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Plan du cours

Module 1 : Contexte, portée et défis de la livraison

  • Autocomplétion vs exécution autonome multi-étapes
  • Méprises courantes sur l'IA dans la livraison de logiciels
  • Pourquoi de meilleures instructions (prompts) ne suffisent pas
  • Identification de l'outil des participants, des points de douleur et des objectifs
  • Choix du bon modèle opérationnel IA pour les équipes d'ingénierie

Module 2 : Ingestion des spécifications et décomposition structurée

  • Élaboration d'un inventaire structurel des documents des parties prenantes
  • Techniques d'extraction des exigences
  • Stratégies de découpage (chunking) : structurel, sémantique, fenêtre glissante
  • Préserver les dépendances et les références croisées
  • Travail avec des tableaux, des diagrammes, des organigrammes et des entrées mixtes
  • Gestion efficace des fenêtres de contexte

Module 3 : Limites du jugement humain

  • Là où les décisions humaines restent critiques
  • Repérer les dépendances hallucinées
  • Détecter les contraintes fabriquées et la logique inversée
  • Empêcher les valeurs par défaut dangereusement serviables
  • Cadres de validation pour la traçabilité, la cohérence et l'exhaustivité

Module 4 : Des exigences au code avec des outils agents

  • Modèle de livraison axé sur l'architecture
  • Mappage des composants et limites de service
  • Les contrats API comme ancres de livraison
  • Règles persistantes et contraintes dans les outils IA
  • Instructions de tâche liées aux exigences
  • Approches d'instructions minimales vs contraintes
  • Génération back-end et front-end axée sur le contrat

Module 5 : Boucle d'itération agent

  • La spirale d'autocorrection
  • Cycles de livraison itératifs contrôlés
  • Examen des différences (diffs) et des modifications de code
  • Détection de l'élargissement du périmètre (scope creep) et des modifications non autorisées
  • Gestion de la mémoire de contexte limitée
  • Utilisation de l'historique des itérations pour l'amélioration continue

Module 6 : Application de la qualité du code

  • Contraintes d'instructions pour les cas limites
  • Documents de règles en tant qu'artefacts de gouvernance évolutifs
  • Points de contrôle automatisés avec lissage (linting) et analyse statique
  • Analyse de sécurité dans le code généré par IA
  • Vérifications de conformité des dépendances et de l'architecture
  • Protocole de revue humaine pour les sorties de l'IA

Module 7 : Boucles de rétroaction et amélioration continue

  • Alimentation des échecs structurés dans les workflows IA
  • Itérations bornées et critères d'arrêt
  • Journalisation des cycles et des résultats
  • Amélioration des documents de règles dans le temps
  • Construction d'une intelligence d'ingénierie réutilisable

Module 8 : Anti-patterns de sécurité dans la livraison par IA

  • Risques de sécurité courants dans le code généré
  • Annexes de règles de sécurité spécifiques à la technologie
  • Analyse de sécurité pré-commit
  • Contrôles du SDLC sécurisés pour le développement assisté par IA
  • Responsabilité humaine dans la livraison sécurisée

Module 9 : Tests ancrés sur les spécifications

  • Génération de spécifications de test à partir des exigences
  • Conception de tests dans le langage du domaine
  • Génération sécurisée des implémentations de tests
  • Concepts de tests de mutation
  • Validation de la couverture des spécifications
  • Examen de la force des assertions
  • Modèles de questions diagnostiques

Module 10 : Maintenance du système

  • Artefacts vivants : contrats, cartes, règles, spécifications de test
  • Évolution des contraintes au fil du temps
  • Gouvernance IA pour la maintenabilité à long terme
  • Prévention de la dette technique grâce aux contrôles IA
  • Modèle opérationnel pour des équipes d'ingénierie IA durables

Pré requis

Les participants doivent posséder :

  • De l'expérience dans des projets de développement logiciel
  • Une compréhension des fondements de l'architecture des applications
  • Une familiarité avec les API, les systèmes back-end / front-end ou la livraison full-stack
  • Des connaissances de base en livraison de logiciels Agile ou itérative
  • Une conscience des concepts de test logiciel
  • Une exposition aux outils de codage par IA est utile mais non obligatoire
  • Convient aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à senior
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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