L’Intelligence Artificielle est en train de devenir un allié incontournable pour les développeurs, accélérant la production, améliorant la qualité et optimisant la maintenance du code. Cette formation montre comment intégrer efficacement des outils d’IA dans le workflow de développement, automatiser certaines tâches, fiabiliser le code généré et appliquer des pratiques de cybersécurité adaptées.
Les participants apprendront à exploiter les assistants IA pour gagner en productivité, tout en gardant le contrôle sur la qualité, la sécurité et la conformité de leurs livrables.
Eligible au financement OPCO
Actions Collectives OPCO Atlas Cette formation peut être prise en charge à 100% dans le cadre des Actions Collectives. Pour en bénéficier, contactez-nous à hello.institute@docaposte.fr et complétez votre inscription sur campusAtlas.
A l'issue de la formation, le stagiaire sera capable de mobiliser l'intelligence artificielle (IA) comme un assistant au service du développement
Intégrer des outils d'intelligence artificielle (IA) dans leur workflow de développement
Automatiser certaines tâches de développement grâce à des assistants IA
Évaluer les risques liés à l'usage de l'IA générative (IA) dans un contexte de développement sécurisé
Appliquer des bonnes pratiques de cybersécurité dans l'utilisation d'outils d'IA (données sensibles, confidentialité du code)
Public visé
Développeurs, RSSI ou toute personne en charge de projets SI
Prérequis
Connaissances de base en programmation et conception d'applications.
Programme
Jour 1 – Découvrir et intégrer l'IA dans le workflow de développement
Présentation des objectifs pédagogiques et du déroulé sur 2 jours, intersession
Tour de table : identification des rôles, des secteurs d'activité et des enjeux spécifiques
Module 1. Panorama des outils d'IA pour le développement
Objectif spécifique : Connaître les principales solutions d'IA accessibles en ligne et leurs usages concrets.
Contenu
Typologie des outils IA :
IDE cloud avec IA intégrée : Replit, GitHub Codespaces, GitPod → fonctionnalités natives et extensions IA
Assistants conversationnels pour développeurs : ChatGPT, Claude, Codeium Web → génération de code, explication, débogage
Outils spécialisés : générateurs de tests, auto-documentation, optimisation de performance
Critères de choix d'un outil : coût, intégration avec l'environnement existant, langage supporté, politique de confidentialité
Forces et limites :
Avantages : rapidité, réduction de la charge cognitive, support multi-langages, accessibilité
Limites : dépendance à la connexion, confidentialité des données, variabilité de la qualité
Exemples de scénarios d'utilisation : prototypage rapide, réécriture de code existant, génération de documentation technique, automatisation de tests unitaires
Exemple d'atelier/Démo : Test de 2 outils (complétion, refactorisation, documentation automatique)
Module 2. Intégration de l'IA dans le workflow
Objectif spécifique : Intégrer l'IA à toutes les étapes du développement, de la conception aux tests.
Contenu
Cycle de développement avec IA : conception → codage → test → documentation → maintenance
Cas d'automatisation :
Génération de snippets réutilisables
Création automatique de tests unitaires
Rédaction de commentaires de code
Stratégies de prompting : formulation de requêtes optimales pour obtenir du code fiable et adapté
Collaboration homme-IA : rôles, validation humaine obligatoire, réduction des erreurs
Indicateurs d'efficacité : temps gagné, taux d'erreurs, taux de réutilisation du code IA
Exemple d'atelier : Workflow complet multi-outils → génération de code avec ChatGPT, tests et documentation dans GitHub Codespaces, vérification avec un outil d'analyse statique en ligne
Module 3. Limites techniques et précautions d'usage
Objectif spécifique : Identifier et corriger les limites du code généré par IA.
Contenu
Limites techniques :
Code non optimisé ou incompatible
Absence de prise en compte du contexte projet
Risques de duplication de code existant (licences)
Précautions d'usage :
Vérifier systématiquement le code généré
Ne jamais intégrer directement du code IA en production sans validation
Éviter de transmettre des données confidentielles ou du code propriétaire
Gestion des risques juridiques : propriété intellectuelle, respect des licences open source
Sécurité des prompts : formulation pour éviter la fuite d'informations sensibles
Exemple d'atelier : Audit collaboratif sur Miro → code IA affiché en commun, annotations post-it par le groupe pour signaler erreurs, failles ou optimisations possibles
Intersession entre J1 et J2
Objectif : Appliquer les acquis de J1 sur un cas concret avec des outils IA en ligne. Tâches :
Choisir un cas d'usage : génération de code pour une fonctionnalité précise, rédaction automatisée de documentation technique, création de tests unitaires ou fonctionnels, optimisation ou refactorisation d'un module existant
Maintenabilité : conventions de codage, commentaires pertinents, découpage logique
Rétro-ingénierie : comprendre la logique IA pour améliorer les prompts
Exemple d'atelier : En binômes : améliorer un code initial produit par IA pour le rendre plus performant, lisible et sécurisé, puis présentation rapide au groupe
Module 4. Synthèse et plan d'action
Récapitulatif des points clés
Plan personnel d'intégration de l'IA dans son workflow
Modalités pédagogiques
Docaposte Institute propose plusieurs dispositifs pédagogiques adaptés aux apprenants :
Formation en présentiel
En groupe (inter-entreprises ou intra-entreprise)
En individuel (monitorat)
En journée ou en cours du soir (sur demande spécifique)
Formation en distanciel
Distanciel synchrone
Distanciel asynchrone
Moyens et supports pédagogiques
Alternance d'apports théoriques et de mises en pratique contextualisées.
Progression pédagogique structurée, de la compréhension à la mise en œuvre opérationnelle.
Pédagogie immersive favorisant une mise en application immédiate des compétences.
Formation interactive et participative s'appuyant sur des ateliers pratiques, études de cas et échanges collectifs (+ 60 % du temps de formation.)
Séquences pédagogiques rythmées et évaluations formatives régulières pour renforcer l'ancrage des apprentissages.
Supports de cours, ressources documentaires et références mis à disposition par le formateur
Modalités d'évaluation et de suivi
En amont de la formation(évaluation en ligne dans l'extranet apprenant)
Recueil des besoins et des attentes des participants.
Auto-positionnement permettant d'évaluer le niveau initial des apprenants.
Tout au long de la formation
Évaluations continues réalisées par le formateur travers des questions orales, exercices, QCM, études de cas et mises en situation pratiques.
À l'issue de la formation(évaluations en ligne dans l'extranet apprenant)
Auto-positionnement afin de mesurer l'acquisition des compétences visées.
Validation de l'acquisition des compétences par le formateur
Questionnaire de satisfaction « à chaud » à l'issue de la formation
Questionnaire de satisfaction "à froid", 45 jours après la formation afin d'évaluer l'ancrage des acquis et leur mise en application en situation professionnelle.
NB : dans le cadre d'une Action collective, chaque stagiaire bénéficiaire sera contacté par un prestataire choisi par l'Opco Atlas afin d'évaluer « à chaud » la qualité de la formation suivie.
Informations sur l'admission
Nous consulter.
Modalités d'admission
Admission sans disposition particulière
Accessibilité
Nos formations peuvent être adaptées à certaines conditions de handicap. Nous contacter pour toute information et demande spécifique.
Si vous êtes en situation de handicap, contactez-nous avant le début de votre formation pour que nous puissions vous orienter efficacement et vous accueillir dans les meilleures conditions.
Inscription possible jusqu'à 10 jours avant le démarrage de la formation
