Description
L’intelligence artificielle n’est plus seulement un outil de consultation : les agents IA permettent d’automatiser des tâches complexes — générer du code, documenter, analyser et prendre des décisions au sein des flux de travail réels d’une équipe. Chez SIXE, nous formons les équipes à intégrer ces capacités dans leur travail quotidien, de façon pratique et immédiate.
Informations sur le cours
| Code SIXE : SXIA01 | Catégorie : Intelligence artificielle / Agents IA |
| Modalité : En ligne et en présentiel | Durée : 3 jours |
Public visé
Ce cours s’adresse aux architectes d’applications, aux développeurs, aux équipes QA et à tout profil technique qui veut intégrer l’automatisation par l’IA et les agents intelligents à son travail quotidien. Le cours ne dépend d’aucun outil : chaque participant travaille avec la plateforme de son choix.
Prérequis :
Avant de suivre ce cours, nous te recommandons d’avoir :
- Une expérience en développement logiciel ou en architecture d’applications
- Une familiarité de base avec un assistant IA
- Aucune connaissance préalable en machine learning ou en modèles de langage n’est nécessaire
Formateurs
Nos cours d’IA sont dispensés par des ingénieurs qui utilisent des agents et l’automatisation par l’IA dans des projets réels en production. Nous complétons la formation avec des travaux pratiques conçus par nos soins pour résoudre les problèmes quotidiens des équipes techniques : génération et revue de code, documentation automatique, analyse des dépendances et tests assistés.
Valeur ajoutée
Chaque module comprend des exercices pratiques que les participants résolvent avec leur outil préféré, et tout est orienté vers la productivité de l’équipe. À la fin, chaque personne aura construit un agent fonctionnel et disposera de techniques applicables dès le premier jour à son poste.
Programme du cours
Jour 1 — Fondamentaux et productivité avec l’IA
- Panorama actuel de l’IA générative — Ce que sont les LLM, les assistants et les copilots. Ce qu’ils savent faire et ce qu’ils ne savent pas faire. Modèles, contexte et limites pratiques
- Prompt engineering appliqué — Techniques de prompting efficaces pour obtenir de meilleurs résultats. Modèles pour la génération de code, la documentation, la revue et le refactoring
- Automatisation des tâches courantes — Génération et complétion de code. Documentation automatique. Revue de pull requests. Transformation de code et génération de tests
- Intégration dans le flux de travail — L’IA dans l’IDE, le terminal et les outils d’équipe. Comment intégrer l’IA au quotidien sans friction
- 🧪 Travaux pratiques : exercices de productivité avec l’outil choisi par chaque participant : générer du code à partir de spécifications, documenter une API, refactoriser du code et générer des tests
Jour 2 — Agents IA et flux avancés
- Qu’est-ce qu’un agent IA — Différence entre assistant et agent : autonomie, outils et boucle de raisonnement. Modèles de conception d’agents. Quand utiliser un agent plutôt qu’un simple prompt
- Outils et connexion aux services — Comment un agent interagit avec des API, des bases de données et des outils externes. Protocoles de connexion entre agents et services. Concevoir des outils efficaces pour les agents
- Frameworks et plateformes — Vue d’ensemble des options disponibles sur le marché. Critères pour choisir l’outil adapté à chaque cas d’usage
- Cas d’usage au quotidien — Génération de squelettes de projet. Analyse automatique des dépendances et des vulnérabilités. Tests automatisés avec des agents. Assistants internes sur la documentation de l’équipe
- Éthique, risques et gouvernance — Hallucinations : détection et atténuation. Données sensibles et confidentialité. Quand NE PAS utiliser l’IA. Politiques d’usage responsable dans l’organisation
- 🧪 Travaux pratiques : construire un agent fonctionnel qui résout une tâche réelle de l’équipe : analyser un dépôt, répondre à des questions sur la documentation interne ou automatiser un flux de travail existant
Jour 3 — Approfondissement
- Sujets avancés selon les besoins de l’équipe — Orchestration de plusieurs agents. Agents ayant accès aux données internes de l’organisation. Évaluation et amélioration continue des agents. Déploiement et exploitation d’agents en production
- 🧪 Travaux pratiques : exercices avancés adaptés à l’environnement et aux cas d’usage de l’équipe
Tu as besoin d’adapter ce programme aux besoins de ton équipe ? D’autres cours d’IA t’intéressent ? Contacte-nous.
Lieux de formation en présentiel
- Espagne : Madrid, Séville, Valence, Barcelone, Bilbao, Malaga
- Argentine : Buenos Aires, Córdoba
- Bolivie : La Paz
- Chili : Santiago du Chili
- Colombie : Bogotá, Medellín, Carthagène, Cali
- Costa Rica : San José
- Équateur : Quito
- Mexique : Mexico, Guadalajara, Monterrey
- Paraguay : Asunción
- Pérou : Lima
- Portugal : Lisbonne, Braga, Porto
- Uruguay : Montevideo
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation ?
3 jours.
Est-elle en ligne ou en présentiel ?
Les deux : dans tes locaux ou à distance, avec un formateur en direct.
Que dois-je savoir avant de commencer ?
Une expérience en développement ou en architecture logicielle et une première utilisation d’un assistant IA. Aucune connaissance en machine learning n’est nécessaire.
Peut-on l’adapter à mon équipe ?
Oui. Nous adaptons les exemples et les travaux pratiques aux outils et aux processus de l’équipe, et elle peut être combinée avec d’autres formations en IA.
