Plan du cours
Niveau 1 : La Caverne de Découverte – Les Secrets des Exigences
Mission : Utiliser les LLM (ChatGPT) pour extraire des exigences structurées à partir d'entrées vagues.
Activités clés :
- Interpréter les idées de produits ambiguës ou les demandes de fonctionnalités
-
Utiliser l'IA pour :
- Générer des histoires utilisateur et des critères d'acceptation
- Suggérer des personas et des scénarios
-
Générer des artefacts visuels (par exemple, des diagrammes simples avec Mermaid ou draw.io)
Résultat : Un backlog structuré d'histoires utilisateur + un modèle de domaine initial / visuels
Niveau 2 : La Forge de Conception – Le Parchemin de l'Architecte
Mission : Utiliser l'IA pour créer et valider des plans d'architecture.
Activités clés :
-
Utiliser l'IA pour :
- Proposer un style d'architecture (monolithique, microservices, serverless)
- Générer des diagrammes de haut niveau et des interactions
- Créer une structure de classes/modules
-
Défier les choix des autres à travers des revues de conception par les pairs
Résultat : Une architecture validée + un squelette de code
Niveau 3 : L'Arena du Code – Le Gauntlet Codex
Mission : Utiliser des copilotes d'IA pour implémenter des fonctionnalités et améliorer le code.
Activités clés :
- Utiliser GitHub Copilot ou ChatGPT pour implémenter des fonctionnalités
-
Réfactorer le code généré par l'IA pour :
- Les performances
- La sécurité
- La maintenabilité
-
Injecter des « code smells » et lancer des défis de nettoyage par les pairs
Résultat : Une base de code fonctionnelle, réfactorée et générée par l'IA
Niveau 4 : Le Marais des Bugs – Tester les Ténèbres
Mission : Générer et améliorer des tests avec l'IA, puis trouver des bugs dans le code d'autres équipes.
Activités clés :
-
Utiliser l'IA pour générer :
- Des tests unitaires
- Des tests d'intégration
- Des simulations de cas limites
-
Échanger du code buggé avec une autre équipe pour le débogage assisté par l'IA
Résultat : Suite de tests + rapport de bugs + corrections de bugs
Niveau 5 : Les Portails du Pipeline – La Porte de l'Automate
Mission : Configurer des pipelines CI/CD intelligents avec l'aide de l'IA.
Activités clés :
-
Utiliser l'IA pour :
- Définir des workflows (par exemple, GitHub Actions)
- Automatiser les étapes de construction, de test et de déploiement
-
Suggérer des politiques de détection d'anomalies/rollback
Résultat : Un script ou un flux de pipeline CI/CD assisté par l'IA et fonctionnel
Niveau 6 : La Citadelle de Surveillance – La Tour des Journaux
Mission : Analyser les journaux et utiliser le ML pour détecter des anomalies et simuler la récupération.
Activités clés :
- Analyser des journaux pré-remplis ou générés
-
Utiliser l'IA pour :
- Identifier des anomalies ou des tendances d'erreurs
- Suggérer des réponses automatisées (par exemple, scripts d'autoguérison, alertes)
-
Créer des tableaux de bord ou des résumés visuels
Résultat : Un plan de surveillance ou un mécanisme d'alerte intelligent simulé
Niveau Final : L'Arena du Héros – Construire le SDLC ultime assisté par l'IA
Mission : Les équipes appliquent tout ce qu'elles ont appris pour construire une boucle de SDLC fonctionnelle pour un mini-projet.
Activités clés :
- Sélectionner un mini-projet d'équipe (par exemple, suivi de bugs, chatbot, microservice)
-
Appliquer l'IA à chaque phase du SDLC :
- Exigences, Conception, Codage, Test, Déploiement, Surveillance
- Présenter les résultats dans une démo de courte durée par l'équipe
Vote ou jugement des pairs pour le pipeline le plus efficace assisté par l'IA
Résultat : Une mise en œuvre de SDLC entière et augmentée par l'IA + une démonstration d'équipe
À la fin de cet atelier, les participants seront capables de :
- Appliquer des outils d'IA générative pour extraire et structurer les exigences logicielles
- Générer des diagrammes architecturaux et valider les choix de conception à l'aide de l'IA
- Utiliser des copilotes d'IA pour implémenter et réfactorer du code de production
- Automatiser la génération de tests et effectuer un débogage assisté par l'IA
- Concevoir des pipelines CI/CD intelligents qui détectent et réagissent aux anomalies
- Analyser les journaux avec des outils d'IA/ML pour identifier les risques et simuler l'autoguérison
- Démontrer un SDLC entièrement augmenté par l'IA à travers un mini-projet en équipe
Pré requis
Public : Développeurs logiciels, testeurs, architectes, ingénieurs DevOps, propriétaires de produits
Les participants devraient avoir :
- Une compréhension opérationnelle du cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
- Une expérience pratique dans au moins un langage de programmation (par exemple, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
-
Une familiarité avec :
- La rédaction et la lecture d'histoires utilisateur ou d'exigences
- Les principes de base de la conception logicielle
- Le contrôle de version (par exemple, Git)
- La rédaction et l'exécution de tests unitaires
- L'exécution ou l'interprétation des pipelines CI/CD
C'est un atelier intermédiaire à avancé. Il est idéal pour les professionnels qui font déjà partie de l'équipe de livraison logicielle (développeurs, testeurs, ingénieurs DevOps, architectes, propriétaires de produits).
Nos clients témoignent (1)
Connaissances avancées de l'enseignant dans l'utilisation du copilote et sessions pratiques suffisantes et efficaces
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique