Plan du cours
Jour 1 | Compréhension des outils et première réalisation
Module 1 | Comment fonctionnent réellement les outils de codage par IA
Sujets abordés :
• Compréhension des fenêtres contextuelles et de leurs limites
• L'état sans mémoire (statelessness) et la manière dont les modèles d'IA conservent l'information au sein d'une session
• Le workflow Planifier → Exécuter → Réviser
• Points forts et limites des outils de codage par IA
• Bonnes pratiques pour collaborer efficacement avec des assistants IA
Module 2 | Le paysage du codage par IA
Sujets abordés :
• Vue d'ensemble de l'écosystème actuel du codage par IA
• Compréhension des différences entre des outils tels que Cursor, GitHub Copilot et Claude Code
• Sélection du bon modèle et du bon outil pour différentes tâches
• Points forts et limites des divers assistants de codage
• Recommandations pratiques pour l'adoption d'outils au sein des équipes de développement
Module 3 | Anatomie d'un prompt
Sujets abordés :
• Les composants clés d'un prompt efficace
• Fournir du contexte et définir clairement la tâche
• Spécifier les formats de sortie et les contraintes
• Cadres et modèles de prompting courants
• Techniques pour améliorer la qualité et la cohérence des prompts
Module 4 | Premier codage : construction à partir de zéro
Sujets abordés :
• Construction d'un projet depuis un dossier vide
• Création de la structure initiale et du squelette (scaffolding) de l'application
• Gestion des dépendances et de la 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 | Travail au sein d'une base de code
Sujets abordés :
• Naviguer et comprendre une base de code inconnue
• Interroger et analyser des projets existants à l'aide d'outils IA
• Cartographier la structure de l'application et les dépendances
• Génération de documentation et de résumés techniques
• Accélérer l'intégration dans des projets existants
Module 6 | Tâches quotidiennes : correction, fonctionnalités et tests
Sujets abordés :
• Utilisation des outils IA pour diagnostiquer et corriger les bugs
• Implémentation de nouvelles fonctionnalités et améliorations
• Rédaction et amélioration des tests automatisés
• Validation du code et des modifications générés
• Augmentation de la productivité dans les tâches de développement au quotidien
Module 7 | Personnalisation : de quoi s'agit-il ?
Sujets abordés :
• Compréhension des règles de projet et des fichiers de configuration
• Introduction aux concepts AGENTS.md et à la mémoire de projet
• Endroits et moments où les mécanismes de personnalisation s'appliquent
• Bonnes pratiques pour configurer les assistants IA
• Vue d'ensemble des approches avancées d'implémentation
Module 8 | Gardes-fous, risques et jugement
Sujets abordés :
• Révision et validation du code généré par IA
• Compréhension des modes d'échec courants et des limites
• Reconnaissance des injections de prompt et des risques de sécurité
• Décision quant au travail pouvant être délégué à l'IA
• Application du jugement humain et maintien de la responsabilité dans le développement logiciel
Pré requis
Aucune expérience préalable en programmation ou avec les outils d'IA n'est requise.
Une familiarité de base avec le code ou Git est utile.
Compte sous licence (Claude Code / Cursor / Copilot)
Audience :
Personnes débutant dans le développement assisté par l'IA, y compris les non-développeurs, les codeurs occasionnels et les rôles techniques connexes (QA, data, produit ou opérations). Aucun background en développement n'est supposé.
Nos clients témoignent (2)
Utiliser Claude Code de manière plus efficace
Virgil Trif - Frequentis
Formation - Claude Code: Agentic AI Development · 1-Day
Traduction automatique
"J'ai compris le potentiel de l'outil et acquis suffisamment de compétences pour commencer à l'utiliser dans mon travail dès maintenant."
Angelo Moro
Formation - Claude AI for Developers: Building AI-Powered Applications
Traduction automatique
