Copilot, Cursor, Claude Code, agents en CI/CD… Le paysage évolue vite, et le vrai avantage n’est plus “d’avoir un outil”, mais de savoir le configurer, lui donner le bon contexte et garder le contrôle.
Dans ce workshop intensif d’une demie journée, vous comprenez comment les LLM se comportent réellement côté dev, ce qu’est un agent (vs un simple appel LLM), et comment intégrer des coding assistants dans votre workflow sans créer de dette technique, ni failles de sécurité.
Bonus : vous repartez avec des pratiques concrètes de context engineering et une approche TDD compatible IA.
Objectifs
Comprendre les fondements techniques de l’IA générative appliquée au développement logiciel et apprendre à intégrer efficacement agents et coding assistants dans votre workflow quotidien.
À l’issue de la session, vous serez capable de
- Expliquer le fonctionnement des LLM
- Différencier agent, workflow, tool calling et MCP (Model Context Protocol)
- Choisir et configurer intelligemment vos outils (Copilot, Cursor, Claude Code, etc.) selon votre contexte
- Structurer le contexte pour améliorer la qualité du code généré
- Appliquer des bonnes pratiques pour éviter hallucinations, dette technique, prompt injection et risques sécurité
Avantages
- Focus “dev reality” : architecture, contexte, contrôle, pas juste du code généré
- Démos live + cas pratiques guidés (Copilot / Claude Code)
- Un cadrage clair des risques sécurité (tool poisoning, prompt injection)
Pour qui
Développeurs (backend, frontend, full-stack), tech leads, DevOps/Cloud engineers, architectes logiciels.
Prérequis
- Maîtrise d’un langage de programmation
- Familiarité avec Git et un IDE
- Avoir déjà utilisé un outil IA (même basiquement)
