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Plan du cours

L’IA dans la phase des exigences et de la planification

  • Utilisation du TALN (traitement automatique du langage naturel) et des LLMs pour l’analyse des exigences
  • Transformation des informations des parties prenantes en épopées et user stories
  • Outils d’IA pour l’affinement des user stories et la génération des critères d’acceptation

Conception et architecture augmentées par l’IA

  • Utilisation de l’IA pour modéliser les composants du système et leurs dépendances
  • Génération de diagrammes d’architecture et suggestions UML
  • Validation de la conception grâce au raisonnement systémique basé sur les prompts

Flux de travail de développement améliorés par l’IA

  • Génération de code assistée par l’IA et squelettage de code de base
  • Refactoring du code et amélioration des performances à l’aide des LLMs
  • Intégration d’outils d’IA dans les IDE (ex. Copilot, Tabnine, CodeWhisperer)

Tests avec l’IA

  • Génération de tests unitaires et d’intégration à l’aide de modèles d’IA
  • Analyse de régression assistée par l’IA et maintenance des tests
  • Génération de cas d’exploration et de limites avec l’IA

Documentation, revue et partage des connaissances

  • Génération automatique de documentation à partir du code et des APIs
  • Automatisation des revues de code via des prompts et des checklists IA
  • Création de bases de connaissances et de FAQ à l’aide de l’IA conversationnelle

L’IA dans l’automatisation du CI/CD et du déploiement

  • Optimisation des pipelines et tests basés sur les risques améliorés par l’IA
  • Suggestions intelligentes de déploiements canari et de retours en arrière
  • Rôle de l’IA dans la vérification du déploiement et l’analyse post-déploiement

Gouvernance, éthique et stratégie de mise en œuvre

  • Assurer l’utilisation responsable de l’IA et éviter les biais dans le code généré
  • Audit et conformité dans les flux de travail assistés par l’IA
  • Élaboration d’une feuille de route pour l’adoption progressive de l’IA dans tout le SDLC

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des concepts du cycle de vie du développement logiciel
  • Expérience en architecture logiciel ou en leadership d’équipe
  • Connaissance des pratiques DevOps, agiles ou des outils SDLC

Audience cible

  • Architectes logiciels
  • Chefs de projet de développement
  • Directeurs techniques
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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