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Développement augmenté par l’IAIntermédiaire · 14 h · Hybride

AI CODING – Développer avec les agents IA

Utiliser efficacement les environnements de développement assistés par IA sur une vraie codebase.

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Enrol

Overview

Utiliser efficacement les environnements de développement assistés par IA sur une vraie codebase. Public : Développeurs, tech leads.

Le parcours alterne un cadrage, une production sur un cas apporté par le participant, et une évaluation. Outils : éditeur de code, dépôt Git, API du modèle.

Durée : 2 jours – 14 h. Prix inter conseillé : 1 690 €.

Objectives

  • Cursor, Claude Code, Codex, GitHub Copilot et outils équivalents
  • Compréhension d’une codebase
  • Génération, refactoring et debugging
  • Tests, documentation et code review
  • Agents, sous-agents et règles de projet
  • Sécurité et validation humaine

Audience

  • Développeurs, tech leads

Prerequisites

  • Avoir déjà utilisé un outil d'IA générative dans son travail.

Outcomes

  • Cursor, Claude Code, Codex, GitHub Copilot et outils équivalents
  • Compréhension d’une codebase
  • Génération, refactoring et debugging
  • Tests, documentation et code review
  • Agents, sous-agents et règles de projet
  • Sécurité et validation humaine

Syllabus

  1. 01
    Module 1 — Cursor, Claude Code, Codex, GitHub Copilot et outils équivalents

    Cursor, Claude Code, Copilot ou équivalent : on fixe l'outil de l'équipe et les règles du dépôt. Changer d'outil en plein exercice fausse la comparaison · Configurer l'outil sur un dépôt de travail et écrire trois règles de projet

    2 h
  2. 02
    Module 2 — Compréhension d’une codebase

    Comprendre une codebase, c'est retrouver l'entrée, la donnée et le test. L'outil résume, le développeur vérifie en ouvrant le fichier · Faire expliquer un module, puis ouvrir les trois fichiers cités et corriger le résumé

    2 h
  3. 03
    Module 3 — Génération, refactoring et debugging

    Générer, refactorer et débuguer sont trois demandes. On ne mélange pas une correction de bug et une réécriture · Mener un bug connu jusqu'au test qui échoue, puis jusqu'au test qui passe

    2 h
  4. 04
    Module 4 — Tests, documentation et code review

    Le test, la documentation et la revue se demandent explicitement. Une revue d'outil ne remplace pas la revue humaine · Faire proposer des tests et une note de revue, puis garder seulement ce qui est juste

    2 h
  5. 05
    Module 5 — Agents, sous-agents et règles de projet

    Un agent de code et un sous agent se bornent à un dossier. Les règles du dépôt priment sur l'enthousiasme du modèle · Lancer un agent sur un dossier autorisé et constater le refus hors dossier

    2 h
  6. 06
    Module 6 — Sécurité et validation humaine

    La sécurité du code assisté : secret, dépendance, validation humaine avant merge. L'outil ne merge pas · Relire un diff proposé et bloquer ce qui introduit un secret ou une dépendance non décidée

    2 h
  7. 07
    Module 7 — Mise en situation et retour au poste

    retour au poste pour Développeurs, tech leads · soutenir AI CODING – Développer avec les agents IA

    2 h

Teaching

  • Cours théoriques
  • Ateliers pratiques
  • Travaux pratiques
  • Feedbacks réguliers
  • Ratio théorie/pratique 30% / 70%

Assessment

  • Quiz
  • soutenir AI CODING – Développer avec les agents IA
  • Critères : le geste est refait sans aide, les sources sont citées, aucune donnée sensible dans le prompt

Resources

  • éditeur de code
  • dépôt Git
  • API du modèle

EVA throughout the programme

You are not on your own. EVA stays with you before, during and after the sessions, so the learning holds in the job.

  • Before each module, prepare your real use cases.
  • Between sessions, an assistant to clarify a concept or iterate.
  • After the programme, support to follow what you put in place.

Enrolment

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