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 Durée 14 heures

Plan du cours

Comprendre les outils et premier projet

Comment fonctionnent réellement les outils de codage IA

Sujets abordés : • Comprendre les fenêtres de contexte et leurs limitations • L'absence d'état (statelessness) et la façon dont les modèles d'IA conservent les informations pendant une session • Le flux de travail Planifier → Exécuter → Réviser • Ce que les outils de codage IA font bien et là où ils ont du mal • Bonnes pratiques pour collaborer efficacement avec des assistants IA

Le paysage du codage IA

Sujets abordés : • Vue d'ensemble de l'écosystème actuel de codage IA • Comprendre les différences entre des outils tels que Cursor, GitHub Copilot et Claude Code • Sélectionner le bon modèle et le bon outil pour différentes tâches • Points forts et limitations des divers assistants de codage • Recommandations pratiques pour l'adoption d'outils au sein des équipes de développement

Anatomie des prompts

Sujets abordés : • Les composants clés d'un prompt efficace • Fournir du contexte et définir clairement la tâche • Spécifier les formats de sortie et les contraintes • Cadres et modèles de prompts courants • Techniques pour améliorer la qualité et la cohérence des prompts

Premiers pas en codage : construire à partir de zéro

Sujets abordés : • Construire un projet depuis un dossier vide • Créer la structure initiale de l'application et l'armature (scaffolding) • Gérer les dépendances et la configuration du projet • Améliorer itérativement le code généré • Tester et affiner la solution finale

Bases de code existantes, personnalisation et révision

Travailler dans une base de code

Sujets abordés : • Naviguer et comprendre une base de code inconnue • Interroger et analyser des projets existants à l'aide d'outils IA • Cartographier la structure de l'application et les dépendances • Générer une documentation et des résumés techniques • Accélérer l'intégration dans des projets existants

Tâches quotidiennes : corriger, ajouter une fonctionnalité et tester

Sujets abordés : • Utiliser des outils IA pour enquêter et corriger des bogues • Implémenter de nouvelles fonctionnalités et améliorations • Écrire et améliorer des tests automatisés • Valider le code et les modifications générés • Augmenter la productivité dans les tâches de développement quotidiennes

Personnalisation : qu'est-ce que c'est

Sujets abordés : • Comprendre les règles de projet et les fichiers de configuration • Introduction à AGENTS.md et aux concepts de mémoire de projet • Où et quand les mécanismes de personnalisation s'appliquent • Bonnes pratiques pour configurer les assistants IA • Vue d'ensemble des approches d'implémentation avancées

Garde-fous, risques et jugement

Sujets abordés : • Réviser et valider le code généré par l'IA • Comprendre les modes d'échec courants et les limitations • Reconnaître l'injection de prompts et les risques de sécurité • Décider quels travaux peuvent être délégués à l'IA • Appliquer le jugement humain et maintenir la responsabilité dans le développement logiciel

Pré requis

Aucune expérience préalable en codage ou en outils d'IA n'est requise.

Une connaissance de base du code ou de Git est utile

Compte autorisé (Claude Code / Cursor / Copilot)

Public cible :

Personnes nouvelles du développement assisté par l'IA, y compris les non-coders et les coders occasionnels, ainsi que les rôles techniques connexes en QA, données, produit ou opérations. Aucun antécédent en développement n'est présumé.

Nombre de participants


Prix par participant

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