GENAI200DEVAUGMENTE

Formation Développeur Augmenté par l'IA - Maîtrisez l'Agentic Coding

Accélérez la productivité de vos équipes de développement grâce à l'Agentic Coding.

Dans un marché où la rapidité de développement et la qualité du code font la différence, cette formation transforme vos développeurs en "développeurs augmentés", capables de tirer parti des agents d'IA les plus avancés.

Centrée sur des cas d'utilisation réels, la formation met l'accent sur la production de valeur immédiate et l'amélioration concrète de la productivité des développeurs.

Les participants repartent avec des méthodes, workflows et assets directement applicables à leurs projets en entreprise.

Formation officielle SFEIR InstituteNiveau Intermédiaire⏱️ 2 jours (14h)

Ce que vous allez apprendre

  • Accélérer toutes les phases du cycle de développement, de la conception architecturale jusqu'à la résolution de bugs complexes, en augmentant leur vélocité tout en assurant la qualité, la sécurité, les tests, la documentation et la maintenabilité du code.
  • Collaborer en continu avec l'IA, en adoptant des méthodes de travail augmentées par l'IA qui renforcent la productivité et l'efficacité.
  • Maîtriser l'écosystème des outils phares permettant de coder avec l'IA et framework IA (type Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot, Cursor Al), évaluer et adopter les nouveaux outils émergents, en comprenant leurs forces et limites respectives.
  • Transformer une équipe classique en une équipe augmentée, en orchestrant des agents IA collaboratifs, en mettant en place des standards d'équipe (contextes partagés, prompts réutilisables) et en diffusant de bonnes pratiques de développement assisté par IA qui accélèrent l'onboarding et homogénéisant les workflows.

Prérequis

  • Maîtrise pratique d'au moins un langage de programmation (Python, JavaScript, Java, C#, TypeScript, Go...).
  • Expérience quotidienne avec Git et l'utilisation d'un IDE moderne (VS Code, IntelliJ, WebStorm, etc.).
  • Posséder des compétences de base en ligne de commande et en édition de fichiers.
  • Expérience du travail en équipe : revue de code, workflows collaboratifs.
  • Une sensibilité à l'IA générative et au prompt engineering est un atout pour maximiser les bénéfices de la formation.
  • Un ordinateur portable standard (16 Go recommandé) avec les droits pour installer des logiciels.
  • Système d'exploitation récent (Windows 10+, macOS 10.15+, Linux).
  • Git installé et configuré avec accès à GitHub/GitLab.
  • Version récente de NodeJS et npm installés et configurés.
  • Un IDE au choix (VS Code, IntelliJ, WebStorm...).
  • Une connexion internet stable.
  • Docker (optionnel mais très fortement recommandé pour bénéficier d'un setup automatisé via notre devcontainer).

Public cible

  • Software Engineer (développeur.se.s opérationnel.le.s backend/frontend), Software Architect, Tech Leader en entreprise, ESN, startups et scale-ups qui souhaitent booster leur efficacité grâce à l'IA, tout en conservant un haut niveau de qualité de code., Équipes soucieuses de la maintenabilité, de la robustesse et des bonnes pratiques, qui cherchent à utiliser l'IA pour moderniser leurs méthodes tout en améliorant la qualité de leurs livrables.

Programme de la Formation

8 modules pour maîtriser les fondamentaux

Sujets abordés
  • Rappels sur l'IA: Rappel rapide, histoire de l'IA / ML / NLP / IA Générative, arrivée de ChatGPT/LLM
  • Modèles du marché : GPT-5, Claude, Gemini - différences clés
  • Art du prompting : comment bien communiquer avec l'IA pour obtenir du code de qualité
  • Évolution des outils : de l'assistance ponctuelle aux agents collaboratifs
  • Contexte et tokens : comprendre les contraintes
  • Panorama des outils : ChatGPT, Claude, etc.
Activités

Prompt engineering : comparaison de 3 approches sur un cas concret

Sujets abordés
  • Vibe Coding : définition, limites et dangers
  • Agentic Coding : vision du développeur augmenté
  • Collaboration continue vs génération passive
  • Impact sur qualité, maintenabilité et documentation
Activités

Mise en place de l'outils de vibe coding

Expérimentation guidée : vibe coder une application sans regarder le code généré et expliquer les résultats, les contraintes, les avantages

Sujets abordés
  • Introduction pratique : qu'est-ce que l'Agentic Coding pour un développeur ?
  • Démonstration live : développement traditionnel vs développement augmenté
  • Focus qualité : comment l'IA peut améliorer la qualité du code (conventions, patterns, best practices)
  • Workflow agentic : Specify → Plan → Tasks → Implement → Validation
  • Gestion du contexte : le fichier .md de contexte efficace (en local pour le moment)
  • Structuration des demandes et itérations
  • Bonnes pratiques : documentation, tests, qualité
Activités

Scénario 1: legacy - Refactoring legacy : prise en main du projet pour qu'il soit Agentic Coding compliant. Aller jusqu'au plan de migration

Scénario 2: from scratch et évolutions - Projet from scratch : architecture, choix techniques, structuration; Développement d'une fonctionnalité complète avec le workflow agentic

Sujets abordés
  • Gestion des tokens
  • IDE nouvelle génération (ex Cursor Al, Kiro, Windsurf, Zed)
  • Comparaison pratique : quel outil pour quel besoin ?
  • Workflow hybride : combiner plusieurs assistants IA
  • Matrice de possibilité d'utilisation des outils : Al coding agent tool (Github Copilot / Claude Code / Open Code / Gemini CLI) versus modèles (Sonnet, Gemini, ...)
  • Gestion des licences / clés
  • Démonstrations
Sujets abordés
  • Model Context Protocol (MCP) : Concepts et architecture; installation et utilisation de clients MCP (exemples : playwright, context7, Atlassian ...); Cas d'usage concret : MCP Playwright pour faciliter les tests avec visibilité des outputs dans le navigateur
  • Spécificités Claude Code : les sub-agents, les Hooks, les Skills...
Activités

