Plan du cours
⚔️ Niveau 1 : La Crypte de la Découverte – Secrets des Exigences
Mission : Utiliser LLMs (ChatGPT) pour extraire des exigences structurées à partir d'entrées vagues.
Points clés :
- Interpréter les idées de produit ambigües ou les demandes de fonctionnalités
- Utiliser l'IA pour :
- Générer des histoires d'utilisateur et des critères d'acceptation
- Suggérer des personnages et scénarios
- Générer des artefacts visuels (par exemple, des diagrammes simples avec Mermaid ou draw.io)
🔥 Niveau 2 : La Forge de Design – Le Rouleau de l'Architecte
Mission : Utiliser l'IA pour créer et valider des plans d'architecture.
Points clés :
- Utiliser l'IA pour :
- Proposer un style architectural (monolithique, microservices, sans serveur)
- Générer des diagrammes de composants et interactions haut niveau
- Scaffold les structures de classe/module
- Défier les choix des pairs par des revues de design peer-to-peer
Résultat : Architecture validée + squelette de code
🧙♂️ Niveau 3 : L'Arène du Code – Le Codex de la Gauntlet
Mission : Utiliser des copilotes IA pour implémenter les fonctionnalités et améliorer le code.
Points clés :
- Utiliser GitHub Copilot ou ChatGPT pour implémenter la fonctionnalité
- Réfacturer le code généré par l'IA pour :
- Prestations
- Sécurité
- Maintenabilité
- Injecter des "odeurs de code" et mener des défis de nettoyage peer-to-peer
Résultat : Codebase fonctionnelle, refactorisée, générée par IA
🐛 Niveau 4 : La Marécage des Bugs – Tester l'obscurité
Mission : Générer et améliorer les tests avec IA, puis trouver des bugs dans le code d'autres.
Points clés :
- Utiliser l'IA pour :
- Générer des tests unitaires
- Générer des tests d'intégration
- Simuler des cas limites
- Échanger des codes bugués avec une autre équipe pour le débogage assisté par 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 d'IA.
Points clés :
- Utiliser IA pour :
- Définir les workflows (par exemple, GitHub Actions)
- Automatiser les étapes de construction, test et déploiement
- Suggérer des politiques de détection d'anomalies/retrait
Résultat : Script ou flux CI/CD fonctionnel assisté par IA
🏰 Niveau 6 : La Citadelle de la Surveillance – Le Guet du Log
Mission : Analyser les logs et utiliser l'apprentissage machine pour détecter des anomalies et simuler une récupération.
Points clés :
- Analyser des logs pré-remplis ou générés
- Utiliser IA pour :
- Identifier les anomalies ou tendances d'erreur
- Suggérer des réponses automatisées (par exemple, scripts de guérison auto, alertes)
- Créer des tableaux de bord ou résumés visuels
Résultat : Plan de surveillance ou mécanisme d'alerte intelligent simulé
🧙♀️ Niveau Final : L'Arène du Héros – Construire le SDLC ultime soutenu par l’IA
Mission : Les équipes appliquent tout ce qu'elles ont appris pour construire une boucle SDLC fonctionnelle pour un mini-projet.
Points clés :
- Sélectionner un mini-projet d'équipe (par exemple, suivi de bugs, chatbot, microservice)
- Apliquer l'IA à chaque phase du SDLC :
- Besoins, Design, Code, Test, Déploiement, Surveillance
- Présenter les résultats dans une courte démonstration d'équipe
Voting entre pairs ou jugement pour le pipeline IA le plus efficace
Résultat : Implémentation SDLC end-to-end renforcée par l’IA + présentation de l’équipe
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Appliquer des outils IA génératifs pour extraire et structurer les exigences logicielles
- Générer des diagrammes architecturaux et valider les choix de conception en utilisant l'IA
- Utiliser des copilotes IA pour implémenter et réfactorer le code de production
- Automatiser la génération de tests et effectuer un débogage assisté par IA
- Définir des pipelines CI/CD intelligents qui détectent et réagissent aux anomalies
- Analyser les logs avec des outils IA/ml pour identifier les risques et simuler la guérison auto
- Démontrer un SDLC entièrement renforcé par l’IA à travers un mini-projet d’équipe
Pré requis
Audience : Développeurs de logiciels, testeurs, architectes, DevOps ingénieurs, propriétaires de produits
Les participants devraient avoir :
- Une compréhension pratique du cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
- Expérience pratique dans au moins un langage de programmation (par exemple, Python, Java, JavaScript, C#, etc.)
- Familiarité avec :
- L'écriture et la lecture de scénarios d'utilisateur ou des exigences
- Les principes de base du design logiciel
- Le contrôle de version (par exemple, Git)
- L'écriture et l'exécution de tests unitaires
- La mise en œuvre ou l’interprétation des pipelines CI/CD
💡 Ce workshop est destiné à un public intermédiaire à avancé. Il s'adresse aux professionnels qui font déjà partie d'équipes de livraison logicielle (développeurs, testeurs, DevOps ingénieurs, architectes, propriétaires de produits).