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Plan du cours

La Pile de Personnalisation à Quatre Niveaux

Niveau 1 | Comprend – Règles et AGENTS.md

Thématiques couvertes :
• Définition des conventions de projet et normes de codage
• Documentation de l'architecture et des contraintes techniques
• Création de guides de projet neutres vis-à-vis des outils
• Maintien de la cohérence entre les équipes de développement et les outils d'IA

Niveau 2 | Peut – Compétences (Skills)

Thématiques couvertes :
• Création d'unités réutilisables de connaissances spécialisées
• Chargement contextuel des informations uniquement lorsque nécessaire
• Réduction de la taille du contexte tout en améliorant les performances des tâches
• Constitution de bibliothèques de workflows et d'expertises réutilisables

Niveau 3 | Accède – MCP

Thématiques couvertes :
• Connexion des outils d'IA aux systèmes et services externes
• Accès aux référentiels de code, bases de données et sources de documentation
• Extension des capacités des assistants de codage assisté par IA
• Mise en œuvre d'intégrations sécurisées et de contrôles de gouvernance

Niveau 4 | Agît – Agents

Thématiques couvertes :
• Compréhension des agents d'IA autonomes et de leurs capacités
• Lecture, écriture, test et révisions de code en autonomie
• Gestion des workflows orientés objectifs et des tâches déléguées
• Mise en place de mécanismes de supervision et de revue humaine pour les systèmes agents

Jour 1 | Délégation et Extension des Outils

Module 1 | De l'Assistant à l'Agent

Thématiques couvertes :
• Différence entre assistants d'IA et agents autonomes
• Complétion de code en ligne versus délégation par agent
• Impact des workflows agents sur la structuration des tâches de développement
• Identification des tâches adaptées à la délégation aux agents
• Bonnes pratiques pour collaborer avec des systèmes d'IA autonomes

Module 2 | Des Délégations Efficaces Sans Surveille Constamment

Thématiques couvertes :
• Rédaction d'instructions efficaces pour les agents d'IA
• Fourniture du contexte suffisant et des exigences métier
• Définition des contraintes et limites d'exécution
• Établissement de critères d'acceptation clairs et mesures de succès
• Minimisation de l'intervention humaine tout en maintenant la qualité

Module 3 | Pile de Personnalisation et Domaines d'Application

Thématiques couvertes :
• Compréhension de la pile de personnalisation à quatre niveaux
• Utilisation des Règles et AGENTS.md pour définir les conventions du projet
• Détermination des mécanismes de personnalisation applicables selon le scénario
• Gestion efficace du contexte entre différents outils et projets
• Création d'environnements de développement assisté par IA cohérents

Module 4 | Compétences (Skills) et Sous-Agents

Thématiques couvertes :
• Création de Compétences réutilisables pour les workflows et tâches courants
• Empaquetage des connaissances spécialisées pour une utilisation répétée
• Compréhension du rôle des sous-agents et des contextes isolés
• Délégation de tâches bornées à des agents spécialisés
• Amélioration de l'efficacité via des workflows d'IA modulaires

Jour 2 | Connexion des Outils, Parallélisme et Gouvernance

Module 5 | MCP : Connecter et Construire

Thématiques couvertes :
• Principes du Model Context Protocol (MCP)
• Connexion des outils d'IA aux systèmes et services externes
• Intégration des navigateurs, bases de données, référentiels de code et sources de documentation
• Construction d'un serveur MCP personnalisé
• Gestion du contrôle d'accès et considérations de sécurité

Module 6 | Le Workflow Structuré Basé sur l'IA Agents

Thématiques couvertes :
• Établissement d'un processus de développement assisté par IA répétable
• Brainstorming et planification avec des agents d'IA
• Construction et mise en œuvre collaboratives des solutions
• Tests et validation des sorties générées
• Revue et finalisation des livrables avec les étapes de vérification appropriées

Module 7 | Développement Parallèle

Thématiques couvertes :
• Exécution simultanée de plusieurs agents d'IA
• Travail sur des branches isolées et worktrees Git
• Coordination des activités de développement entre workflows parallèles
• Fusion et validation des sorties de multiples agents
• Amélioration de la productivité grâce aux stratégies d'exécution en parallèle

Module 8 | Risques, Revue et Gouvernance

Thématiques couvertes :
• Évaluation et validation des Compétences (Skills) externes et serveurs MCP
• Compréhension des risques sécuritaires et de gouvernance
• Gestion des permissions et droits d'accès
• Protection des données sensibles et de la propriété intellectuelle
• Établissement de processus de revue et pratiques d'assurance qualité

Module 9 | Adoption de l'IA dans le Développement Logiciel : Cas d'Usage et Prochaines Étapes

Thématiques couvertes :
• Intégration de l'IA dans le Cycle de Vie du Développement Logiciel (SDLC) par les organisations
• Cas d'usage réels et exemples d'implémentation issus de différents secteurs
• Approches courantes d'adoption de l'IA : adoption individuelle, adoption par équipe et enablement organisationnel
• Cas d'usage typiques à travers le SDLC :
• Collecte des exigences et documentation
• Génération de code et prototypage
• Tests et assurance qualité
• Revue de code et refactoring
• Documentation et gestion des connaissances
• DevOps et gestion des incidents
• Modèles de gouvernance, politiques et considérations sécuritaires
• Mesure de la productivité et du retour sur investissement (ROI) du développement assisté par IA
• Construction d'une feuille de route interne pour l'adoption de l'IA
• Définition des prochaines étapes pratiques pour les participants et leurs équipes

Atelier de Discussion Interactive

• Défis actuels au sein des équipes de développement des participants
• Identification des cas d'usage à forte valeur pour une adoption immédiate
• Risques, points bloquants et considérations organisationnelles
• Création d'un plan d'action initial pour l'intégration de l'IA.

Pré requis

Expérience professionnelle en développement, aisance avec le terminal et connaissances pratiques de Git. Utilisation régulière d'un outil de codage assisté par IA ou achèvement du cours Fondamentaux.

Audience

Développeurs utilisant déjà des outils d'IA, chefs techniques responsables de l'adoption au sein de leur équipe, et ingénieurs plateformes ou DevOps construisant des Compétences et des serveurs MCP.

 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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