Xcode.
- Chat alimenté par l'IA : vous pouvez y poser toutes vos questions relatives au code dans un langage naturel. Par exemple, vous pouvez demander : « Comment fonctionne la fonction SignInAPI() dans le code ? » GitHub Copilot analysera alors le fichier de code et répondra à votre question.
- Prend en charge plusieurs langages de programmation : GitHub Copilot prend en charge des centaines de langages de programmation, tels que Python, Java, C++, C#, Go, HTML, CSS, JavaScript, etc.
- Automatisez la révision du code : GitHub Copilot peut automatiquement réviser votre code et suggérer des modifications. Vous pouvez ensuite appliquer ces modifications au code en quelques clics.
- Agent Copilot : il effectue automatiquement toutes les tâches de développement logiciel. Par exemple, vous pouvez lui assigner un nouveau ticket depuis GitHub ou lui demander d'effectuer n'importe quelle tâche via le chat IA, et il créera une nouvelle branche, écrira du code et effectuera une pull request vers GitHub. Tout cela se fait avec votre autorisation.
- Base de connaissances Copilot : cette fonctionnalité est uniquement disponible dans la version Enterprise de Copilot. Elle permet aux développeurs de créer une collection de documents à utiliser comme contexte lorsque vous discutez avec Copilot. Pendant la discussion, vous pouvez spécifier la base de connaissances particulière comme contexte pour obtenir des réponses à partir des documents sélectionnés.
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Copilot4DevOps vs GitHub Copilot : cas d'utilisation concrets
Comme ces deux outils offrent des fonctionnalités différentes, les utilisateurs cibles et les cas d'utilisation sont différents :
Cas d'utilisation de Copilot4DevOps
- Pour recueillir et analyser les exigences relatives au produit : un chef de produit ou un chef de projet a organisé une réunion avec les parties prenantes afin de discuter des exigences initiales pour le développement d'une boutique en ligne. Ils ont pris des notes, rassemblé le compte rendu de la réunion et l'ont transmis à l'analyste commercial afin qu'il rédige les exigences initiales. L'analyste commercial peut utiliser la fonctionnalité Elicit de Copilot4DevOps pour extraire de ces documents des exigences de haut niveau telles que les épopées (connexion utilisateur, intégration du paiement, fonctionnalité « Ajouter au panier », etc. Par la suite, les fonctionnalités et les récits utilisateurs peuvent également être préparés à partir des épopées. Pendant ce temps, les ingénieurs QA peuvent utiliser la fonctionnalité « Analyze » pour analyser les éléments de travail nouvellement générés et s'assurer qu'ils sont prêts à être développés. Les BA peuvent également utiliser la fonctionnalité « SOP/document generator » pour rédiger un document sur les exigences fonctionnelles.
- Pour les tâches liées au développement et aux tests : supposons que les user stories pour développer une application bancaire aient été préparées par des équipes basées aux États-Unis et en anglais. Les développeurs vivent en Europe et ne comprennent pas l'anglais. Dans ce cas, ils peuvent utiliser la fonction Transform pour traduire la user story dans n'importe quelle autre langue. Ils peuvent également utiliser la fonction Generate pour écrire du pseudocode à partir d'une description d'élément de travail. De plus, les testeurs peuvent utiliser la fonction « Elicit » pour écrire des suites de tests, des cas de test, etc., et la fonction « Generate » pour préparer un script de test prêt à l'emploi. Ils peuvent également utiliser le chat IA pour créer, mettre à jour ou supprimer des éléments de travail en masse (exemple : récupérer toutes les exigences liées à la connexion et ajouter la balise « release 1 »).
Cas d'utilisation de GitHub Copilot
- Pour obtenir des suggestions de code, générer des cas de test et réviser le code : par exemple, en tant que développeur front-end, vous écrivez du code pour implémenter une fonctionnalité d'enregistrement des utilisateurs. Chaque fois que vous commencez à écrire un nom de fonction tel que « userAuth(user) », le code complet de la fonction vous est suggéré, que vous pouvez accepter ou refuser. Ensuite, supposons que vous souhaitiez implémenter la connexion des utilisateurs. Dans ce cas, vous pouvez écrire un commentaire tel que « À faire : connexion utilisateur », et le programme vous proposera à nouveau un bloc de code complet. Les développeurs peuvent ensuite l'utiliser pour écrire des cas de test pour les fonctionnalités d'enregistrement et de connexion des utilisateurs. De plus, le programme résume automatiquement les modifications apportées au code lors de la création de la demande d'extraction.
