Une fois que vous avez consulté le Copilot tableau de bord des métriques d’utilisation, vous pouvez utiliser cet article pour interpréter chaque graphique et identifier les opportunités d’adoption et d’engagement.
Examen des tendances globales de l’utilisation
Utilisez les principaux graphiques d’utilisation dans le tableau de bord pour comprendre les modèles d’adoption et d’engagement globaux. Ces graphiques vous aident à identifier l’endroit où l’utilisation augmente, diminue ou diminue, afin de pouvoir prendre des mesures pour maintenir l’engagement.
| Unité de mesure | Ce qu’il montre | Comment l’interpréter |
|---|---|---|
| Utilisateurs actifs quotidiens de l’IDE (DAU) | Utilisateurs uniques ayant interagi avec Copilot chaque jour. | La croissance soutenue de DAU signale un engagement cohérent ; Des baisses nettes peuvent indiquer des problèmes de configuration ou un intérêt réduit. |
| Utilisateurs actifs hebdomadaires de l’IDE (WAU) | Utilisateurs uniques actifs sur une fenêtre glissante de sept jours. | Un rapport WAU-licence sain (>60%) indique une utilisation continue forte. |
| Taux d'acceptation des complétions de code | Pourcentage de suggestions acceptées. | Un taux croissant suggère une augmentation de la confiance et de l’utilité ; une baisse peut indiquer des suggestions incompatibles ou des contraintes dans le flux de travail. |
Examen de l’adoption des fonctionnalités
Les graphiques « Demandes par mode conversation » et « Adoption de l’agent » montrent comment les développeurs utilisent Discussion avec Copilot et agent co-pilote.
| Signal | Ce qu’il vous dit | Ce que vous devez surveiller |
|---|---|---|
| Demandes par mode conversation | Répartition des interactions de conversation par mode : Demander, Modifier, Planifier ou Agent. | Une distribution équilibrée suggère que les utilisateurs explorent plusieurs fonctionnalités. L’utilisation intensive d’un mode peut mettre en évidence l’endroit où l’activation doit se concentrer. |
| Adoption de l’agent | Pourcentage d’utilisateurs actifs qui ont utilisé agent co-pilote. | La croissance au fil du temps montre que les développeurs progressent de l’achèvement de base vers des fonctionnalités plus avancées Copilot . |
Examen de l’adoption du modèle
Les graphiques « Utilisation du modèle par jour » et « Utilisation du modèle par mode conversation » vous aident à comprendre les modèles IA les plus fréquemment utilisés.
| Graphique | Descriptif | Informations à extraire |
|---|---|---|
| Utilisation du modèle par jour | Affiche les modèles IA qui alimentent Discussion avec Copilot l’activité. | Identifiez si les utilisateurs s’intéressent principalement aux modèles par défaut ou à des expériences avec des modèles plus récents. |
| Utilisation du modèle par mode de conversation | Décompose l’utilisation du modèle par mode conversation (Demander, Modifier, Planifier, Agent). | Surveillez l’évolution de l’adoption du modèle à mesure que de nouveaux modèles sont publiés. |
Remarque
Les diagrammes d’utilisation du modèle représentent actuellement uniquement l’activité de conversation. Les données d’achèvement ne sont pas incluses dans les répartitions de modèle.
Examen de l’utilisation de la langue
Les graphiques « Utilisation du langage » et « Utilisation du langage par jour » montrent les langages de programmation que les développeurs utilisent le plus souvent avec Copilot.
| Graphique | Descriptif | Comment l’utiliser ? |
|---|---|---|
| Utilisation de la langue | Affiche la répartition de l’activité Discussion avec Copilot par langage de programmation. | Identifiez où Discussion avec Copilot apporte le plus de valeur et où un support ou un accompagnement supplémentaires pourraient être utiles. |
| Utilisation de la langue par jour | Suit les fluctuations quotidiennes de l’activité linguistique. | Détectez les changements dans les priorités de développement ou confirmez si de nouvelles équipes ou projets conduisent à une augmentation de l'activité. |
Examen des cohortes d’adoption
La distribution de cohorte d’adoption du tableau de bord d’impact montre le partage des utilisateurs dans chaque phase et la façon dont cette distribution se déplace au fil du temps. Pour connaître les significations de chaque phase et le fonctionnement de la classification, consultez Métriques d’utilisation GitHub Copilot.
