Plan du cours
⚔️ Niveau 1 : La Crypte de la Découverte – Secrets des Exigences
Mission : Utiliser LLMs (ChatGPT) pour extraire des exigences structurées à partir d'entrées vagues.
Points clés :
- Interpréter les idées de produit ambigües ou les demandes de fonctionnalités
- Utiliser l'IA pour :
- Générer des histoires d'utilisateur et des critères d'acceptation
- Suggérer des personnages et scénarios
- Générer des artefacts visuels (par exemple, des diagrammes simples avec Mermaid ou draw.io)
🔥 Niveau 2 : La Forge de Design – Le Rouleau de l'Architecte
Mission : Utiliser l'IA pour créer et valider des plans d'architecture.
Points clés :
- Utiliser l'IA pour :
- Proposer un style architectural (monolithique, microservices, sans serveur)
- Générer des diagrammes de composants et interactions haut niveau
- Scaffold les structures de classe/module
- Défier les choix des pairs par des revues de design peer-to-peer
Résultat : Architecture validée + squelette de code
🧙♂️ Niveau 3 : L'Arène du Code – Le Codex de la Gauntlet
Mission : Utiliser des copilotes IA pour implémenter les fonctionnalités et améliorer le code.
Points clés :
- Utiliser GitHub Copilot ou ChatGPT pour implémenter la fonctionnalité
- Réfacturer le code généré par l'IA pour :
- Prestations
- Sécurité
- Maintenabilité
- Injecter des "odeurs de code" et mener des défis de nettoyage peer-to-peer
Résultat : Codebase fonctionnelle, refactorisée, générée par IA
🐛 Niveau 4 : La Marécage des Bugs – Tester l'obscurité
Mission : Générer et améliorer les tests avec IA, puis trouver des bugs dans le code d'autres.
Points clés :
- Utiliser l'IA pour :
- Générer des tests unitaires
- Générer des tests d'intégration
- Simuler des cas limites
- Échanger des codes bugués avec une autre équipe pour le débogage assisté par IA
Résultat : Suite de tests + rapport de bugs + corrections de bugs
⚙️ Niveau 5 : Les Portails du Pipeline – La Porte de l'Automate
Mission : Configurer des pipelines CI/CD intelligents avec l'aide d'IA.
Points clés :
- Utiliser IA pour :
- Définir les workflows (par exemple, GitHub Actions)
- Automatiser les étapes de construction, test et déploiement
- Suggérer des politiques de détection d'anomalies/retrait
Résultat : Script ou flux CI/CD fonctionnel assisté par IA
🏰 Niveau 6 : La Citadelle de la Surveillance – Le Guet du Log
Mission : Analyser les logs et utiliser l'apprentissage machine pour détecter des anomalies et simuler une récupération.
Points clés :
- Analyser des logs pré-remplis ou générés
- Utiliser IA pour :
- Identifier les anomalies ou tendances d'erreur
- Suggérer des réponses automatisées (par exemple, scripts de guérison auto, alertes)
- Créer des tableaux de bord ou résumés visuels
Résultat : Plan de surveillance ou mécanisme d'alerte intelligent simulé
🧙♀️ Niveau Final : L'Arène du Héros – Construire le SDLC ultime soutenu par l’IA
Mission : Les équipes appliquent tout ce qu'elles ont appris pour construire une boucle SDLC fonctionnelle pour un mini-projet.
Points clés :
- Sélectionner un mini-projet d'équipe (par exemple, suivi de bugs, chatbot, microservice)
- Apliquer l'IA à chaque phase du SDLC :
- Besoins, Design, Code, Test, Déploiement, Surveillance
- Présenter les résultats dans une courte démonstration d'équipe
Voting entre pairs ou jugement pour le pipeline IA le plus efficace
Résultat : Implémentation SDLC end-to-end renforcée par l’IA + présentation de l’équipe
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Appliquer des outils IA génératifs pour extraire et structurer les exigences logicielles
- Générer des diagrammes architecturaux et valider les choix de conception en utilisant l'IA
- Utiliser des copilotes IA pour implémenter et réfactorer le code de production
- Automatiser la génération de tests et effectuer un débogage assisté par IA
- Définir des pipelines CI/CD intelligents qui détectent et réagissent aux anomalies
- Analyser les logs avec des outils IA/ml pour identifier les risques et simuler la guérison auto
- Démontrer un SDLC entièrement renforcé par l’IA à travers un mini-projet d’équipe
Pré requis
Audience : Développeurs de logiciels, testeurs, architectes, DevOps ingénieurs, propriétaires de produits
Les participants devraient avoir :
- Une compréhension pratique du cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
- Expérience pratique dans au moins un langage de programmation (par exemple, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
- Familiarité avec :
- L'écriture et la lecture de scénarios d'utilisateur ou des exigences
- Les principes de base du design logiciel
- Le contrôle de version (par exemple, Git)
- L'écriture et l'exécution de tests unitaires
- La mise en œuvre ou l’interprétation des pipelines CI/CD
💡 Ce workshop est destiné à un public intermédiaire à avancé. Il s'adresse aux professionnels qui font déjà partie d'équipes de livraison logicielle (développeurs, testeurs, DevOps ingénieurs, architectes, propriétaires de produits).
Nos clients témoignent (1)
Connaissances avancées de l'enseignant dans l'utilisation du copilote et sessions pratiques suffisantes et efficaces
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique