- Référence : DEIA
- Durée : 2 jours (14h)
- Lieu : Au choix. À distance ou en présentiel, à Paris ou en Régions
1590€ HT
Choisir une date et RéserverFormation 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
Classe à distance
Possible
Vous pouvez suivre cette formation en direct depuis votre domicile ou votre lieu de travail. Plus d'informations sur notre solution de classe à distance...
Référence
DEIA
Éligible CPF
Non
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.
Objectif opérationnel :
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.
Objectif 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)
Public :
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 ce test.
Jour 1 - L’IA au service du développeur
Comment sont entraînés ces modèles ? Tokens, embeddings et biais
Différences entre Fine-tuning et RAG : quelle approche pour quel usage ?
Configuration et bonnes pratiques pour tirer le meilleur des assistants IA
Démonstration : génération et amélioration de code avec Copilot
Dépendance excessive : comment garder le contrôle sur son code
Expérience : tester les limites et hallucinations des assistants IATravaux pratiquesObjectif : Apprendre à utiliser GitHub Copilot tout en identifiant et corrigeant ses erreurs.
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.Jour 2 - Intégrer l’IA dans ses projets
Comment sont entraînés ces modèles ? Tokens, embeddings et biais
APIs et frameworks : OpenAI, LangChain, bases vectorielles (FAISS, ChromaDB)Travaux pratiquesObjectif : Intégrer un modèle d’IA génératif pour produire du code HTML/CSS en temps réel.
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 pratiquesObjectif : Comprendre et implémenter une RAG pour enrichir les capacités d’un modèle d’IA.
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.
Transcrire et synthétiser de l’audio avec Whisper, ElevenLabs
Démonstration d’applications concrètes en développement
Retour d’expérience et perspectives d’évolution
Ressources et outils pour approfondir après la formation
Introduction à l’IA et aux modèles de langage
Comprendre les bases des LLM (Large Language Models) et BLLMComment sont entraînés ces modèles ? Tokens, embeddings et biais
Différences entre Fine-tuning et RAG : quelle approche pour quel usage ?
Outils IA pour développeurs : ChatGPT, Copilot et alternatives
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
Les limites des assistants IA : erreurs, biais et dépendance
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 IATravaux pratiquesObjectif : Apprendre à utiliser GitHub Copilot tout en identifiant et corrigeant ses erreurs.
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.Jour 2 - Intégrer l’IA dans ses projets
Intégrer l’IA dans ses applications : concepts et outils (partie 1)
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 pratiquesObjectif : Intégrer un modèle d’IA génératif pour produire du code HTML/CSS en temps réel.
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 pratiquesObjectif : Comprendre et implémenter une RAG pour enrichir les capacités d’un modèle d’IA.
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.
Intégrer l’IA dans ses applications : concepts et outils (partie 2)
Générer des images avec DALL·E, Stable Diffusion, MidjourneyTranscrire et synthétiser de l’audio avec Whisper, ElevenLabs
Démonstration d’applications concrètes en développement
Conclusion et bonnes pratiques
Comment exploiter l’IA sans en devenir dépendant ?Retour d’expérience et perspectives d’évolution
Ressources et outils pour approfondir après la formation
Dates et lieux
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