Ashley Kramer (GitLab) "L'approche de l'IA par GitLab va au-delà de la génération de code"

Ashley Kramer est directrice par intérim des revenus, de la stratégie et du marketing chez GitLab et membre du conseil d'administration. Elle revient pour le JDN sur l'arrivée d'Amazon Q Developer dans GitLab.

JDN. Vous venez d'annoncer lors du re:Invent un partenariat stratégique avec AWS pour intégrer Amazon Q Developer dans GitLab. Concrètement, comment se manifeste cette intégration ? Quelles sont les possibilités offertes aux utilisateurs ?

Ashley Kramer. Depuis deux ans, nous nous concentrons chez GitLab sur l'intégration de l'IA générative dans l'ensemble de notre plateforme. Notre approche va au-delà de ce qu'on voit généralement sur le marché, qui se limite souvent à la génération de code, comme avec GitHub Copilot. Notre enquête DevSecOps, menée auprès de 5 000 professionnels à travers le monde, révèle que l'écriture de code ne représente que 21 % du temps d'un développeur. Bien que nous proposions GitLab Duo pour les suggestions de code, nous nous concentrons également sur d'autres aspects : l'analyse des causes racines lors de la construction des pipelines et leur correction automatique, ainsi que la détection et la correction des problèmes de sécurité.

Concernant notre partenariat avec AWS, il faut comprendre que de nombreux développeurs utilisent déjà GitLab, souvent hébergé sur AWS, pour développer leurs logiciels depuis la console AWS. AWS a développé des agents qui accélèrent le développement de nouvelles fonctionnalités, génèrent des tests unitaires, facilitent les revues de code et permettent des mises à niveau Java sur l'ensemble de la base de code. Notre offre intégrée permet d'utiliser ces fonctionnalités directement depuis l'interface GitLab. Par exemple, en tapant simplement "/ q unit test", vous pouvez faire appel à l'agent Amazon Q Developer tout en restant dans l'environnement GitLab hébergé sur AWS, offrant ainsi une expérience utilisateur fluide et cohérente.

"Nous sommes en phase de test avec huit clients bêta qui utilisent nos outils prédictifs"

Autre exemple dans le code review, l'IA peut détecter divers types d'anomalies dans le code. Tout ce traitement s'effectue en mode autogéré ('self-managed') sur les serveurs GitLab hébergés chez AWS.

Quels types de clients peuvent accéder à Amazon Q ? Un abonnement complémentaire est-il nécessaire ?

Concernant les modalités précises de commercialisation et de tarification, nous sommes encore en phase de finalisation. Notre priorité actuelle est d'offrir une expérience utilisateur parfaitement intégrée et fluide. Nous voulons que l'utilisateur ait l'impression d'utiliser un outil unique, sans avoir à se soucier de la provenance des différentes fonctionnalités. Actuellement, nous sommes en phase de test avec huit clients bêta qui utilisent nos outils prédictifs. La disponibilité générale est prévue pour le premier trimestre 2025, et c'est à ce moment-là que nous communiquerons sur notre stratégie de prix et de packaging.

Le but est-il d'offrir une réponse à GitHub Copilot ?

Nous cherchons avant tout à aider nos clients à gagner en efficacité et en productivité. Nous sommes convaincus que cela va au-delà de ce que font les copilotes, qui se contentent d'écrire du code pour vous. Notre approche englobe la sécurité, les tests appropriés, le suivi du déploiement et la mesure de l'impact de l'IA. Notre vision est plutôt centrée sur la façon d'optimiser l'efficacité et la productivité en combinant l'IA générative et le DevSecOps.

Pourquoi avoir privilégié un partenariat avec Amazon spécifiquement ?

Nos décisions stratégiques sont guidées par les besoins de nos clients, leur localisation et leurs demandes. Notre philosophie est d'aller à leur rencontre là où ils se trouvent. Une grande partie de notre clientèle utilise déjà AWS, soit pour héberger leurs serveurs GitLab en mode autogéré, soit via notre solution SaaS monolocataire, GitLab Dedicated, qui est actuellement disponible exclusivement sur AWS.

"L'IA transformera complètement la façon dont le logiciel est livré"

Cette demande client a naturellement orienté notre choix. Cela ne signifie pas que nous sommes fermés à d'autres partenariats, bien au contraire. Notre priorité reste de répondre aux besoins de nos utilisateurs. AWS s'est révélé être un excellent partenaire dans cette démarche. Ils ont reçu autant de demandes concernant GitLab que nous en avons reçues concernant l'utilisation de leurs services. Ce partenariat constitue une première étape vers une collaboration plus approfondie, qui nous permettra d'intégrer davantage leurs services.

Prévoyez-vous justement d'intégrer d'autres outils d'IA dans Gitlab ?

Notre approche consiste à évaluer en continu les différentes solutions, à condition qu'elles respectent nos critères fondamentaux : une transparence totale sur leurs méthodes d'entraînement, une garantie de confidentialité des données et de la propriété intellectuelle, et une parfaite compréhension du fonctionnement du modèle de langage. Tant que ces conditions sont respectées, nous restons ouverts aux innovations. Par exemple, si Anthropic sort une nouvelle version, nous la testerons probablement, tout comme nous examinerons les solutions proposées par d'autres entreprises. L'architecture de notre plateforme a d'ailleurs été conçue pour nous permettre d'intégrer facilement un modèle dès qu'il se présente.

Quels changements concrets l'intelligence artificielle apportera-t-elle au métier de développeur dans les 5-10 prochaines années selon vous ?

Je vois l'IA transformer complètement la façon dont le logiciel est livré. Cependant, je ne crois pas que l'IA générative réduira le besoin en développeurs. Au contraire, elle va créer davantage de besoins en logiciels. Chaque entreprise est aujourd'hui une entreprise de logiciels. Si chacune utilise correctement l'IA et le développement logiciel, elle gagnera en compétitivité en livrant plus rapidement. Ce que l'IA générative va faire, c'est libérer les développeurs des tâches répétitives. Ils n'auront plus à écrire eux-mêmes leurs tests unitaires ou à chercher laborieusement des solutions. C'est là que je vois l'avenir : la suppression des tâches fastidieuses, des logiciels plus sécurisés et, au final, des solutions plus puissantes et fiables.

J'ai été développeur par le passé, et quand je pense aux semaines entières perdues à chercher pourquoi un code ne compilait pas ou à traquer un bug... Si j'avais eu l'IA générative à l'époque, juste après l'université, j'aurais pu consacrer ce temps à apporter plus d'innovation pour mes clients finaux.