F3 · IA générative pour Développeurs

Présentation

Une journée pour passer du « j'utilise parfois GitHub Copilot » à une pratique intégrée dans l'ensemble du cycle de développement.

Les participants travaillent sur leur propre code ou sur des cas proches de leur environnement technique. L'accent est mis sur la pair-programmation IA, la génération de tests, la documentation et la revue de code — les gains de temps les plus significatifs en développement quotidien.

Informations pratiques

Durée

1 journée7 heures

Public

Développeurs, Tech LeadsTous langages

Prérequis

Pratique courante du développement. Compte GitHub Copilot ou Claude recommandé.

Effectif

6 à 12 participants

Format

Présentiel ou distanciel

Modalité

Intra-entreprise de préférence

Objectifs pédagogiques

À l'issue, les participants savent.

Chaque objectif est travaillé en atelier, sur le code des participants — et validé par un livrable concret réutilisable dès le lendemain.

01

Utiliser l'IA comme pair-programmeur sur des tâches réelles : génération, correction, refactoring.

02

Générer des tests unitaires et d'intégration pertinents assistés par IA.

03

Produire une documentation technique claire en quelques minutes.

04

Mener une revue de code assistée par IA et en interpréter les résultats de façon critique.

05

Identifier les risques d'un code généré par IA (sécurité, cohérence, dette technique).

06

Automatiser des tâches répétitives du cycle de développement.

Programme

Une journée,
cinq modules.

80 % de pratique. Chaque module alterne exercice, débriefing et production d'un livrable réutilisable dès le lendemain.

Ouverture

Cadrer la journée

30 min

Tour de table : usages actuels de l'IA en développement — ce qui marche, ce qui déçoit.
Démonstration : écrire une fonction complexe en 5 minutes avec et sans IA.
Cartographie des outils : GitHub Copilot, Claude Code, Cursor — différences et complémentarités.

Module 1

Pair-programmation IA

1h30

Complétion de code sur un cas réel — analyse des suggestions proposées.
Comment formuler une demande technique précise (spécification + contraintes + format).
Corriger un bug à partir d'une description d'erreur — comparer les approches.
Refactoriser un bloc de code existant avec l'IA — évaluer la qualité du résultat.
Discussion : quand faire confiance à l'IA, quand la vérifier systématiquement.

Module 2

Tests assistés par IA

1h

Générer des tests unitaires pour une fonction existante — couverture et pertinence.
Identifier les cas limites manquants avec l'aide de l'IA.
Rédiger des tests d'intégration à partir d'une spécification fonctionnelle.
Limites : ce que l'IA rate dans la génération de tests (dépendances implicites, contexte métier).

Pause déjeuner · 1h

Module 3

Documentation & revue de code

1h

Générer une documentation API claire à partir d'un code existant.
Expliquer un code complexe hérité à un nouveau membre de l'équipe — avec l'IA.
Revue de code assistée par IA — ce qui remonte, ce que ça manque.
Réflexion collective : comment intégrer la revue IA dans les pratiques d'équipe existantes.

Module 4

Automatisation du cycle de développement

1h

Générer des scripts de CI/CD, des configurations d'infrastructure.
Transformer une spécification en scaffold de projet avec l'IA.
Automatiser la création de données de test réalistes.
Risques : sécurité du code généré, gestion des secrets, dépendances non maîtrisées.

Module 5

Intégration dans les pratiques d'équipe

45 min