Formation LLMs pour la compréhension, la refactorisation et la documentation du code
LLMs for Code Understanding, Refactoring, and Documentation est un cours technique axé sur l'application des grands modèles de langage (LLM) pour améliorer la qualité du code, réduire la dette technique et automatiser les tâches de documentation au sein des équipes logicielles.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels du logiciel de niveau intermédiaire à avancé souhaitant utiliser des LLM tels que GPT pour analyser, refactoriser et documenter plus efficacement des bases de code complexes ou héritées.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser des LLM pour expliquer le code, les dépendances et la logique dans des référentiels méconnus.
- Identifier et refactoriser les anti-motifs pour améliorer la lisibilité du code.
- Générer et maintenir automatiquement des commentaires inline, des fichiers README et la documentation API.
- Intégrer les insights basés sur les LLM dans les workflows existants d'intégration continue et de revue de code (CI/CD).
Format du cours
- Cours interactif et discussion.
- Nombreux exercices et mise en pratique.
- Implémentation en situation réelle dans un environnement de laboratoire.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de l'organiser.
Plan du cours
Compréhension du code avec les LLM
- Stratégies de prompt pour l'explication et le parcours du code.
- Travail avec des bases de code et des projets méconnus.
- Analyse du flux de contrôle, des dépendances et de l'architecture.
Refactorisation du code pour la maintenabilité
- Identification des odeurs de code, du code mort et des anti-motifs.
- Restructuration des fonctions et des modules pour plus de clarté.
- Utilisation des LLM pour suggérer des conventions de nommage et des améliorations de conception.
Amélioration des performances et de la fiabilité
- Détection des inefficacités et des risques de sécurité avec l'assistance de l'IA.
- Suggestion d'algorithmes ou de bibliothèques plus efficaces.
- Refactoring des opérations d'E/S, des requêtes de base de données et des appels API.
Automatisation de la documentation du code
- Génération de commentaires et de résumés au niveau des fonctions/méthodes.
- Rédaction et mise à jour des fichiers README à partir des bases de code.
- Création de documents Swagger/OpenAPI avec le soutien des LLM.
Intégration avec les chaînes d'outils
- Utilisation des extensions VS Code et Copilot Labs pour la documentation.
- Intégration de GPT ou Claude dans les hooks de pré-commit Git.
- Intégration au pipeline CI pour la documentation et la vérification du style de code (linting).
Travail avec des bases de code héritées et multi-langages
- Ingenierie inverse de systèmes anciens ou non documentés.
- Refactoring inter-langages (par exemple, de Python vers TypeScript).
- Études de cas et démonstrations de programmation en paire avec l'IA.
Éthique, assurance qualité et revue
- Validation des modifications générées par l'IA et prévention des hallucinations.
- Meilleures pratiques de revue par les pairs lors de l'utilisation des LLM.
- Garantie de reproductibilité et conformité aux normes de codage.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec des langages de programmation tels que Python, Java ou JavaScript.
- Connaissance des architectures logicielles et des processus de revue de code.
- Compréhension de base du fonctionnement des grands modèles de langage.
Audience cible
- Ingénieurs backend.
- Équipes DevOps.
- Développeurs seniors et tech leads.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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J'ai acquis des connaissances sur la bibliothèque Streamlit en Python et je vais certainement essayer de l'utiliser pour améliorer les applications de mon équipe qui sont actuellement développées avec R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Formation - GitHub Copilot for Developers
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Cette formation en direct animée par un formateur (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux gestionnaires de niveau avancé souhaitant approfondir leurs connaissances sur GitHub Copilot tout en explorant des applications pratiques de l'IA dans les environnements d'entreprise, avec des exemples pertinents pour les projets à grande échelle et des industries telles que le pétrole et le gaz.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Appliquer les fonctionnalités avancées de Copilot dans des projets d'entreprise à grande échelle.
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Format de la formation
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Options de personnalisation de la formation
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
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Format du cours
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- D'accélérer les workflows de test, de déploiement et d'automatisation.
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Format du cours
- Cours interactif et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
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- Installer et configurer Cursor pour le développement logiciel assisté par l'IA.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Utiliser Cursor pour accélérer le développement de notebooks et l'exploration du code.
- Générer, refactoriser et documenter les pipelines ETL et d'ingénierie des fonctionnalités.
- Exploiter le code assisté par l'IA pour l'entraînement, le réglage et l'évaluation des modèles.
- Améliorer la reproductibilité, la collaboration et la cohérence opérationnelle dans les workflows ML.
Format de la formation
- Cours interactifs et démonstrations.