| Signal | Ce qu’il suggère | Action suggérée |
|---|---|---|
| Réduction de la part de la phase 1, augmentation de celle de la phase 2 ou de la phase 3 | Les utilisateurs progressent de la saisie semi-automatique du code vers les flux de travail pilotés par l’agent. | Continuer l’activation actuelle ; envisagez de partager des histoires de réussite internes pour soutenir l’élan. |
| Part d’utilisateurs passifs importante ou croissante | De nombreux utilisateurs sous licence n’ont pas encore atteint le seuil d’engagement pour une phase. | Vérifiez l’attribution de la licence et la configuration de l’IDE ; proposez un accompagnement de prise en main pour réengager les utilisateurs inactifs. Vérifiez également si les utilisateurs concernés utilisent principalement une surface qui ne fait pas partie des critères de classification d’une phase, telle que Discussion avec Copilot sur GitHub.com. |
| Progression bloquée de la phase 1 à la phase 2 | Les utilisateurs sont à l’aise avec les complétions et le chat, mais n’ont pas adopté les interfaces agentiques. | Suivez une carte de recommandation, par exemple pour configurer Agent cloud Copilot, ou lancez une démonstration des flux de travail des agents. |
| Progression bloquée de la phase 2 à la phase 3 | Les utilisateurs ont adopté une surface d’agent, mais n’ont pas superposé de surfaces d’agent supplémentaires. | Suivez une fiche de recommandation, par exemple en activant révision du code Copilot, afin d’introduire un deuxième point d’accès d’agent. |
| La phase d’un utilisateur passe d’un jour à l’autre sans changer ses habitudes | L’attribution de la phase est recalculée quotidiennement à partir d’une fenêtre glissante de 28 jours ; la phase d’un utilisateur change donc à mesure que les jours les plus anciens sortent de cette fenêtre. | Il s’agit d’un comportement attendu, et non d’une erreur de données ; aucune action n’est nécessaire. |
Lorsque vous voyez une carte de recommandation dans le tableau de bord, par exemple pour configurer Agent cloud Copilot, activer révision du code Copilot ou envoyer un rappel d’intégration, suivez le guide pratique associé pour terminer la configuration. Chaque recommandation est générée à partir de la distribution actuelle de la cohorte de votre organisation et cible l’écart le plus susceptible de déplacer les utilisateurs vers une adoption plus approfondie.
Examen du multiplicateur d’adoption
Le multiplicateur d’adoption compare les utilisateurs engagés (phase 1, 2 ou 3) aux utilisateurs passifs sur le code expédié (demandes de tirage fusionnées par utilisateur par mois) et le temps de fusion des demandes de tirage. Cela montre l’impact relatif de l’adoption plus approfondie, indépendamment du nombre d’utilisateurs qui entrent dans chaque phase.
| Signal | Ce qu’il suggère | Action suggérée |
|---|---|---|
| Les utilisateurs engagés fusionnent davantage de pull requests chaque mois, par utilisateur, que les utilisateurs passifs | Une adoption plus poussée Copilot est associée à une productivité individuelle plus élevée. | Utilisez cette comparaison pour étayer l’argument en faveur de la poursuite des investissements dans la montée en compétence. |
| Les utilisateurs engagés fusionnent moins de pull requests par utilisateur et par mois que les utilisateurs passifs | Les utilisateurs engagés peuvent consacrer plus de temps à des travaux plus volumineux ou plus complexes, ou la comparaison peut refléter les différences dans la composition de l’équipe plutôt que sur la profondeur de l’adoption. | Croisez ces informations avec la répartition des cohortes d’adoption et les données au niveau des équipes avant de tirer des conclusions ; évitez de considérer le multiplicateur comme un indicateur autonome de productivité. |
| Les utilisateurs engagés fusionnent les pull requests plus rapidement que les utilisateurs passifs | Une adoption plus large est associée à un cycle de vie des pull requests plus court. | Utilisez cette comparaison avec les métriques du cycle de vie des pull requests pour évaluer l’impact global sur la livraison. |
| Le multiplicateur reste stable malgré la croissance de la part des phases 2 ou 3 | L’adoption de l’agent ne s’est pas encore traduite par une différence mesurable en termes de résultats entre les utilisateurs engagés et les utilisateurs passifs. | Vérifiez si l’utilisation de l’agent se concentre chez quelques utilisateurs ou au sein de quelques équipes, et si suffisamment de temps s’est écoulé depuis le déploiement pour que l’impact se manifeste. |
Remarque
Le multiplicateur d’adoption compare deux populations différentes d’utilisateurs, pas les mêmes utilisateurs au fil du temps. Les différences dans la composition de l’équipe, la complexité du projet ou l’ancienneté entre les utilisateurs engagés et passifs peuvent influencer la comparaison autant que Copilot l’adoption elle-même.
Agir sur vos analyses
Utilisez les tendances d’utilisation, d’adoption des fonctionnalités et d’activité linguistique pour guider la planification de l’activation et du déploiement.
| Observation | Cause potentielle | Action suggérée |
|---|---|---|
| Adoption élevée dans certaines équipes, mais faible dans d’autres | Certaines équipes n’ont Discussion avec Copilot peut-être pas activé ou configuré correctement. | Vérifier l’attribution de licence et la configuration de l’IDE ; offrir l’onboarding au niveau de l’équipe. |
| Utilisation stable mais faible adoption de l’agent | Les développeurs peuvent ne pas connaître les agent co-pilote fonctionnalités. | Partagez des démonstrations internes ou des histoires de réussite. |
| Baisse du taux de DAU ou d’acceptation | Problèmes de configuration ou pertinence réduite des suggestions. | Encouragez les commentaires et vérifiez les versions d’IDE et d’extension. |
Conseil
Envisagez de combiner des tendances de tableau de bord avec des commentaires provenant d’enquêtes ou de rétrospectives pour obtenir une image complète de Copilotl’impact sur la productivité des développeurs.
Étapes suivantes
- Pour accéder aux métriques par programmation, notamment les enregistrements d’entreprise, d’organisation, de référentiel et de niveau utilisateur, consultez Points de terminaison d’API REST pour les métriques d’utilisation Copilot.
- Pour construire des métriques au niveau de l’équipe à partir du rapport des métriques d’utilisation par utilisateur, consultez Métriques d’utilisation Copilot au niveau de l’équipe.