Coder avec l'IA - Maîtriser les assistants de développement

Formation créée le 18/03/2026.
Version du programme : 1

Type de formation

Présentiel

Durée de formation

35 heures (5 jours)
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Coder avec l'IA - Maîtriser les assistants de développement


Objectif de formation : Acquérir les compétences nécessaires pour utiliser efficacement les assistants IA de développement afin d’accélérer la production de code, améliorer la qualité logicielle, renforcer les tests et la documentation, et intégrer l’IA dans un workflow de développement professionnel, tout en gardant la maîtrise technique, la sécurité et la revue humaine.

Objectifs de la formation

  • Comprendre le fonctionnement, les apports et les limites des assistants IA de coding
  • Utiliser efficacement un assistant IA dans l’IDE pour générer, expliquer, compléter et transformer du code
  • Produire de meilleurs prompts et mieux contextualiser les demandes techniques
  • Générer des tests, de la documentation et des propositions de refactoring exploitables
  • Sécuriser l’usage de l’IA dans les workflows de développement
  • Intégrer l’assistance IA dans les pratiques d’équipe : Git, revue, standards, qualité
  • Identifier les cas d’usage adaptés aux principaux assistants IA du marché

Profil des bénéficiaires

Pour qui
  • Développeurs back-end, front-end ou full-stack
  • Leads développeurs, architectes, tech leads
  • Ingénieurs logiciels, QA automation engineers, DevOps impliqués dans le développement
  • Équipes techniques souhaitant intégrer l’IA dans leurs pratiques de coding
Prérequis
  • Maîtrise pratique d’au moins un langage de programmation
  • Utilisation courante de Git et d’un IDE moderne
  • Connaissances de base en tests, revue de code et cycle de développement logiciel

Contenu de la formation

Comprendre l’assistance IA appliquée au développement (2h)
  • Panorama des assistants IA pour développeurs : GitHub Copilot, Cursor, JetBrains AI Assistant et outils comparables
  • Différence entre autocomplétion, chat de développement, édition assistée et agents de coding
  • Cas d’usage actuels : génération de code, explication, debug, tests, documentation, revue, pull requests
  • Limites des modèles : hallucinations, dette technique, contexte incomplet, faux sentiment de qualité
  • Human-in-the-loop : ce que l’IA assiste, ce que le développeur doit valider
  • Travaux pratiques : Comparaison de réponses IA sur une même demande technique, Analyse critique d’un code généré automatiquement
Bien démarrer avec un assistant IA dans l’IDE (2h)
  • Installation, configuration et prise en main
  • Choix de l’outil selon la stack et l’environnement
  • Gestion du contexte : fichiers, extraits, codebase, consignes projet
  • Bonnes pratiques de prompting pour le développement
  • Structurer une demande : objectif, contraintes, stack, qualité attendue, format de sortie
  • Travaux pratiques : Installation et configuration de l’assistant sur un poste de développement, Rédaction de prompts efficaces pour générer une fonctionnalité simple
Générer, compléter et refactorer du code avec l’IA (3h)
  • Utiliser l’IA pour accélérer l’écriture de fonctions, classes, composants et scripts
  • Génération guidée plutôt que génération “boîte noire”
  • Refactoring assisté : lisibilité, découpage, factorisation, conventions
  • Conversion ou adaptation de code entre langages / frameworks
  • Relecture systématique : exactitude métier, style, complexité, dépendances
  • Travaux pratiques : Développement d’une fonctionnalité à partir d’un besoin exprimé, Refactoring d’un module existant avec contrôle qualité manuel, Transformation d’un code peu maintenable en version plus propre
Débogage, tests et documentation avec l’IA (2h30)
  • Utiliser l’IA pour expliquer un bug, proposer des hypothèses et suggérer une correction
  • Génération de tests unitaires et cas limites
  • Amélioration de la couverture de test
  • Génération de documentation technique, commentaires utiles et messages de commit
  • Utilisation de l’IA pour comprendre une base de code ou accélérer l’onboarding
  • Travaux pratiques : Diagnostic assisté d’un bug sur une mini-application, Génération puis revue de tests unitaires, Production d’une documentation courte et exploitable pour un module
Revue de code, sécurité et qualité (2h)
  • Utiliser l’IA pour détecter des défauts potentiels
  • Vérifier performance, lisibilité, dette technique et sécurité
  • Identifier les limites des suggestions automatiques en matière de sécurité
  • Sensibilité des données, secrets, code propriétaire, confidentialité
  • Mettre en place une charte d’usage responsable de l’IA pour les développeurs
  • Travaux pratiques : Revue critique d’un code généré par IA, Identification de faiblesses sécurité / robustesse, Réécriture d’un prompt pour obtenir une sortie plus sûre
Intégrer l’assistance IA dans le workflow d’équipe (1h30)
  • IA et Git : branches, commits, messages, PR, revues
  • Standards d’équipe : prompts réutilisables, conventions, fichiers de contexte
  • Choisir quand utiliser l’IA et quand s’en passer
  • Collaboration développeur + assistant IA + revue humaine
  • Mesurer les gains : productivité, qualité, temps de revue, onboarding
  • Travaux pratiques : Simulation d’un workflow d’équipe avec développement assisté puis revue, Définition de règles d’usage de l’IA pour une équipe projet
Atelier fil rouge : développer une fonctionnalité complète avec assistance IA (1h)
  • Cadrage du besoin
  • Génération du squelette de code
  • Itérations et corrections
  • Création de tests
  • Documentation et revue finale
  • Bilan : ce qui a été accéléré, ce qui a dû être corrigé manuellement

Équipe pédagogique

Professionnel expert technique et pédagogique.