Les grands modèles de langage (LLMs) influencent-ils le délai durant les étapes de demande de tirage (pull request)

Les grands modèles de langage (LLM) offrent des bénéfices dans le développement de logiciels. Néanmoins, il reste à explorer le potentiel des modèles en tant qu'assistant dans les contextes de collaboration. Les résultats de cette étude exploratoire pourraient être cruciaux pour les développeurs qui envisagent d'adopter des outils d'intelligence artificielle (IA) générative lors des demandes de tirage (pull request). Néanmoins, il est impératif de se poser les questions suivantes : les LLMs accélèrent-ils les révisions du code, où sont-ils le plus souvent utilisés comme assistance, quelles sont les motivations à les utiliser lors de chaque stade de la revue du code? Un modèle linéaire à effets mixtes a été développé pour évaluer la pertinence statistique de l'effet de l'utilisation de LLMs sur le délai pour résoudre les revues de code. Selon les résultats du modèle, l'utilisation des LLMs pourrait réduire le temps nécessaire pour la revue du code. Une méthode quantitative basée sur des statistiques descriptives non paramétriques a également été choisie pour étudier l'utilisation des LLMs lors des différentes étapes de la revue de code. Une adoption anticipée peut diminuer le temps total du processus, ce qui augmente l'efficacité de la pratique, par ailleurs, lors de la soumission de la revue du code. Nos analyses préliminaires sur les événements où les LLMs ont été utilisés, montrent que le LLM peut fournir des explications sur un problème spécifique afin d'aider le développeur à le comprendre.