TRA Travailleurs

L'IA pour développeurs : coder plus vite, mieux, autrement

La formation sur l’optimisation du SDLC (Software Development Life Cycle) et de la Developer Experience (DX) vise à transformer les pratiques de développement en intégrant les dernières évolutions techniques et organisationnelles, grâce à l’intelligence artificielle et l’automatisation

La formation aborde les contenus techniques suivants :

Fondamentaux du "Prompt Engineering" pour Développeurs
Génération et Complétion de Code (Fonctionnalités "Copilot")
Qualité, Tests et Revue de Code
Débogage et Analyse de Code "Legacy"
Automatisation de la "Developer Experience" (DX)
Sécurité et Bonnes Pratiques d'Entreprise

3 jours

Durée de la formation

Début de la formation

02 mars 2026

Objectifs de la formation

Cette formation permet aux participants d'acquérir les connaissances opérationnelles des outils d'IA générative pour les intégrer en tant que partenaires de productivité dans leur flux de travail quotidien.

Les participants seront capables de :

Comprendre le paysage des outils IA (Copilots vs. Chatbots) et leurs implications (sécurité, coût).
Maîtriser les techniques de "Prompt Engineering" adaptées au développement logiciel (contexte, formatage).
Utiliser l'IA pour accélérer la génération de code (boilerplate, fonctions) et la création de tests unitaires.
Améliorer la qualité du code en utilisant l'IA pour la revue de code et le refactoring de code "legacy".
Réduire le temps de débogage en utilisant l'IA pour analyser les erreurs et expliquer le code complexe.
Maximiser leur Developer Experience (DX) en automatisant la documentation et les scripts utilitaires.
Évaluer de manière critique les sorties de l'IA pour éviter les "hallucinations" et les failles de sécurité.

Public de la formation

Cette formation s'adresse aux développeurs qui souhaitent renforcer leurs compétences en IA appliquée au développement, automatiser leurs workflows et s’aligner aux meilleures pratiques d’entreprise pour anticiper les changements du secteur.

Prérequis pour la formation

Expérience en développement : Minimum 1 an d'expérience professionnelle, indépendamment du langage de programmation.
Connaissance du SDLC : Compréhension de base du cycle de vie logiciel (développement, tests, déploiement).

Programme
de la formation

Introduction
Objectifs de la formation et attentes des participants.
- Positionnement de l'IA : L'IA comme "pair programmer".
- Démystification du vocabulaire : LLM, GenAI, RAG, Fine-Tuning.
- Les 4 piliers d'impact : Temps, Qualité, Bugs, et Developer Experience (DX).
Le "Prompt Engineering" du Developpeur
- Les 5 piliers d'un prompt efficace : Rôle (Persona), Contexte, Tâche, Format de sortie, Contraintes.
- Bonnes pratiques : Stratégies "Zero-shot" vs. "Few-shot".
- Identification des anti-patterns : Le "copier-coller" aveugle et la gestion des "hallucinations".
L'IA comme Assistant de Code
- Présentation des outils de type "Copilot" (GitHub Copilot, Codeium) intégrés à l'IDE.
- Techniques de génération de code "boilerplate".
- Complétion de fonctions et exploration d'API inconnues.
Accélérer la Qualité : Tests et QA
- Stratégies pour la génération de tests unitaires (cas nominaux et cas limites).
- Utilisation de l'IA pour suggérer des scénarios de tests d'intégration.
- Revue de code assistée : L'IA comme "reviewer" senior (détection de "code smells", conventions).
L’IA comme Assistant de Debugging
- Utiliser l'IA pour expliquer des "stack traces" complexes.
- Fournir du contexte (logs, extraits de code) pour identifier la cause racine d'un bug.
Dompter le Code Legacy
- Principes de refactoring assisté
- Stratégies de modernisation
- Migration de versions
L'IA pour la "Developer Experience" (DX)
- Génération de documentation (README, Javadoc, Docstrings).
- Génération de schémas et diagrammes (ex: Mermaid, PlantUML).
- Génération de scripts utilitaires (Bash, PowerShell, Python) pour l'automatisation des tâches (build, déploiement).
Sécurité, Éthique et Limites
- Sécurité des données
- Stratégies d'entreprise : Modèles on-premise, API privées (Azure OpenAI) vs. garanties de non-rétention.
- Gestion de la propriété intellectuelle, des biais et des "hallucinations".
- La nécessité de la validation humaineExercices pratiques
Les exercices proposés lors de la formation permettent d’expérimenter les principes vu pendant les sessions théoriques:
- Affiner itérativement un prompt pour générer une fonction de validation complexe (ex: validation de numéro de TVA) en spécifiant les contraintes de format de sortie.
- Générer une classe client API simple (ex: UserService) en spécifiant les méthodes (CRUD) et la gestion d'erreurs attendue.
- Demander à l'IA d'expliquer un design pattern (ex: Factory) puis de fournir une implémentation dans le langage cible.
- Fournir une fonction métier et demander à l'IA de générer la suite de tests unitaires couvrant les cas nominaux, les erreurs et les cas limites (edge cases).
- Simuler une revue de Pull Request en fournissant à l'IA un "diff" de code et les "coding guidelines" de l'équipe, et lui demander d'agir en tant que relecteur senior.
- Fournir une "stack trace" et les extraits de code pertinents pour demander à l'IA d'identifier la cause racine probable du bug.
- Prendre un bloc de code "legacy" (ex: fonction monolithique) et utiliser l'IA pour le refactorer étape par étape en appliquant des principes (ex: SOLID, DRY).
- Générer la documentation (format Docstring ou Javadoc) pour une classe existante non documentée.
- Rédiger une demande en langage naturel pour générer un script shell (ex: "Écris un script bash qui trouve tous les fichiers .log de plus de 10Mo dans le répertoire /var/log et les compresse").