Ainsi, Copilot4DevOps est principalement utilisé par les équipes qui gèrent les exigences, tandis que GitHub Copilot est utilisé par les équipes qui écrivent le code.
Principales différences entre Copilot4DevOps et GitHub Copilot
| Aspect | Copilot4DevOps | GitHub Copilot |
|---|---|---|
| Fonction principale | Il est principalement utilisé pour la gestion des exigences afin de recueillir et d'analyser les exigences, rédiger des documents, transformer les exigences ou les convertir en différentes fonctions. | Il est principalement utilisé pendant la phase de codage pour écrire du code et des cas de test. |
| Public principal | Équipes interfonctionnelles (chefs de projet, analystes commerciaux, testeurs, développeurs, responsables de publication, responsables de la conformité) | Développeurs logiciels, testeurs, ingénieurs DevSecOps |
| Portée | Prend en charge l'ensemble du cycle de vie du projet (exigences, planification, tests, publication) dans Azure DevOps. | Il se limite à la phase de développement et de test du cycle de vie du développement logiciel (SDLC). |
| Intégration de plateformes | Il s'intègre directement à Azure Boards. | Il s'intègre directement à des éditeurs de code tels que les IDE comme VS Code, JetBrains, etc., ou peut être utilisé dans GitHub.com. |
| Collaboration | Aide plusieurs rôles à s'aligner sur les exigences, la traçabilité et la documentation de publication. | Axé sur la productivité individuelle des développeurs |
| Recoupement des fonctionnalités | Il peut écrire du pseudocode, des scripts de test, des suites de tests et des cas de test. | Il fournit également des suggestions de code et écrit des cas de test directement dans l'éditeur de code. |
| Exemple d'utilisation |
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| Meilleur ajustement | Les organisations qui travaillent dans des secteurs réglementés, comme les soins de santé, les technologies de l'information et l'aérospatiale, ont besoin de fonctionnalités liées à la gestion des exigences. | Équipes dirigées par des développeurs souhaitant accélérer le codage et l'apprentissage |
| Utilisation du modèle d'IA | Utilise les services OpenAI et Azure OpenAI et utilise différents modèles LLM, tels que GPT 4o, GPT 4o Mini, etc. Ils offrent 100 millions de jetons gratuits dans le cadre du plan Copilot4DevOps Ultimate, et les utilisateurs peuvent utiliser leurs propres services LLM pour une utilisation plus intensive. |
Utilise les modèles OpenAI Codex/GPT (OpenAI GPT-4, GPT-4 Turbo, ainsi que d'autres modèles tels que Gemini). |
| Modèle de tarification |
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Peuvent-ils travailler ensemble ?
D'après la comparaison des fonctionnalités, nous pouvons constater que les deux outils ont « Copilot » dans leur nom, mais qu'ils offrent des fonctionnalités totalement différentes pour des utilisateurs différents. Ces deux outils ne sont pas en concurrence, mais se complètent plutôt.
Lorsque les organisations utilisent ces deux outils conjointement, cela permet un passage plus fluide de l'idée à la mise en production. Les exigences capturées et affinées dans Copilot4DevOps peuvent être directement transférées au développement, où GitHub Copilot accélère le codage. Les testeurs peuvent tirer parti des deux outils, Copilot4DevOps générant des cas de test et GitHub Copilot suggérant des scripts de test. Les responsables de la mise en production bouclent ensuite la boucle en utilisant Copilot4DevOps pour les vérifications de préparation et la documentation. Il en résulte une réduction des efforts manuels tout au long du cycle de vie et moins de divergences entre les équipes.
Foire aux questions (FAQ)
1. Existe-t-il une version d'essai gratuite pour Copilot4DevOps et GitHub Copilot ?
2. Comment commencer à utiliser Copilot4DevOps ?
3. En tant que développeur de logiciels, comment puis-je utiliser Copilot4DevOps ?
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