.Formation "IA pour développeurs"

Durée de la formation : 2 à 4 jours (modulable selon vos besoins).

Objectifs : Cette formation a pour objectif d'apporter aux équipes d'ingénierie logicielle les compétences nécessaires pour industrialiser l'usage des assistants de code modernes. Elle permet de passer d’usages opportunistes à des pratiques intégrées dans l’ensemble du flux de production (pull requests, CI, génération de tests, documentation, design et refactoring) tout en maîtrisant les risques (confidentialité, sécurité, propriété intellectuelle).

Pré-requis : Aucun prérequis spécifique au-delà d’une pratique quotidienne du développement logiciel.

Public : Développeurs (front-end, back-end, fullstack, mobile), Tech leads, Architectes, CTOs, équipes DevOps et QA.

Pédagogie : Animée par des experts-praticiens qui intègrent quotidiennement ces outils dans leurs flux. Alternance de théorie et de pratique sur-mesure sur vos propres projets (sous réserve de confidentialité) ou sur des bacs à sable représentatifs de vos technos (Node.js, Python, TypeScript, etc.).

Formation IA pour Développeurs


Plan de la formation :


  1. État de l'art du développement assisté par IA
    1. Comparatif approfondi : GitHub Copilot vs Claude Code vs Cursor vs Gemini Code Assist
    2. Analyse des forces et faiblesses sur les principaux langages (TypeScript, Python, Java, C#, Go)
    3. Le rôle des modèles de raisonnement (Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, o3/o4, Gemini 1.5 Pro) dans la résolution de tâches complexes
  2. Maîtriser l'ingénierie de prompt pour le code (Prompt Engineering)
    1. Structurer un "System Prompt" adapté à un projet ou à une stack technique
    2. Utilisation avancée des fichiers de configuration (`.cursorrules`, `.github/copilot-instructions.md`)
    3. Fournir du contexte pertinent (RAG local) et guider l'IA pour éliminer les hallucinations syntaxiques
  3. Refactoring, Dette Technique et Génération de Tests
    1. Atelier pratique : Simplifier et typer une portion de code legacy ou complexe à l'aide de l'IA
    2. Génération de suites de tests unitaires, d'intégration et end-to-end (Vitest, Jest, Playwright)
    3. Sécuriser le code par l'automatisation des tests avec l'IA
  4. Développement Agentique : l'étape d'après
    1. Prise en main des outils en ligne de commande (CLI) comme **Claude Code**
    2. Laisser l'IA analyser les logs d'erreurs, explorer le code source et proposer des corrections complètes
    3. Garder le contrôle : Les bonnes pratiques du "Human-in-the-loop"
  5. Architecture, Documentation et Design de solutions
    1. Génération de schémas d'architecture visualisables avec l'IA (Mermaid, PlantUML)
    2. Documentation automatique d'APIs et de bases de données (Swagger / OpenAPI)
    3. Traduire des besoins métier vagues en spécifications techniques structurées
  6. Sécurité, Propriété Intellectuelle et Gouvernance
    1. Risques de fuites de secrets dans les prompts et logs
    2. Détecter et corriger les vulnérabilités de sécurité ou les failles de type OWASP introduites par l'IA
    3. Droits d'auteur et licences des morceaux de code générés
    4. Mise en place d'une charte interne pour l'usage éthique et sécurisé de l'IA dans l'entreprise

Liens utiles :
- Site officiel GitHub Copilot
- Modèles Claude par Anthropic
- Cursor - The AI-first Code Editor

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