Installation d'un MCP et interaction complexe : capture d'écran + génération de tests

Sujets abordés
  • Standards d'équipe : contexte et instructions partagées (ex AGENTS.md)
  • Standards partagés : définir des conventions d'équipe - plugins, marketplace Claude Code, partage de hooks et de configuration
  • Sécurité des agents : configurer ses settings (.env non partagés) et ses agents selon leurs rôles
  • Partage de prompts et patterns réutilisables
  • Onboarding accéléré des nouveaux développeurs
  • Revue de code en équipe augmentée
  • Intégration CI/CD et automatisation
  • Collaboration homme-agent-équipe : review assistée, pair programming augmenté
Activités

Création de plusieurs AGENTS.md et définition du contexte d'équipe

Simulation de workflow collaboratif : feature development → code review → merge

Mise en place d'un workflow Git avec agents (pre-commit hooks, automated reviews)

Développement collaboratif : plusieurs devs + agents sur le même projet (avec conflits, résolution)

Simulation d'équipe : onboarding d'un nouveau développeur avec assistance IA

Sujets abordés
  • L'importance du human-in-the-loop
  • Maintien des compétences en développement classique et perte de connaissance technique: mythe ou réalité ?
  • Dépendance aux outils IA : risques et mitigation
  • Sécurité : code review, vulnérabilités, données sensibles
  • Propriété intellectuelle et conformité
  • Éthique et responsabilité du développeur augmenté
  • Perspectives d'évolution
Sujets abordés
  • Examen en ligne (type QCM) comportant 20 questions pratiques couvrant les thèmes abordés pendant la formation. Score de passage minimum: 80%.

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Le cours « Développeur Augmenté par l'IA, Avancé » est la suite du cours « Développeur Augmenté par l'IA » destiné à ceux qui souhaitent approfondir la collaboration avec des agents d'intelligence artificielle et l'automatisation de processus complexes. Les participants apprennent à orchestrer plusieurs agents spécialisés capables de se coordonner, de déléguer des tâches et d'améliorer la qualité du code en continu. Ils découvrent également comment transformer des spécifications fonctionnelles en implémentations automatisées grâce à une approche orientée specs garantissant cohérence et fiabilité. La formation adresse la création de serveurs MCP de sa conception à sa mise en production, tout en abordant les aspects de configuration et de sécurité. Ce programme marque une étape clé vers l'expertise complète en développement augmenté, où l'humain et l'intelligence artificielle collaborent de manière fluide et performante pour créer les logiciels de demain.

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Atelier Pratique IA Gen Art du prompting GPT Sécurisé

L'Intelligence Artificielle Générative révolutionne nos méthodes de travail : ne restez pas spectateur de cette transformation ! Vous souhaitez gagner un temps précieux, automatiser vos tâches répétitives et décupler votre créativité sans compromettre la sécurité de vos données ? Cet atelier immersif sur l'Art du Prompting est votre porte d'entrée vers l'efficacité professionnelle de demain. Loin des cours magistraux théoriques, cette formation 100% pratique ("Learning by doing") vous plonge directement dans le concret. À travers une série de laboratoires interactifs, vous apprendrez à maîtriser le Prompt Engineering pour transformer un assistant IA sécurisé en véritable ami du quotidien. Concrètement, vous découvrirez comment : Optimiser votre rédactionnel : Produisez des emails, des posts LinkedIn et des traductions techniques en un temps record. Synthétiser l'information : Transformez des transcriptions de réunions complexes en plans d'action clairs et structurés en quelques secondes. Stimuler l'innovation : Structurez vos brainstormings, argumentez vos projets RSE et générez des visuels impactants pour vos présentations. Accélérer la technique : Initiez-vous à la génération de scripts Python simples pour automatiser vos processus. Que vous soyez manager, fonctionnel, RH ou technique, cet atelier vous donnera les clés pour dialoguer efficacement avec l'IA. Rejoignez-nous pour démystifier la technologie et repartez avec une boîte à outils immédiatement applicable pour booster votre productivité.

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Prochaines sessions

19 mars 2026
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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides)Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos)Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Laboratoires dirigés (Labs)Mise en pratique guidée sur logiciel, machine ou environnement technique.
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

Questions fréquentes

Cette formation s'adresse aux développeurs backend/frontend, architectes et Tech Leads qui souhaitent booster leur productivité avec l'IA tout en maintenant un haut niveau de qualité de code.
Le Vibe Coding consiste à générer du code passivement sans le vérifier. L'Agentic Coding est une collaboration continue avec l'IA : vous spécifiez, planifiez, implémentez et validez chaque étape.
Pour les formations inter-entreprises, chaque session est dédiée à un outil spécifique : Claude Code, Gemini CLI, GitHub Copilot ou Mistral. Pour les formations intra-entreprise, nous adaptons les outils à la stack du client selon vos besoins.
Le MCP est un protocole permettant d'étendre les capacités des agents IA avec des outils externes (Playwright, Atlassian, etc.).
Oui, la formation se conclut par l'examen de certification SFEIR Certified AI-Augmented Developer. C'est un QCM en ligne de 20 questions avec un score de passage minimum de 80%.
Nos organismes de formation SFEIR SAS et SFEIR-Est sont certifiés Qualiopi pour les actions de formation. Contactez-nous pour obtenir un devis.

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