Description de la formation IA Architecte Logiciel

Qu’est-ce que l’IA générative pour les architectes logiciels ?

L’IA générative représente une avancée majeure en ingénierie logicielle, permettant la création automatisée de texte, de code, d’images ou de modèles à partir de prompts. Pour les architectes logiciels, elle ouvre la voie à de nouvelles approches dans la conception, l’optimisation et la maintenance des systèmes complexes. Ces technologies, comme les grands modèles de langage (LLM), transforment profondément les méthodes de conception applicative et d’intégration logicielle.

Pourquoi suivre une formation IA Générative pour Architectes Logiciels ?

Cette formation s’adresse aux architectes souhaitant comprendre et exploiter les capacités des modèles génératifs au sein de leurs architectures d’entreprise. Elle apporte une compréhension claire des patterns d’intégration des LLM, des considérations de sécurité, de performance et d’éthique, ainsi qu’une approche pratique pour concevoir des solutions hybrides entre systèmes classiques et intelligents.

Objectifs

Objectif opérationnel :

Savoir concevoir et intégrer une architecture logicielle exploitant l’IA générative de manière performante, sécurisée et éthique.

Objectif pédagogiques :

À l'issue de cette formation IA Générative pour Architectes Logiciels, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :

Comprendre les principes et les capacités des modèles d’IA générative
Identifier les cas d’usage pertinents de l’IA générative dans les architectures logicielles
Concevoir des architectures intégrant les LLM et leurs API (OpenAI, Anthropic, Azure, etc.)
Gérer la sécurité, la confidentialité et la conformité dans les systèmes IA
Élaborer une gouvernance technique et éthique adaptée à l’IA générative

À qui s'adresse cette formation ?

Public :

Ce cours s’adresse aux architectes logiciels, tech leads, responsables techniques et ingénieurs IA impliqués dans la conception et l’intégration de systèmes complexes.

Prérequis :

Une bonne connaissance des architectures logicielles distribuées (microservices, API, cloud) et des notions fondamentales de machine learning seraient un plus pour suivre cette formation.

J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant ce test.

Contenu du cours IA Architecte Logiciel

Jour 1

Génération et comparaison de modèles d’architecture

Principes de la génération assistée d’architectures logicielles avec l’IA.
Utilisation des modèles de langage pour proposer plusieurs variantes architecturales.
Évaluation automatique de la cohérence et des dépendances entre composants.
Analyse multicritère : performance, sécurité, coût, maintenabilité.
Intégration des retours utilisateurs dans la boucle d’itération (Human-in-the-loop).Travaux pratiquesObjectif : Générer et évaluer plusieurs modèles d’architecture à partir d’un cahier des charges fonctionnel.
Description : À partir d’un besoin métier donné, les stagiaires utilisent un LLM pour produire plusieurs variantes architecturales (microservices, event-driven, serverless…). L’activité se conclut par une comparaison collective des architectures proposées. Quelle approche équilibre le mieux performance et simplicité ?

Détection des points faibles et amélioration de la robustesse

Utiliser l’IA pour identifier les goulots d’étranglement et les points critiques d’une architecture.
Analyse automatique des dépendances, de la redondance et de la tolérance aux pannes.
Détection proactive des scénarios de défaillance.
Apprentissage à partir des incidents passés : exploitation des logs et post-mortems via IA.
Recommandations automatiques pour améliorer la robustesse et la disponibilité.Travaux pratiquesObjectif : Diagnostiquer et renforcer la résilience d’une architecture simulée.
Description : Les participants importent un diagramme existant et utilisent des modèles IA pour repérer les risques (single point of failure, surcharge, dépendance externe). Comment l’IA peut-elle proposer des améliorations pertinentes sans connaissance du contexte métier ?

Optimisation des performances et scalabilité

Analyse des flux et des goulets de performance par IA générative.
Simulation de charge et prédiction de la scalabilité.
Génération automatique de configurations optimisées (cloud, conteneurs, caching).
Détection des inefficacités dans les interactions interservices.
Conception d’architectures auto-adaptatives basées sur les recommandations de l’IA.

Travaux pratiquesObjectif : Identifier les zones d’optimisation dans une architecture cloud-native.
Description : Sur un cas d’usage donné, les stagiaires font générer des suggestions d’optimisation (latence, ressources, coûts). Comment arbitrer entre performance et sobriété numérique ?Jour 2

Sécurité et conformité : analyser les risques avec l’IA

Identification des vulnérabilités architecturales via analyse assistée par IA.
Vérification automatique des politiques de sécurité et conformité (RGPD, ISO 27001, AI Act).
Détection des failles dans les échanges de données sensibles.
Simulation d’attaques pour tester la robustesse de la conception.
Intégration de la cybersécurité dès la phase d’architecture (shift-left security).Travaux pratiquesObjectif : Cartographier les risques d’un système distribué à l’aide d’outils IA.
Description : Les stagiaires analysent un schéma d’architecture exposé au public (API, données, authentification). L’IA met en évidence les risques et propose des contre-mesures. Quelle combinaison d’outils permet de concilier sécurité et agilité ?

Automatisation de la documentation et des diagrammes d’architecture

Génération automatique de documentation technique à partir du code ou des schémas.
Création dynamique de diagrammes d’architecture (C4, UML, sequence diagrams).
Synchronisation entre conception et documentation en temps réel.
Utilisation d’agents IA pour maintenir la cohérence documentaire.
Outils et formats de génération : PlantUML, Mermaid, Draw.io + LLM.Travaux pratiquesObjectif : Automatiser la documentation d’un projet existant.
Description : À partir d’un ensemble de fichiers techniques, les stagiaires utilisent une IA pour produire une documentation et un diagramme cohérent. Comment garantir que la documentation reste fidèle à l’implémentation réelle ?

Refonte d’architecture et modernisation des systèmes

Diagnostic des architectures legacy avec assistance IA.
Détection des dettes techniques et recommandations de migration.
Proposition d’architectures cibles (Cloud, Serverless, Event-driven).
Identification des dépendances critiques et des impacts fonctionnels.
Évaluation automatique du ROI d’une refonte.Travaux pratiquesObjectif : Concevoir un plan de modernisation assisté par IA.
Description : Les stagiaires soumettent une architecture monolithique fictive à l’IA et obtiennent des recommandations de refonte. Quelles étapes automatiser sans perdre la compréhension humaine du système ?

Détection des patterns et application des meilleures pratiques

Analyse de code et d’architecture pour identifier les design patterns existants.
Détection des antipatterns et des incohérences.
Suggestion de refactoring pour respecter les principes SOLID, DDD, ou Clean Architecture.
Génération de checklists de bonnes pratiques personnalisées.
Utilisation de l’IA comme mentor architectural.Travaux pratiquesObjectif : Identifier et corriger les mauvaises pratiques dans une architecture donnée.
Description : L’IA détecte les patterns présents dans une base de code et recommande des améliorations. Comment concilier automatisation et expertise humaine dans l’évolution architecturale ?

Date de mise à jour du programme : 24/10/2025

Dates et lieux

Période souhaitée

Lieux

Formation L'IA Générative pour les Architectes Logiciels