Formation Développement logiciel assisté par IA : outils et méthodes modernes

Nouveaux outils du développeur augmenté

1. De l'autocomplétion aux agents capables d'agir

2. Codex, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Windsurf et Gemini CLI

3. IDE, terminal, agents locaux et agents cloud

4. Vibe coding, agentic coding et agentic engineering

5. Modèles, agents, outils, contexte et autonomie

6. Forces, limites et nouveaux rôles du développeur

Spécifications et context engineering

1. Du prompt engineering au context engineering

2. Transformer un besoin métier en spécifications structurées

3. User stories, contraintes et critères d'acceptation

4. AGENTS.md, CLAUDE.md, règles projet et instructions persistantes

5. Spec-driven development et planification avant implémentation

6. Décomposer une fonctionnalité en tâches vérifiables

Architecture et conception assistées par IA

1. Explorer et comprendre une base de code existante

2. Cartographier composants, dépendances et flux

3. Générer et comparer plusieurs solutions techniques

4. Produire architecture, interfaces et modèles de données

5. Identifier composants et fichiers impactés

6. Faire challenger le design par un autre agent

Développer avec Codex, Claude Code et les coding agents

1. Générer une fonctionnalité complète depuis une spécification

2. Faire explorer le projet avant toute modification

3. Créer et modifier plusieurs fichiers de manière cohérente

4. Compiler, exécuter et analyser automatiquement les erreurs

5. Piloter les corrections par boucles itératives

6. Refactoriser et moderniser une base de code existante

7. Réaliser migrations et transformations massives

8. Utiliser Git et les diffs pour contrôler les modifications

9. Travailler avec plusieurs agents sur des tâches parallèles

10. Superviser l'agent plutôt que générer du code ligne par ligne

Tests, revue et sécurisation du code généré

1. Générer les tests depuis les critères d'acceptation

2. Tests unitaires, intégration, API et end-to-end

3. TDD et développement piloté par les tests avec l'IA

4. Exécuter automatiquement compilation et tests après modification

5. Faire analyser les échecs et régressions par l'agent

6. Réaliser une « code review » avec un second agent

7. Détecter vulnérabilités, dette technique et problèmes de maintenabilité

8. Encadrer permissions, commandes, secrets et accès aux données

Industrialisation, tendances et futur du développement

1. Intégrer agents, Git, pull requests et pipelines CI/CD

2. Connecter les agents aux outils avec MCP

3. Skills, outils spécialisés et connaissances réutilisables

4. Agents locaux, cloud et exécution de tâches longues

5. Développement parallèle avec plusieurs agents spécialisés

6. Equipes virtuelles de développement, test, review et sécurité

7. Développement piloté par spécifications et objectifs

8. Agents proactifs travaillant continuellement sur les projets

9. Génération conjointe du code, des tests et de la documentation

10. Evolution du développeur vers architecte et superviseur d'agents