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Plan du cours

Jour 1 | Comprendre les outils et première réalisation

Module 1 | Comment fonctionnent réellement les outils de codage par IA

Sujets abordés :
• Compréhension des fenêtres de contexte et de leurs limites
• L'état sans mémoire (statelessness) et la manière dont les modèles d'IA conservent les informations au sein d'une session
• Le flux de travail Planifier → Exécuter → Réviser
• Les points forts et les lacunes des outils de codage assistés par l'IA
• Les meilleures pratiques pour collaborer efficacement avec des assistants IA

Module 2 | Le paysage des outils de codage par IA

Sujets abordés :
• Vue d'ensemble de l'écosystème actuel du codage assisté par l'IA
• Compréhension des différences entre des outils tels que Cursor, GitHub Copilot et Claude Code
• Choix du modèle et de l'outil adaptés à chaque tâche
• Points forts et limites des différents assistants de codage
• Recommandations pratiques pour l'adoption d'outils au sein des équipes de développement

Module 3 | Anatomie d'une invite (prompt)

Sujets abordés :
• Les composants clés d'une invite efficace
• Fournir du contexte et définir clairement la tâche
• Spécifier les formats de sortie et les contraintes
• Cadres et modèles courants d'invites (prompts)
• Techniques pour améliorer la qualité et la cohérence des invites

Module 4 | Premier codage : création à partir de zéro

Sujets abordés :
• Création d'un projet à partir d'un dossier vide
• Établissement de la structure initiale et des structures de base (scaffolding) de l'application
• Gestion des dépendances et configuration du projet
• Amélioration itérative du code généré
• Tests et affinement de la solution finale

Jour 2 | Bases de code existantes, personnalisation et révision

Module 5 | Travailler au sein d'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 d'IA
• Cartographie de la structure des applications et des dépendances
• Génération de documentation et de résumés techniques
• Accélération de l'intégration dans des projets existants

Module 6 | Tâches quotidiennes : correction, fonctionnalités et tests

Sujets abordés :
• Utilisation des outils d'IA pour investiguer et corriger des bugs
• Implémentation de nouvelles fonctionnalités et améliorations
• Rédaction et amélioration des tests automatisés
• Validation du code généré et des modifications apportées
• Augmentation de la productivité dans les tâches quotidiennes de développement

Module 7 | Personnalisation : de quoi s'agit-il ?

Sujets abordés :
• Compréhension des règles du projet et des fichiers de configuration
• Introduction aux concepts AGENTS.md et de la mémoire du 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

Module 8 | Cadres de sécurité, risques et jugement

Sujets abordés :
• Révision et validation du code généré par l'IA
• Compréhension des modes d'échec courants et des limites
• Reconnaissance des risques liés à l'injection de prompts et à la sécurité
• Décider quelles tâches peuvent être déléguées à l'IA
• Appliquer le jugement humain et maintenir la responsabilité dans le développement logiciel

Pré requis

Aucune expérience préalable en programmation ou en utilisation d'outils d'IA n'est requise.

Une familiarité de base avec le code ou Git est utile.

Compte autorisé (Claude Code / Cursor / Copilot)

Public cible :

Personnes débutant avec le développement assisté par l'IA, y compris les non-programmeurs et les programmeurs occasionnels, ainsi que les professionnels de rôles techniques connexes tels que les tests (QA), la data, le produit ou les opérations. Aucune connaissance préalable du développement n'est supposée.

 14 Heures

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