Formation IA pour Développeurs

Blended learning

Combien de temps dure la formation ?

 2,00 jour(s)

Dans quelle(s) langue(s) la formation est-elle donnée ?

EN FR

Quand a lieu la prochaine session ?

Qui organise cette formation ?

OXiane est spécialisé dans la conception et la réalisation de formations informatiques et de supports de cours pédagogiques sur les dernières technologies. Nos différentes filières permettent de couvrir tous les besoins en formation que ce soit en IT au sens large, mais également "Utilisateurs" et "Soft Skills" en Management, Communication & leadership.

À qui s’adresse la formation ?

  • Développeurs (tous langages)
  • Tech leads, chefs de projet technique
  • Freelances, équipes produit

Quels sont les objectifs poursuivis ou les compétences visées ?

  • Identifier les cas d'usage concrets de l'IA pour le développement
  • Intégrer l'IA dans un pipeline DevOps (code, doc, tests, revue)
  • Pratiquer le Développement basé sur les Spécifications et sur les Tests
  • Améliorer la qualité et la sécurité du code grâce à l'IA
  • Développer une application fil rouge en mode projet avec IA

Quel est le contenu de la formation ?

Jour 1 L'IA dans le workflow du développeur

Tendance générale : GEN AI s'impose comme un outil sérieux et efficient, à condition d'appliquer les meilleures pratiques du craftmanship et de l'architecture logicielle.
Thèmes abordés :

  • Panorama des cas d'usages IA pour les développeurs (génération, complétion, documentation, tests, revue, optimisation)
  • Évolution des outils : de l'automatisation à l'agentification
  • Collaboration IA/développeur : le dev devient chef d'orchestre, manager de robots
  • Niveaux d'autonomie de l'IA, validation humaine indispensable
  • Patterns de correction systématique et refactoring
  • Intégration dans les environnements de travail (IDE, plugins, terminaux, agents)
  • Compétences émergentes : prompt engineering, architecture, validation, sécurité, éthique
  • Documentation Based Development : écrire la spec avant le code
  • Clean Architecture, Hexagonal, Spec Driven Dev : structurer pour l'IA
  • Prompt engineering pour obtenir du code conforme à la stack et aux standards
  • Génération de tests unitaires, TDD et Spec Driven Dev
TP1

Script CLI (20 min, matin) - Fil rouge: créer un script d'analyse de ventes e-commerce - Générer un script fonctionnel à partir d'une spécification texte - Itérer avec l'IA pour corriger les bugs - Créer des instructions pour l'agent (dossier /docs) - Utiliser les Conventional Commits avec annotations IA - Livrables : Script CLI fonctionnel + commits propres

TP2
  • Testabilité et Tests (30 min, après-midi)
  • Refactorer le code CLI pour séparer métier et I/O - Appliquer l'architecture hexagonale - Générer des tests unitaires avec l'IA - Appliquer le pattern d'isolation des dépendances - Livrables : Code refactorisé + suite de tests au vert
Objectif Jour 1 : Comprendre que l'IA n'est pas magique, mais un accélérateur puissant pour les développeurs qui maîtrisent les bonnes pratiques (testabilité, architecture, isolation).

Jour 2 IA pour la qualité, la sécurité et la collaboration

Tendance générale : GEN AI permet d'industrialiser la qualité, la sécurité et la collaboration, en s'appuyant sur des workflows augmentés et des outils de validation.
Thèmes abordés :

  • Personas et subagents : structurer les workflows par rôles (sécurité, architecture, test, documentation)
  • Débogage assisté par IA : analyse d'erreurs, autocorrection, accélération du cycle test-correction
  • Détection de vulnérabilités : analyse statique, outils SAST, intégration dans le workflow CI/CD
  • Revue de code automatisée : respect des conventions, détection de code smell, suggestions d'optimisation
  • Optimisation des performances : analyse algorithmique, profiling, mise en cache
  • Confidentialité, hébergement et enjeux réglementaires : RGPD, AI Act, modèles cloud vs locaux
  • Bonnes pratiques pour les environnements sensibles et réglementés
  • Utilisation du Model Context Protocol (MCP) pour orchestrer les agents et automatiser les tâches
  • Maintien de l'équilibre humain/IA : validation, planification, hooks, gates de qualité
TP3
  • TDD (30 min, matin) - Écrire les tests AVANT le code (cycle RED ? GREEN ? REFACTOR) - Ajouter une nouvelle métrique au fil rouge (valeur moyenne du panier) - Découvrir le TDD comme approche de design émergent - Utiliser l'IA pour générer les tests et le code minimal - Livrables : Nouvelle fonctionnalité + tests TDD
TP4
  • Web + API REST (50 min, après-midi) - Transformer le script CLI en site web avec formulaire - Créer une API REST avec endpoint POST /api/v1/analysis - Écrire les tests HTTP AVANT le serveur (TDD pour API) - Appliquer l'architecture hexagonale : fonctions métier inchangées, nouveaux adaptateurs - Créer un frontend avec AJAX pour uploader CSV et afficher résultats - Vérifier que tous les tests métier restent verts (non-régression) - Livrables : Site web complet + API fonctionnelle + tests HTTP au vert
Objectif Jour 2 : Savoir industrialiser la qualité, la sécurité et les workflows avec l'IA, tout en gardant le contrôle et la responsabilité. Démontrer que le cœur métier reste stable à travers différents adaptateurs (CLI ? Web).

Que recevez-vous à la fin de la formation ?

Une attestation de participation sera transmise aux participants

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