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Plan du cours

La pile de personnalisation à quatre niveaux

Niveau 1 | Connaît – Règles et AGENTS.md

Sujets abordés :
• Définition des conventions du projet et des normes de codage
• Documentation de l'architecture et des contraintes techniques
• Création de directives de projet indépendantes des outils
• Maintien de la cohérence entre les équipes de développement et les outils d'IA

Niveau 2 | Peut – Compétences (Skills)

Sujets abordés :
• Création d'unités réutilisables de connaissances spécialisées
• Chargement contextuel des informations uniquement lorsque nécessaire
• Réduction de la taille du contexte tout en améliorant les performances des tâches
• Constitution de bibliothèques de flux de travail et d'expertise réutilisables

Niveau 3 | Se connecte – MCP

Sujets abordés :
• Connexion des outils d'IA à des systèmes et services externes
• Accès aux dépôts, bases de données et sources de documentation
• Extension des capacités des assistants de codage assisté par IA
• Mise en place d'intégrations sécurisées et de contrôles de gouvernance

Niveau 4 | Agit – Agents

Sujets abordés :
• Compréhension des agents d'IA autonomes et de leurs capacités
• Lecture, écriture, test et révision autonomes du code
• Gestion de flux de travail axés sur les objectifs et des tâches déléguées
• Mise en place de mécanismes de supervision et de revue humaine pour les systèmes agentiques

Jour 1 | Délégation et extension des outils

Module 1 | De l'assistant à l'agent

Sujets abordés :
• Différence entre assistants IA et agents autonomes
• Complétion de code en ligne vs délégation agentique
• Impact des flux de travail agentiques sur la structuration des tâches de développement
• Identification des tâches adaptées à la délégation aux agents
• Meilleures pratiques pour collaborer avec des systèmes d'IA autonomes

Module 2 | Délégations efficaces sans surveillance constante & Boucles (Loops)

Sujets abordés :
• Rédaction d'instructions claires pour les agents d'IA
• Fourniture du contexte et des exigences métier nécessaires
• Définition des contraintes et limites d'exécution
• Établissement de critères d'acceptation et de mesures de succès clairs
• Minimisation de l'intervention humaine tout en maintenant la qualité
• Méthodologie pour créer des Boucles (Loops)

Module 3 | Pile de personnalisation et applications par cas d'usage

Sujets abordés :
• Compréhension de la pile de personnalisation à quatre niveaux
• Utilisation des Règles et AGENTS.md pour définir les conventions du projet
• Détermination des mécanismes de personnalisation applicables selon le contexte
• Gestion efficace du contexte entre outils et projets
• Création d'environnements de développement assisté par IA cohérents

Module 4 | Compétences (Skills) et sous-agents

Sujets abordés :
• Création de Compétences réutilisables pour les flux de travail et tâches courants
• Packaging des connaissances spécialisées pour une utilisation répétée
• Compréhension du rôle des sous-agents et des contextes isolés
• Délégation de tâches bornées à des agents spécialisés
• Amélioration de l'efficacité via des flux de travail IA modulaires

Jour 2 | Connexion des outils, parallélisme et gouvernance

Module 5 | MCP : Connexion et développement

Sujets abordés :
• Compréhension des principes du protocole Contexte de Modèle (MCP)
• Connexion des outils d'IA à des systèmes et services externes
• Intégration de navigateurs, bases de données, dépôts et sources de documentation
• Développement d'un serveur MCP personnalisé
• Gestion du contrôle d'accès et considérations de sécurité

Module 6 | Flux de travail agentique discipliné

Sujets abordés :
• Établissement d'un processus de développement assisté par IA reproductible
• Brainstorming et planification avec des agents d'IA
• Construction et mise en œuvre collaboratives de solutions
• Test et validation des sorties générées
• Revue et finalisation des livrables avec les étapes de vérification appropriées
• Méthodologie pour définir des objectifs

Module 7 | Développement parallèle

Sujets abordés :
• Exécution simultanée de plusieurs agents d'IA
• Travailler avec des branches isolées et des worktrees Git
• Coordination des activités de développement entre flux parallèles
• Fusion et validation des sorties provenant de multiples agents
• Amélioration de la productivité grâce aux stratégies d'exécution parallèle

Module 8 | Risques, revue et gouvernance

Sujets abordés :
• Évaluation et vérification des Compétences externes et serveurs MCP
• Compréhension des risques liés à la sécurité et à la gouvernance
• Gestion des permissions et droits d'accès
• Protection des données sensibles et de la propriété intellectuelle
• Mise en place de processus de revue et de pratiques d'assurance qualité

Module 9 | Adoption de l'IA dans le développement logiciel : Cas d'usage et prochaines étapes

Sujets abordés :
• Intégration de l'IA dans le Cycle de Vie du Développement Logiciel (CVDSL) par les organisations
• Cas réels et exemples d'implémentation issus de divers secteurs industriels
• Approches typiques d'adoption de l'IA : adoption individuelle, adoption en équipe et activation à l'échelle de l'organisation
• Cas d'usage courants à travers le CVDSL :
• Collecte des exigences et documentation
• Génération de code et prototypage
• Tests et assurance qualité
• Revue de code et refactoring
• Documentation et gestion des connaissances
• DevOps et gestion des incidents
• Modèles de gouvernance, politiques et considérations de sécurité
• Mesure de la productivité et du retour sur investissement (ROI) du développement assisté par IA
• Élaboration d'une feuille de route interne pour l'adoption de l'IA
• Définition des prochaines étapes pratiques pour les participants et leurs équipes

Atelier interactif de discussion

• Défis actuels au sein des équipes de développement des participants
• Identification des cas d'usage à haute valeur immédiate
• Risques, obstacles et considérations organisationnelles
• Création d'un plan d'action initial pour l'intégration de l'IA.

Pré requis

Expérience professionnelle en développement, aisance avec le terminal et connaissances pratiques de Git. Utilisation régulière d'un outil de codage assisté par IA ou achèvement du cours Fondamentaux.

Public cible

Développeurs utilisant déjà des outils d'IA, chefs techniques responsables de l'adoption en équipe, et ingénieurs plateformes ou DevOps chargés de développer des Compétences et des serveurs MCP.

 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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