Prérequis

Expérience en développement logiciel (Python, JavaScript/TypeScript ou langage équivalent). Familiarité avec ChatGPT, Claude.ai ou un autre assistant IA. Notions de base sur les API REST et le travail en ligne de commande. Aucun prérequis spécifique en machine learning n'est attendu.

Durée

1 jour

Contenu Technique de la Formation

Cette formation d'une journée permet aux développeurs de transformer le prompt engineering en multiplicateur de productivité quotidien. Elle outille les participants pour piloter efficacement les LLM (ChatGPT, Claude, Mistral) sur des tâches réelles : refactoring, génération de code, tests unitaires, documentation et migrations Python ou Angular.

• Paradigmes de prompting : Zero-shot, One-shot et Few-shot avec cas d'usage développeurs
• Chain-of-Thought et ReAct : décomposition de raisonnement et boucle Pensée / Action / Observation
• Anatomie d'un prompt structuré : Rôle, Contexte, Objectif, Contraintes, Format de sortie
• Balises XML structurantes : <context>, <task>, <constraints>, <examples>, <output_format>
• Intégration via API : OpenAI, Anthropic, Mistral en Python (paramètre temperature, system prompt)
• Bonnes pratiques développeur : validation du code généré, gestion des hallucinations, sécurité

Objectifs de la Formation

Les objectifs visés par cette formation sont :

• Construire des prompts structurés (Rôle, Contexte, Objectif, Contraintes, Format) qui produisent du code immédiatement exploitable
• Appliquer Chain-of-Thought et ReAct pour fiabiliser les tâches complexes : refactoring, migration Python 2.7 vers 3.11, conversion AngularJS vers Angular 20
• Générer des tests unitaires pytest et Karma/Jasmine couvrant les cas limites avec une couverture exhaustive
• Auditer et refactorer une codebase legacy à l'aide de prompts ciblés (code smells, design patterns, type hints)
• Intégrer les API OpenAI, Anthropic et Mistral dans des scripts Python d'automatisation (CI/CD, génération de docstrings, analyse de codebase)
• Adopter un regard critique sur les réponses IA : détection des hallucinations, validation, sécurité et propriété intellectuelle

Table des Matières

Fondamentaux du prompt engineering pour le développement

• Définition et positionnement dans le workflow développeur (Analyse, Conception, Implémentation, Test, Documentation)
• Interface web (ChatGPT, Claude.ai) versus API : critères de choix et cas d'usage
• Anatomie d'un prompt : Rôle, Contexte, Objectif, Contraintes, Format de sortie
• Balises XML structurantes et formatage Markdown pour guider le modèle
• À faire / à éviter : vocabulaire technique précis, décomposition, contexte suffisant

Techniques avancées de prompting : Zero-shot, Few-shot, CoT et ReAct

• Zero-shot pour tâches standards et One-shot pour établir un format ou un style
• Few-shot pour conventions d'entreprise et patterns complexes (ex : 3 migrations AngularJS, continue le pattern)
• Chain-of-Thought (CoT) : la formulation Pense étape par étape pour les problèmes complexes
• ReAct : alternance Pensée, Action, Observation appliquée à l'analyse de code Python
• Techniques d'amélioration itérative : feedback explicite, auto-révision, auto-évaluation

Application au développement logiciel : code, tests et documentation

• Génération de code en 3 niveaux : snippets simples, composants complets, refactoring complexe
• Refactoring assisté par IA : détection de code smells, application de patterns Strategy, modernisation PEP 8
• Création de tests automatisée : pytest paramétrés, mocks unittest.mock, tests Karma/Jasmine pour Angular
• Documentation et docstrings (Google, NumPy, Sphinx), README et documentation OpenAPI/Swagger
• Génération de requêtes SQL optimisées : description métier, plan d'exécution, suggestions d'index
• Scripts d'automatisation et DevOps : Bash/PowerShell, GitHub Actions, Dockerfiles, Terraform

Intégration via API : Python, OpenAI, Anthropic et Mistral

• Mise en place du client OpenAI : api_key, modèle gpt-4, paramètre temperature et system prompt
• API Anthropic et Mistral : alternatives européennes, hébergement RGPD, modèles open source
• Construction de fonctions Python paramétrées pour le refactoring (target_version, type hints, performance)
• Composition de workflows : analyse multi-fichiers, traitement en masse, intégration CI/CD
• Gestion des coûts, des tokens et de la latence : choix du modèle selon la tâche

Ateliers pratiques : migrations Python 2.7 vers 3.11 et AngularJS vers Angular 20

• Migration Python : print statements, gestion exceptions as e, encodage Unicode, division entière
• Modernisation Python : type hints, f-strings, dataclasses, pathlib, walrus operator, async/await
• Migration setup.py vers pyproject.toml et passage aux dépendances modernes (urllib.parse, configparser)
• Conversion AngularJS controller vers composant Angular 20 standalone avec signals et OnPush change detection
• Refonte des templates : ng-if et ng-repeat remplacés par @if, @for et @switch natifs
• Bonnes pratiques : validation du code généré, tests systématiques, sécurité et propriété intellectuelle

En Pratique

Écriture de prompts structurés avec balises XML pour générer un service Angular 20

• Construction d'un prompt complet (Rôle, Contexte, Objectif, Contraintes, Format) avec balises <context>, <task>, <output_format>
• Génération et critique itérative du service généré : auto-révision et adaptation aux conventions équipe

Refactoring guidé d'une fonction Python 2.7 vers 3.11 avec Chain-of-Thought

• Application de la formulation Pense étape par étape sur une fonction legacy avec print statements et iteritems()
• Modernisation : f-strings, type hints, gestion exceptions as e, conversion vers division entière //

Génération de suite pytest paramétrée exhaustive sur une fonction de calcul

• Prompt avec Code à tester, Objectif, Exigences (cas limites, valeurs par défaut, decimal precision)
• Couverture de cas limites : zéro, négatifs, très grands nombres, gestion des exceptions attendues

Migration d'un controller AngularJS vers composant Angular 20 standalone

• Conversion ES5 vers TypeScript strict avec signals, HttpClient, OnPush change detection
• Modernisation des templates : remplacement de ng-if et ng-repeat par @if, @for natifs

Modalités et Inscription

Cette formation est proposée selon deux formules pour s'adapter au mieux à vos besoins :

Session régulière

Des sessions sont organisées à intervalles réguliers. Demandez les prochaines dates planifiées pour vous inscrire à la prochaine session.

Sur mesure & intra-entreprise

Vous souhaitez former vos équipes directement dans vos locaux ou adapter le programme technique à votre contexte d'entreprise ? Contactez-nous pour obtenir un devis personnalisé.