Une formation de deux jours pour maîtriser le Vibe Coding et les agents autonomes afin de démultiplier son impact.
Développeurs et personnes impliquées dans l’écriture ou la revue de code
Au Campus Cyber, à Paris, dans vos locaux ou en ligne
14 heures réparties sur deux jours
Objectif de la formation
Former les développeurs à intégrer l’IA générative dans leurs pratiques pour configurer, déployer et orchestrer des agents IA
Informations pédagogiques
PUBLIC CONCERNÉ
- Développeurs (frontend, backend, full-stack)
- Ingénieurs DevOps
- Ingénieurs QA/Test
- Profils impliqués dans l’écriture ou la revue de code
PRÉREQUIS
- Maîtrise d’au moins un langage de programmation (Python, JavaScript, Java, C# par exemple)
- Connaissance basique de Git et des IDE classiques (VS Code, JetBrains)
MÉTHODE PÉDAGOGIQUE
Acquisition des compétences de manière immersive (Live Coding) en s’appuyant sur des exemples réels, des ateliers de « Pair Programming avec l’IA » et des cas d’usage issus de l’expérience des participants
MOYENS TECHNIQUES
Salle de formation équipée de postes de travail informatiques disposant de tous les logiciels nécessaires au déroulement de la formation.
Possibilité d’utiliser son poste personnel équipé des Logiciels et accès suivants :
- Installation de l’éditeur Cursor (recommandé pour l’usage de Claude).
- Accès aux modèles via API ou abonnements (GitHub, Copilot, Claude Pro/API, ChatGPT).
- Logiciel OLLAMA ou LM Studio installé pour la partie locale
COMPÉTENCES ACQUISES
- Exploiter efficacement les principaux assistants de code (GitHub Copilot, ChatGPT, etc.)
- Rédiger des prompts avancés pour générer, déboguer et refactorer du code
- Auditer le code généré par l’IA pour évaluer sa qualité et sa conformité en identifiant les failles de sécurité potentielles
- Déployer et utiliser un modèle de langage en local pour des tâches de codage
FORMATEURS
Consultants formateurs spécialistes du développement logiciel augmenté et de l’ingénierie de prompt
ÉVALUATION
- Évaluation des acquis en cours de session au travers de cas pratiques
- Une Attestation d’Acquisition des Compétences de l’EPITA, est délivrée aux stagiaires ayant validé l’ensemble des compétences visées par le stage
INDICATEURS
Intéressé ? Faites-le nous savoir !
Programme
- La boucle Observe → Think → Act (ReAct)
- Exécution Bash
- Gestion des diffs Git
- Lecture/écriture de fichiers
- Comprendre le Prompt Caching
- Gestion de la fenêtre de contexte
TP 1 : Prise en main avancée & Domptage du contexte
- Création d’un CLAUDE.md d’entreprise
- Optimisation de tokens
- Mécanique des coûts
2- RENDRE L’AGENT DÉTERMINISTE ET EXTENSIBLE
Utilisation de l’IA pour des tâches à forte valeur ajoutée comme :
- Pattern Planning First vs exécution directe
- Boucle de réflexion
- Création de Custom Skills
- Création d’outils connectés
TP 2 (Cas Métier #1) : Refactoring d’un composant legacy critique
Stratégie de découpage
- Cartographie automatique du code par l’agent
- Validation d’un plan de migration par étapes
- Rollback Git automatique en cas d’échec
TP 3 (Cas Métier #2) : Génération de tests unitaires/E2E & documentation vivante
3- AU COEUR DU FONCTIONNEMENT DES LLS & OBSERVABILITÉ
Anatomie des paramètres
- Température & Top-P
- Perplexité & Log-probabilités
TP 4 : Création d’un mini-agent autonome
Outils intégrés :
- Un linter / analyseur statique de code
- Un exécuteur de tests unitaires dans un sandbox
Objectif : Forcer l’agent à boucler jusqu’à obtenir un code
TP 5 : Observabilité & débogage avec LangSmith
- Mise en place de LangSmith sur l’agent LangChain
- Suivre la trace pas à pas / Visualiser
- Boucles infinies de Tool Calling
- Échecs de parsing JSON
- Analyse des performances/coûts
TP 6 : Orchestration Multi-Agents avec CrewAI Concepts CrewAI
- Rôles
- Backstory
- Tâches interdépendantes / Design patterns agentiques
Mise en situation :
Équipe de développement virtuelle : Architecte – Développeur – QA avec un modèle 100 % local
Objectif : exécution confidentielle et souveraine.
5- PROJET FIL ROUGE PIPELINE AGENTIQUE DE MODERNISATION DE CODE
Sujet pratique
Construire un flux complet :
- CrewAI ou LangChain
- Ollama / modèle local
- LangSmith
Cas métier
L’équipe d’agents reçoit en entrée un fichier de code Legacy non testé.
Elle doit :
- Refactorer le code
- Générer la suite de tests
- Produire la documentation
Pour les personnes en situation de handicap
La formation IA génératives pour optimiser les processus métier est accessible aux personnes en situation de handicap. Nous vous invitons à préciser dans le formulaire de renseignement si vous avez besoin d’un accompagnement particulier.
En savoir plus sur l’accessibilité PSH, les modalités et les délais d’accès à nos formations.
