Plan du cours
Comprendre les outils et réaliser une première construction
Comment fonctionnent réellement les outils de code IA
Sujets abordés : • Compréhension des fenêtres de contexte et de leurs limites • Nature non étatique (statelessness) et la façon dont les modèles IA conservent les informations pendant une session • Le flux de travail Planifier → Exécuter → Revoir • Ce que les outils de code IA font bien et où ils rencontrent des difficultés • Bonnes pratiques pour collaborer efficacement avec des assistants IA
Le paysage du code IA
Sujets abordés : • Vue d'ensemble de l'écosystème actuel du code IA • Compréhension des différences entre des outils tels que Cursor, GitHub Copilot et Claude Code • Sélection du bon modèle et de l'outil pour différentes tâches • Atouts et limites de divers assistants de code • Recommandations pratiques pour l'adoption d'outils au sein des équipes de développement
Anatomie d'un prompt
Sujets abordés : • Les composantes clés d'un prompt efficace • Fournir un contexte et définir clairement la tâche • Spécifier les formats de sortie et les contraintes • Cadres et modèles de prompting courants • Techniques pour améliorer la qualité et la cohérence des prompts
Premiers pas en codage : construction à partir de zéro
Sujets abordés : • Construction d'un projet depuis un dossier vide • Création de la structure initiale de l'application et du scaffolding • Gestion des dépendances et de la configuration du projet • Amélioration itérative du code généré • Tests et affinage de la solution finale
Bases de code existantes, personnalisation et relecture
Travail dans une base de code
Sujets abordés : • Navigation et compréhension d'une base de code inconnue • Interrogation et analyse de projets existants à l'aide d'outils IA • Cartographie de la structure de l'application et des dépendances • Génération de documentation et de résumés techniques • Accélération de l'intégration dans des projets existants
Tâches quotidiennes : correction, fonctionnalités et tests
Sujets abordés : • Utilisation d'outils IA pour diagnostiquer et corriger les bogues • Implémentation de nouvelles fonctionnalités et d'améliorations • Rédaction et amélioration de tests automatisés • Validation du code généré et des modifications • Augmentation de la productivité dans les tâches de développement quotidiennes
Personnalisation : de quoi s'agit-il
Sujets abordés : • Compréhension des règles de projet et des fichiers de configuration • Introduction aux concepts AGENTS.md et de mémoire de projet • Où et quand les mécanismes de personnalisation s'appliquent • Bonnes pratiques pour configurer les assistants IA • Vue d'ensemble des approches d'implémentation avancées
Freinages, risques et jugement
Sujets abordés : • Relecture et validation du code généré par IA • Compréhension des modes d'échec courants et des limites • Reconnaissance de l'injection de prompts et des risques de sécurité • Décider de quelle tâche peut être déléguée à l'IA • Appliquer le jugement humain et maintenir la responsabilité dans le développement logiciel
Pré requis
Aucune expérience préalable en codage ou en outils IA n'est requise.
Une connaissance basique du code ou de Git est un atout
Compte autorisé (Claude Code / Cursor / Copilot)
Public cible :
Personnes nouvelles du développement assisté par l'IA, y compris les non-codeurs et les codeurs occasionnels, ainsi que les rôles techniques connexes en QA, data, produit ou opérations. Aucun bagage en développement n'est supposé.
Nos clients témoignent (2)
Considérations relatives à la confidentialité et aux politiques applicables
Angelo Stefano Soglia - Parkino srl
Formation - Claude AI for Workflow Automation and Productivity
Traduction automatique
Apprendre à formuler des prompts pour Claude et l’utiliser pour exploiter toutes les données dont je dispose.
Mike Hartleroad - Furniture Row
Formation - Claude AI for Data Analysis and Business Intelligence
Traduction automatique