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).

 7 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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