- Exercices pratiques avec codage en direct.
- Études de cas intégrant Cursor aux pipelines ML et aux outils MLOps.
Options de personnalisation de la formation
- Cette formation peut être adaptée à des frameworks spécifiques tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn, ou aux plateformes MLOps organisationnelles.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Cursor pour une utilisation optimale dans les projets de développement.
- Comprendre et appliquer la complétion de code assistée par l'IA, le chat intégré à l'éditeur et les outils de refactorisation.
- Évaluer, accepter ou modifier de manière efficace et sécurisée les suggestions de code générées par l'IA.
- Adopter les meilleures pratiques pour l'intégration des nouvelles recrues au sein des équipes, la collaboration et l'intégration avec les systèmes de gestion de versions.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- Démonstrations pratiques et exercices guidés.
- Défis de codage en situation réelle et travaux pratiques avec Cursor.
Options de personnalisation de la formation
- Cette formation peut être adaptée aux langages de programmation ou aux frameworks spécifiques utilisés par votre équipe.
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14 HeuresCursor est un environnement de développement alimenté par l'IA qui améliore la collaboration au sein des équipes, automatise les revues de code et s'intègre de manière fluide aux workflows modernes de CI/CD.
Cette formation en direct, encadrée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire souhaitant intégrer Cursor dans leurs environnements d'équipe afin d'améliorer la collaboration, rationaliser les revues et maintenir une qualité constante dans les pipelines automatisés.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer et gérer des environnements d'équipe dans Cursor pour le développement collaboratif.
- Exploiter les outils d'IA pour les revues de code automatisées, la génération de pull requests et la validation des fusions.
- Mettre en œuvre la gouvernance du code, les politiques de revue et les garde-fous de sécurité grâce aux fonctionnalités de Cursor.
- Intégrer Cursor aux systèmes CI/CD pour garantir une livraison continue et le respect de normes de qualité cohérentes.
Format du cours
- Présentations animées par un formateur et discussions en équipe.
- Travaux pratiques basés sur des scénarios réels de collaboration d'équipe.
- Exercices d'intégration en direct avec les outils CI/CD et de contrôle de version.
Options de personnalisation du cours
- Le cours peut être adapté à des plateformes CI/CD spécifiques, des outils de gestion de dépôts ou aux exigences de sécurité enterprise.
GitHub Copilot pour les développeurs
14 HeuresCette formation en direct animée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire souhaitant apprendre à utiliser efficacement les capacités de GitHub Copilot dans des flux de travail de développement modernes.
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14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux participants de niveau intermédiaire à avancé souhaitant optimiser les workflows de leur équipe, améliorer les pratiques de programmation collaborative et gérer efficacement l'utilisation de Copilot dans des environnements multi-développeurs.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Configurer GitHub Copilot pour les environnements d'équipe.
- Utiliser Copilot pour améliorer les pratiques de programmation collaborative.
- Optimiser les workflows de l'équipe grâce aux fonctionnalités de Copilot.
- Gérer l'intégration de Copilot dans les projets à plusieurs développeurs.
- Maintenir une qualité de code et des normes cohérentes au sein des équipes.
- Tirer parti des fonctionnalités avancées de Copilot pour répondre aux besoins spécifiques de l'équipe.
- Combiner Copilot avec d'autres outils collaboratifs pour plus d'efficacité.
Tabnine pour les débutants
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- Installer et configurer Tabnine dans leur IDE préféré.
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- Personnaliser les paramètres de Tabnine pour une assistance optimale.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Mettre en œuvre Tabnine dans des projets logiciels complexes.
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Tabnine : Codez plus intelligemment grâce à l'IA
21 HeuresCette formation en direct, encadrée par un instructeur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs, du niveau débutant au niveau expert, souhaitant exploiter l'IA pour la génération de code avec Tabnine.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes de base de la génération de code assistée par l'IA.
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement.
- Utiliser Tabnine pour compléter efficacement le code et corriger les erreurs.
- Créer et entraîner des modèles d'IA personnalisés avec Tabnine pour des tâches spécifiques.
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14 HeuresCette formation en direct, encadrée par un formateur, en Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs Python et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire souhaitant accroître leur productivité grâce à Tabnine.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Tabnine dans leur environnement de développement Python.
- Utiliser les fonctionnalités d'autocomplétion de Tabnine pour écrire du code Python plus efficacement.
- Personnaliser le comportement de Tabnine en fonction de leur style de codage et des besoins du projet.
- Comprendre le fonctionnement du modèle d'IA de Tabnine, spécifiquement appliqué au code Python.