Cet article analyse empiriquement l'impact des modèles de langage à grande échelle (MLL) sur le développement de logiciels libres (OSS). Afin d'étudier l'impact des LLM sur le travail des développeurs OSS dans trois domaines majeurs : le développement de code, le transfert collaboratif de connaissances et le développement technologique, nous utilisons le blocage temporaire de ChatGPT en Italie comme expérience naturelle et analysons les données de 88 022 développeurs OSS GitHub dans trois pays : l'Italie, la France et le Portugal, en utilisant le cadre d'analyse des différences de différences et les effets fixes bidirectionnels. Les résultats montrent que l'approche ChatGPT améliore la productivité des développeurs de 6,4 %, le partage des connaissances de 9,6 % et l'acquisition de compétences de 8,4 %, et ces effets varient selon le niveau d'expérience utilisateur. Les développeurs débutants bénéficient davantage d'une productivité accrue, tandis que les développeurs expérimentés bénéficient davantage d'un meilleur partage des connaissances et d'une acquisition de compétences améliorée. De plus, l'apprentissage soutenu par les LLM s'avère plus efficace dans les situations techniquement complexes, fragmentées ou en évolution rapide. Les effets des LLM sur la productivité vont au-delà de la génération directe de code et incluent un apprentissage collaboratif et un échange de connaissances améliorés entre développeurs.
