- Cours pratique
- Informatique
Formation L'IA au service du développeur : de l'assistance à l'intégration
Comprenez, utilisez et intégrez l'IA pour booster votre productivité
- Durée
- 2 jours
- Niveau
- Fondamental
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation IA developpeur
L’intelligence artificielle transforme le métier de développeur en offrant des outils puissants d’assistance au code et d’automatisation. Mais comment tirer parti de ces technologies sans tomber dans leurs pièges ?
Cette formation IA pour développeur vous apprendra à collaborer efficacement avec l’IA, en utilisant des outils comme ChatGPT et GitHub Copilot, tout en développant une approche critique face aux erreurs et biais des modèles. Vous découvrirez également comment intégrer l’IA dans vos propres projets, avec des cas pratiques sur la génération de code, l’assistance utilisateur et la mise en place d’un système RAG.
À l’issue de cette formation, vous aurez les compétences nécessaires pour exploiter pleinement l’IA, tout en gardant le contrôle et la maîtrise sur vos développements.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation IA pour développeur, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement des modèles d’IA (LLM, BLLM, Fine-tuning vs RAG) et leurs limites
- Utiliser efficacement des outils d’assistance IA tels que ChatGPT, GitHub Copilot et leurs alternatives pour optimiser la productivité
- Adopter une approche critique face aux résultats générés par l’IA, en identifiant les biais, les erreurs et les pièges
- Intégrer l’IA dans un projet via des cas concrets : génération de code HTML dynamique, mise en place d’un chatbot RAG, IA multimodale (images, audio)
Objectifs opérationnels
Savoir utiliser l’IA comme un assistant au développement pour optimiser sa productivité et comprendre comment intégrer des modèles d’IA dans ses projets en appliquant les bonnes pratiques tout en évitant les pièges liés à l’automatisation.
Programme
Contenu du cours, module par module
6 modules
- Comprendre les bases des LLM (Large Language Models) et BLLM
- Comment sont entraînés ces modèles ? Tokens, embeddings et biais
- Différences entre Fine-tuning et RAG : quelle approche pour quel usage ?
- Présentation et comparaison : ChatGPT, GitHub Copilot, Cursor, Codeium…
- Configuration et bonnes pratiques pour tirer le meilleur des assistants IA
- Démonstration : génération et amélioration de code avec Copilot
- Pourquoi l’IA peut-elle produire des erreurs récurrentes et trompeuses ?
- Dépendance excessive : comment garder le contrôle sur son code
- Expérience : tester les limites et hallucinations des assistants IA
Travaux pratiques
Contenu : Après avoir installé et configuré Copilot, les participants développeront un composant React ou une API en s’appuyant sur les suggestions de l’IA. Ils analyseront ensuite les propositions générées afin de détecter et corriger les erreurs potentielles. Ce TP mettra l’accent sur l’optimisation des suggestions, la validation du code et les bonnes pratiques pour collaborer efficacement avec une IA sans en dépendre totalement.
- Comment et pourquoi ajouter l’IA à un projet ?
- Comment sont entraînés ces modèles ? Tokens, embeddings et biais
- APIs et frameworks : OpenAI, LangChain, bases vectorielles (FAISS, ChromaDB)
Travaux pratiques
Contenu : Les participants créeront une application simple permettant de générer du code HTML/CSS à partir d’un prompt utilisateur. L’objectif sera d’explorer différentes formulations de prompts pour affiner les résultats et obtenir des structures de code exploitables. Ils apprendront également à identifier et corriger les incohérences pouvant être générées par le modèle afin d’améliorer la fiabilité de la solution.
Travaux pratiques
Contenu : Les participants mettront en place une base documentaire indexée à l’aide d’une base vectorielle, telle que FAISS ou ChromaDB. Ils intégreront ensuite cette base avec LangChain afin de permettre à l’IA de répondre en se basant sur des sources de données spécifiques. Ce TP permettra d’expérimenter la différence entre une IA entraînée de manière statique et une IA capable d’exploiter des connaissances mises à jour en temps réel.
- Générer des images avec DALL·E, Stable Diffusion, Midjourney
- Transcrire et synthétiser de l’audio avec Whisper, ElevenLabs
- Démonstration d’applications concrètes en développement
- Comment exploiter l’IA sans en devenir dépendant ?
- Retour d’expérience et perspectives d’évolution
- Ressources et outils pour approfondir après la formation
Programme mis à jour le 14/01/2026
Public concerné
Ce cours s'adresse aux développeurs, chefs de projet et responsables techniques souhaitant comprendre comment exploiter l’IA pour optimiser le développement logiciel et l’intégrer efficacement au sein de leurs équipes.
Prérequis
Pour suivre cette formation, il est nécessaire d'avoir des bases en programmation et en conception d’applications. Une familiarité avec les environnements de développement et l’utilisation des API est un plus, mais aucune expérience préalable en IA n’est requise.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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