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 Durée 14 heures

Plan du cours

L'IA dans la phase de conception et de planification des exigences

  • Utilisation du NLP et des LLM pour l'analyse des exigences
  • Conversion des contributions des parties prenantes en épiques et user stories
  • Outils d'IA pour l'affinage des stories et la génération de critères d'acceptation

Conception et architecture augmentées par l'IA

  • Utilisation de l'IA pour modéliser les composants et les dépendances du système
  • Génération de diagrammes d'architecture et de suggestions UML
  • Validation de la conception par raisonnement système basé sur des prompts

Flux de travail de développement améliorés par l'IA

  • Génération de code et de squelettes (scaffolding) assistés par l'IA
  • Refactoring du code et amélioration des performances à l'aide des LLM
  • Intégration d'outils d'IA dans les IDE (ex. : Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Tests avec l'IA

  • Génération de tests unitaires et d'intégration à l'aide de modèles d'IA
  • Analyse de régression et maintenance de tests assistées par l'IA
  • Génération de cas exploratoires et de cas limites avec l'IA

Documentation, revue et partage des connaissances

  • Génération automatique de documentation à partir du code et des API
  • Automatisation de la revue de code à l'aide de prompts et de checklists IA
  • Création de bases de connaissances et de FAQs à l'aide de l'IA conversationnelle

L'IA dans l'automatisation CI/CD et du déploiement

  • Optimisation des pipelines et tests basés sur les risques, améliorés par l'IA
  • Suggestions intelligentes de publication canary et de retour arrière
  • L'IA dans la vérification du déploiement et l'analyse post-déploiement

Gouvernance, éthique et stratégie de mise en œuvre

  • Veiller à un usage responsable de l'IA et éviter les biais dans le code généré
  • Audit et conformité dans les flux de travail assistés par l'IA
  • Élaboration d'une feuille de route pour l'adoption progressive de l'IA dans le SDLC

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts du cycle de vie du développement logiciel
  • Expérience en architecture logicielle ou en leadership d'équipe
  • Familiarité avec DevOps, les pratiques agiles ou les outils SDLC

Public cible

  • Architectes logiciels
  • Responsables du développement
  • Directeurs d'ingénierie

Nombre de participants


Prix par participant

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