Pilot-Durchführung: Date à confirmer · Lieu à confirmer · 200 CHF au lieu de 1'200 CHF
1 jour Sur site Max. 12 Teilnehmer

Spec Driven Design avec l'IA

Comment les développeurs seniors utilisent les assistants de codage IA de manière productive — sans hallucinations, régressions ni tests corrompus.

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Ce que cette formation n'est pas

  • Pas une introduction aux assistants de codage IA — pas de démonstration d'outils, pas de «écris ta première fonction avec Copilot»
  • Pas un tour d'horizon des outils IA disponibles — nous partons du principe que vous avez déjà dépassé cette phase
  • Pas pour les développeurs sans expérience active avec au moins un assistant de codage IA

1 Für wen

  • Développeurs seniors qui utilisent déjà activement des assistants de codage IA
  • Tech leads et engineering managers souhaitant établir le développement assisté par IA dans leur équipe
  • Équipes utilisant l'IA de manière productive — et luttant contre les hallucinations, régressions et tests corrompus

2 Ce que vous saurez faire après la formation

  • Introduire un workflow spec-first fiable dans votre équipe — au lieu d'attendre le prochain miracle du vibe-coding
  • Valider automatiquement le code généré par IA contre la spec — avec des agents reviewers, pas avec l'espoir
  • Évaluer quelles parties de votre codebase existante se prêtent au développement agentique — et lesquelles ne s'y prêtent pas
  • Découper l'architecture pour que les agents IA puissent travailler de manière fiable — au lieu de se heurter à la complexité monolithique
  • Articuler la différence entre un développeur senior productif avec l'IA et un «prompt-typist» impuissant — et remédier à la situation dans votre équipe

3 Contenu en détail

  • Comprendre pourquoi le vibe coding échoue structurellement (stochastique, stateless)
  • Utiliser les specs comme source de vérité unique : Markdown, Mermaid, interfaces, BDD
  • Appliquer les formats d'analyse métier pour les LLMs : machines à états, tables de décision, invariants
  • Maîtriser le prompt, le context, l'intent et le spec engineering
  • Comprendre l'architecture AI-ready : principes SDR, tranches verticales, SCS
  • Mettre en place des agents reviewers : valider automatiquement le code IA contre les specs
  • Dériver des stratégies green-field et brown-field pour l'ingénierie AI-native

Agenda

Matin : Fondamentaux & première spec

  • Pourquoi le vibe coding échoue : hallucinations, régressions, tests corrompus
  • Workflows de codage IA : inline, agentique, spec-driven, dark factory
  • Principe SDD : la spec comme source de vérité unique, séparation de l’intent et de l’implémentation
  • Analyse métier pour les LLMs : machines à états Mermaid, tables de décision, BDD, invariants
  • Exercice 1 : Prompter une feature complexe de manière vague — ressentir le point de douleur
  • Exercice 2 : Transformer la même feature en spec complète avec modèles de données, machine à états et définition du fini

Après-midi : Ingénierie agentique, architecture & stratégie

  • Quatre disciplines : prompt, context, intent et spec engineering
  • Contraintes d’architecture IA : limites de contexte, principes SDR, tranches verticales, SCS
  • Green-field vs. brown-field : strangler fig, découverte avant mutation, génération zero-trust
  • Exercice 3 : Spec + agent → plan avant code → revue avec agent reviewer
  • Exercice 4 : Refactorer le code de l’exercice 3 selon les principes SDR
  • Exercice 5 : Dark Factory — remettre la spec à un nouvel agent, laisser implémenter de manière autonome

Méthode

Cinq blocs d’exercices s’enchaînent : la feature de l’exercice 1 est portée jusqu’à la simulation Dark Factory de l’exercice 5. Tous les exercices peuvent être réalisés avec votre propre projet. Les participants sans projet propre recevront un projet d’exercice.

Prérequis

Plusieurs années de développement logiciel professionnel. Expérience active avec au moins un assistant de codage IA (Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT pour le code, etc.). Vous devez être capable de lire et d’évaluer du code TypeScript ou Python. Nous ne couvrons pas les bases de Git, des tests ou de l’architecture.

FAQ

Quel outil dois-je apporter ? Rien — nous travaillons dans GitHub Codespaces. Il vous suffit d’un navigateur et d’un compte GitHub.

Que faire si je ne peux pas apporter mon propre code ? Un projet d’exercice sera fourni. Tous les exercices peuvent être réalisés avec ce projet.

Est-ce pertinent pour les codebases brown-field et legacy ? Oui. L’après-midi couvre explicitement les stratégies brown-field — strangler fig, découverte avant mutation, génération zero-trust pour les codebases existantes.

En quoi cette formation diffère-t-elle d’un atelier Copilot ? Un atelier Copilot vous montre comment utiliser les outils IA. Cette formation vous montre pourquoi cela seul ne suffit pas — et quelle discipline de spécification et d’architecture est nécessaire pour que le code IA fonctionne de manière fiable dans les codebases de production.

Que se passe-t-il si la session pilote n’a pas lieu ? Remboursement intégral. Sans discussion.

Quand a lieu la formation régulière ? La session régulière est prévue pour Q3/Q4 2026. Les participants au pilote bénéficient d’une priorité d’inscription.

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