Plan du cours

Introduction au Vibe Coding

  • Définition et historique du vibe coding
  • Philosophie de la collaboration “prompt-to-code”
  • Comment le coding assisté par l'IA diffère du développement traditionnel

Grands Modèles Linguistiques dans le Coding

  • Aperçu des LLMs pour les développeurs : GPT-4, DeepSeek, Qwen, Mistral
  • Comparaison entre les AI coders open source et propriétaires
  • Déploiement des LLMs localement ou via des APIs

Ingénierie de Prompts pour les Développeurs

  • Techniques efficaces d'ingénierie de prompts pour la génération et le refactoring de code
  • Gestion du contexte et de l'état de conversation
  • Création de modèles de prompts réutilisables pour les tâches de coding

Environnements de Vibe Coding Pratiques

  • Utilisation de Replit pour le coding collaboratif assisté par l'IA
  • Intégration de GitHub Copilot et Qwen Coder dans les IDEs
  • Personnalisation des workflows pour la collaboration d'équipe

Qualité et Validation du Code dans les Workflows Assistés par l'IA

  • Revue et test du code généré par des LLMs
  • Assurer la cohérence, la maintenabilité et la sécurité
  • Intégration d'outils de validation du code dans les workflows

Intégration Entreprise et Gouvernance

  • Étendre le vibe coding à travers les équipes
  • Gouvernance, éthique et conformité de l'IA dans la génération de code
  • Conception de cadres organisationnels pour le développement assisté par l'IA

Sujets Avancés : Extension du Vibe Coding

  • Combinaison de plusieurs LLMs pour des workflows hybrides d'IA
  • Intégration du vibe coding dans l'automatisation CI/CD
  • Tendances futures : écosystèmes de développement multi-agents

Projet d'équipe et Collaboration

  • Conception d'un projet de coding assisté par l'IA en situation réelle
  • Collaboration entre développeurs humains et IA
  • Présentation des résultats et mesure des gains de productivité

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des workflows de développement logiciel
  • Une expérience avec Python, JavaScript ou un autre langage de programmation moderne
  • Une familiarité avec les systèmes de contrôle de version basés sur Git

Public Cible

  • Ingénieurs logiciels explorant le développement assisté par l'IA
  • Responsables techniques supervisant l'adoption de l'IA dans les workflows de coding
  • Équipes de développement d'entreprise souhaitant intégrer des LLMs dans leurs pipelines de production
 21 Heures

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