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Plan du cours
Introduction à l'IAASE
- Aperçu de l'intelligence artificielle dans l'ingénierie logicielle
- Histoire et évolution de l'IAASE
- Concepts clés et terminologie
Technologies d'intelligence artificielle dans le développement logiciel
- Notions de base de l'apprentissage automatique
- Traitement du langage naturel (NLP) pour le code
- Réseaux neuronaux et modèles d'apprentissage profond
Automatisation du développement logiciel avec l'IA
- Outils d'IA pour la génération de code de base
- Réfacturation et optimisation automatiques du code
- Génération de tests fonctionnels et unitaires
- Conception et optimisation assistée par IA des cas de test
Amélioration de la qualité du code avec l'IA
- Détection des bugs et revues de code à l'aide de l'IA
- Analyse prédictive pour la maintenance logicielle
- Outils d'analyse statique et dynamique alimentés par IA
- Techniques automatisées de débogage
- Localisation et correction des erreurs grâce à l'IA
L'IA dans DevOps et Intégration Continue/Déploiement Continu (CI/CD)
- Optimisation et déploiement des builds grâce à l'IA
- Surveillance et analyse des logs avec l'IA
- Modèles prédictifs pour les pipelines CI/CD
- Automatisation de tests basée sur l'IA dans les workflows CI/CD
- Détection et résolution en temps réel des erreurs grâce à l'IA
L'IA pour Documentation et Knowledge Management
- Génération automatique de docstrings et de documentation
- Extraction de connaissances à partir des bases de code
- Recherche et réutilisation du code avec l'IA
Considérations éthiques et défis
- Préjugés et équité dans les outils d'IA
- Questions de propriété intellectuelle et de licences
- Futur de l'IA en ingénierie logicielle
Projets pratiques et études de cas
- Travail avec des outils d'IA populaires dans l'ingénierie logicielle
- Études de cas de l'IAASE en industrie
- Projet final : Développement d'une application logicielle augmentée par IA
Résumé et étapes suivantes
Pré requis
- Une compréhension des processus et méthodologies de développement logiciel
- Expérience en programmation dans Python
- Connaissance de base des concepts d'apprentissage automatique
Public cible
- Développeurs logiciels
- Ingénieurs logiciels
- Responsables techniques et gestionnaires
14 Heures