🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
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GENAI200DEVAUGMENTE_MISTRAL

Formation Développeur Augmenté par l'IA avec Mistral

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.

Vos équipes apprendront à orchestrer et collaborer avec des agents intelligents pour générer du code fiable et maintenable, automatiser les tests et la documentation, accélérer le refactoring et la résolution de bugs, et standardiser les pratiques de développement assisté par IA.

La formation est adaptée à l'utilisation de Mistral et apprend aux participants à créer leurs propres agents métiers personnalisés. À noter : le choix des outils est actualisé en fonction des solutions les plus pertinentes et matures du marché.

En adoptant cette approche, vos équipes passeront du "vibe coding" à une méthodologie agentique structurée, garantissant qualité, sécurité et maintenabilité du code tout en accélérant drastiquement le delivery.

À la fin de cette formation, l'évaluation finale sous la forme d'un test de certification permet aux participants d'obtenir la certification SFEIR Certified AI-Augmented Developer.

Les différents ateliers utilisent soit le langage Java soit le langage Python pour la partie backend. La partie frontend sera elle en Angular.

✓ 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 (Mistral), 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 homogénéisent les workflows.

Prérequis

  • Maîtrise pratique d'au moins un langage de programmation (TypeScript, Java, Python, JavaScript, C#, 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.

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

7 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'outil 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
  • →Les points suivants sont abordés et pratiqués en fonction des capacités réelles de l'outil agentique choisi (Mistral)
  • →Tour d'horizon de l'outil
  • →Fonctionnalités clés, commandes et raccourcis CLI pour chaque outil
  • →Agents personnalisés : création de sous-agents spécialisés avec contexte isolé pour des workflows ciblés
  • →Commandes / prompts personnalisés : templates de prompts réutilisables pour les tâches récurrentes
  • →Agent skills : connaissances composables et chargées à la demande
  • →Hooks : commandes shell déclenchées à des événements du cycle de vie
  • →Plugins : packages distribuables regroupant agents, skills, hooks et serveurs MCP
  • →Fichiers de configuration
  • →Fichier de contexte
  • →Choisir le bon type de fonctionnalité pour chaque scénario
Activités

Deep dive sur l'outil de son choix : créer des agents personnalisés, commandes, skills, hooks, plugins, etc

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
Activités

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

Sujets abordés
  • →Utilisation des Skills d'Agent en Contexte d'Équipe : Apprendre à exploiter les skills réutilisables existants pour appliquer de manière cohérente les règles d'architecture, les standards de codage et les pratiques de test à travers toute l'équipe. (Mistral)
  • →Exploitation des Agents Personnalisés pour les Rôles : Savoir interagir avec les agents spécifiques aux rôles (par ex. Architecture Guardian, Test Strategist, API Contract Agent) pour obtenir des conseils contextuels adaptés à vos tâches. (Mistral)
  • →Exécution des Commandes personnalisées : Pratique de l'invocation des slash commands personnalisées (par ex. /code-reviewer, /prepare-pr, /trace-flow) pour accélérer la revue de PR, l'analyse des diffs et la planification des tests, etc. (Mistral)
  • →Utilisation des Hooks pour des Gardes Automatisées : Appliquer des hooks pre-commit et post-edit pour le quality gate. (Mistral)
  • →Accès aux connaissances du Dépôt : Explorer docs d'architecture, standards, glossaire métier. (Mistral)
  • →Revue de Code Collaborative Assistée par l'IA : Produire des commentaires cohérents et actionnables. (Mistral)
  • →Analyse des Diff et Gestion des Risques en Pratique : Interpréter les recommandations sur changements à risque. (Mistral)
Activités

Hands-on : Exécuter /code-reviewer sur un diff de PR et analyser les recommandations. (Mistral)

Hands-on : Interagir avec l'agent Architecture Guardian pour vérifier la conformité architecturale. (Mistral)

Hands-on : Interagir avec le skill topology-awareness pour évaluer les changements. (Mistral)

Hands-on : Utiliser /prepare-pr pour générer une description de PR et une checklist. (Mistral)

Hands-on : Exécuter /trace-flow sur un endpoint backend et examiner l'explication générée. (Mistral)

Hands-on : Observer les hooks pre-commit et post-edit en action sur des changements d'exemple. (Mistral)

Hands-on : Consulter les références partagées lors d'une commande/agent pour améliorer le contexte. (Mistral)

Hands-on : Analyser un diff à risque et discuter de la décision de merge. (Mistral)

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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Développeur Augmenté par l'IA – Avancé

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.

1 j
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WEnvision

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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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

Elle s'adresse aux Software Engineers backend/frontend, Software Architects et Tech Leaders qui souhaitent booster leur productivité grâce à l'IA tout en conservant un haut niveau de qualité, de maintenabilité et de sécurité du code.
Le programme et la méthode agentique sont identiques, mais tous les ateliers sont centrés sur Mistral : le deep dive outillage, les agents personnalisés, les commandes réutilisables et les pratiques d'équipe se font avec Mistral, au lieu de la sélection multi-outils de la formation standard.
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, ce qui préserve la qualité, les tests et la maintenabilité.
Les ateliers backend utilisent soit Java soit Python, et la partie frontend est réalisée en Angular. La maîtrise pratique d'un seul langage de programmation suffit pour suivre la formation.
Le MCP est un protocole qui étend les capacités des agents IA avec des outils externes (Playwright, Context7, Atlassian, etc.). La formation couvre ses concepts et son architecture, et vous installez un serveur MCP sur un cas d'usage concret de test.
Oui. Elle se conclut par l'examen SFEIR Certified AI-Augmented Developer : un QCM en ligne de 20 questions pratiques portant sur les sujets abordés, 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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