Plan du cours

Introduction à l'IAASE

  • Aperçu de l'intelligence artificielle dans l'ingénierie logicielle
  • Histoire et évolution de l'IAASE
  • Concepts clés et terminologie

Technologies d'intelligence artificielle dans le développement logiciel

  • Notions de base de l'apprentissage automatique
  • Traitement du langage naturel (NLP) pour le code
  • Réseaux neuronaux et modèles d'apprentissage profond

Automatisation du développement logiciel avec l'IA

  • Outils d'IA pour la génération de code de base
  • Réfacturation et optimisation automatiques du code
  • Génération de tests fonctionnels et unitaires
  • Conception et optimisation assistée par IA des cas de test

Amélioration de la qualité du code avec l'IA

  • Détection des bugs et revues de code à l'aide de l'IA
  • Analyse prédictive pour la maintenance logicielle
  • Outils d'analyse statique et dynamique alimentés par IA
  • Techniques automatisées de débogage
  • Localisation et correction des erreurs grâce à l'IA

L'IA dans DevOps et Intégration Continue/Déploiement Continu (CI/CD)

  • Optimisation et déploiement des builds grâce à l'IA
  • Surveillance et analyse des logs avec l'IA
  • Modèles prédictifs pour les pipelines CI/CD
  • Automatisation de tests basée sur l'IA dans les workflows CI/CD
  • Détection et résolution en temps réel des erreurs grâce à l'IA

L'IA pour Documentation et Knowledge Management

  • Génération automatique de docstrings et de documentation
  • Extraction de connaissances à partir des bases de code
  • Recherche et réutilisation du code avec l'IA

Considérations éthiques et défis

  • Préjugés et équité dans les outils d'IA
  • Questions de propriété intellectuelle et de licences
  • Futur de l'IA en ingénierie logicielle

Projets pratiques et études de cas

  • Travail avec des outils d'IA populaires dans l'ingénierie logicielle
  • Études de cas de l'IAASE en industrie
  • Projet final : Développement d'une application logicielle augmentée par IA

Résumé et étapes suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des processus et méthodologies de développement logiciel
  • Expérience en programmation dans Python
  • Connaissance de base des concepts d'apprentissage automatique

Public cible

  • Développeurs logiciels
  • Ingénieurs logiciels
  • Responsables techniques et gestionnaires
 14 Heures

Nombre de participants


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