Présentation
Cette formation permet aux développeurs de découvrir comment l’intelligence artificielle générative peut accélérer la conception, le développement et la maintenance de logiciels. Les participants apprendront à utiliser les assistants IA pour générer du code, créer des scripts, documenter leurs développements, détecter des erreurs et optimiser leurs applications, tout en conservant les bonnes pratiques de qualité et de sécurité.
Objectifs pédagogiques
À l’issue de cette formation, vous serez capable de :
- Utiliser l’intelligence artificielle pour générer, compléter et optimiser du code source.
- Concevoir des prompts adaptés aux besoins de développement logiciel.
- Exploiter l’IA pour détecter, corriger et expliquer des erreurs de programmation.
- Produire de la documentation technique et automatiser certaines tâches de développement.
- Appliquer les bonnes pratiques de sécurité, de qualité et de validation du code généré.
Prérequis
Bon aisance de l’utilisation d’un ordinateur et de la navigation web.
Pour quels profils ?
Pour tous, l’IA générative peut être utilisée dans tous les domaines
Matériel à disposition
Serveur et Cloud de partage, WIFI
Mac ou PC ayant :
- Ryzen 7 – M1 – 16-32 Go RAM
- Disque dur 1To SSD
- Écran 24-27 pouces
Et plus encore…
Bonne humeur, devinettes et partage… le petit plus dans un contexte idéal d’apprentissage !
En présentiel : Accueil avec café, thé, madeleine,…
En distanciel : sur Teams ou Zoom à votre convenance.
Contenu de formation
Découvrir l’IA appliquée au développement logiciel
- Les principes de l’intelligence artificielle générative.
- Panorama des assistants de développement (GitHub Copilot, ChatGPT Codex, Gemini, Le Chat, Claude Code…).
- Les avantages, limites et cas d’usage de l’IA dans le développement.
- Chat VS IA code
- Les bonnes pratiques d’utilisation.
Concevoir des prompts efficaces pour le développement
- Structurer une demande technique.
- Décrire un besoin fonctionnel ou algorithmique.
- Générer du code dans différents langages.
- Demander plusieurs solutions et comparer les approches.
- Affiner les résultats par itérations.
Générer et optimiser du code
- Création de fonctions, classes et modules.
- Génération de scripts d’automatisation.
- Conversion de code entre différents langages.
- Optimisation des performances et de la lisibilité.
- Refactoring assisté par l’IA.
- Respect des bonnes pratiques de développement.
Déboguer et tester avec l’IA
- Analyse des messages d’erreur.
- Détection des bugs et des anomalies.
- Proposition de corrections.
- Génération de tests unitaires et de jeux de données.
- Explication du fonctionnement d’un code existant.
Produire la documentation technique
- Génération de commentaires de code.
- Création de documentation développeur.
- Rédaction de fichiers README.
- Génération de documentation API.
- Création de guides d’installation et d’utilisation.
Sécurité et qualité du code
- Détection des failles de sécurité courantes.
- Validation des propositions de l’IA.
- Protection des données et du code source.
- Confidentialité des projets.
- Limites de l’IA dans le développement logiciel.
Intégrer l’IA dans le cycle de développement
- Utilisation de l’IA avec les environnements de développement (IDE).
- Assistance à la revue de code.
- Automatisation des tâches répétitives.
- Optimisation des workflows de développement.
- Collaboration entre développeurs et IA.
Atelier pratique
- Génération d’un module ou d’un script à partir d’un cahier des charges.
- Débogage et optimisation d’un code existant.
- Génération de tests et de documentation.
- Mise en œuvre d’un assistant IA dans un environnement de développement.
- Analyse des résultats et partage des bonnes pratiques.
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