Prenez contact avec nous

Plan du cours

La pile de personnalisation à quatre niveaux

Niveau 1 | Connaît – Règles et AGENTS.md

Sujets abordés :
• Définition des conventions du projet et des 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 | Sait faire – Compétences (Skills)

Sujets abordés :
• Création d'unités réutilisables de savoir-faire spécialisé
• Chargement des informations contextuelles uniquement lorsque cela est nécessaire
• Réduction de la taille du contexte tout en améliorant les performances des tâches
• Élaboration de bibliothèques de workflows et d'expertise réutilisables

Niveau 3 | Interconnecte – MCP

Sujets abordés :
• Connexion des outils d'IA à des systèmes et services externes
• Accès aux dépôts, bases de données et sources de documentation
• Extension des capacités des assistants de codage alimentés par l'IA
• Mise en place d'intégrations sécurisées et de contrôles de gouvernance

Niveau 4 | Agit – Agents

Sujets abordés :
• Compréhension des agents d'IA autonomes et de leurs capacités
• Lecture, écriture, tests et révisions du code de manière autonome
• Gestion de workflows axés sur les objectifs et des tâches déléguées
• Mise en place de mécanismes de supervision et de révision humaine pour les systèmes agentiques

Jour 1 | Délégation et extension des outils

Module 1 | De l'assistant à l'agent

Sujets abordés :
• Distinction entre les assistants d'IA et les agents autonomes
• Complétion de code en ligne versus délégation agentic
• Impact des workflows agentiques sur la structuration des tâches de développement
• Identification des tâches adaptées à une délégation aux agents
• Bonnes pratiques pour collaborer avec des systèmes d'IA autonomes

Module 2 | Délégations efficaces sans supervision constante ni boucles (Loops)

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

Module 3 | Pile de personnalisation et pertinence selon le contexte

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

Module 4 | Compétences (Skills) et sous-agents

Sujets abordés :
• Création de Compétences réutilisables pour les workflows et tâches courants
• Empaquetage du savoir-faire spécialisé 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 grâce à des workflows d'IA modulaires

Jour 2 | Connectivité des outils, parallélisme et gouvernance

Module 5 | MCP : Connexion et développement

Sujets abordés :
• Principes du Modèle de Contexte de Prococole (MCP)
• Connexion des outils d'IA à des systèmes et services externes
• Intégration de navigateurs, bases de données, dépôts et sources de documentation
• Développement d'un serveur MCP personnalisé
• Gestion du contrôle d'accès et des aspects sécuritaires

Module 6 | Le workflow agentic discipliné

Sujets abordés :
• Mise en place d'un processus de développement assisté par l'IA reproductible
• 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 des étapes de vérification appropriées
• Configuration des objectifs

Module 7 | Développement en parallèle

Sujets abordés :
• Exécution simultanée de plusieurs agents d'IA
• Travail avec des branches isolées et des worktrees Git
• Coordination des activités de développement entre les workflows parallèles
• Fusion et validation des sorties issues de multiples agents
• Amélioration de la productivité grâce à des stratégies d'exécution parallèle

Module 8 | Risques, revue et gouvernance

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

Module 9 | Adoption de l'IA dans le développement logiciel : cas d'usage et prochaines étapes

Sujets abordés :
• Façons dont les organisations intègrent l'IA dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
• Cas d'usage concrets et exemples de mise en œuvre issus de divers secteurs
• Approches courantes d'adoption de l'IA : adoption individuelle, par équipe et activation à l'échelle organisationnelle
• Cas d'utilisation typiques dans le cadre du 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 aspects sécuritaires
• Mesure de la productivité et du retour sur investissement (ROI) liés au développement assisté par l'IA
• Élaboration 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 interactif

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

Pré requis

Une expérience professionnelle en développement, une aisance avec le terminal ainsi que des connaissances opérationnelles de Git. Une utilisation régulière d'un outil de codage alimenté par l'IA, ou la réussite du cours sur les Fondamentaux.

Public cible

Développeurs utilisant déjà des outils d'IA, chefs techniques responsables de l'adoption de ces technologies au sein de leurs équipes, ainsi qu'ingénieurs plateformes ou DevOps en charge du développement de Compétences et de serveurs MCP.

 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (2)

Cours à venir

Catégories Similaires