Maîtriser le prompt engineering et savoir réviser le code généré

Pourquoi cette formation ?

Le développement logiciel vit sa plus grande mutation. Il ne s’agit plus seulement d’écrire du code, mais d’orchestrer une intelligence artificielle pour produire des applications robustes plus vite.

Ne vous contentez pas de « discuter » avec ChatGPT. Apprenez à intégrer l’IA directement dans votre éditeur de code pour ingérer, traiter et structurer de la donnée complexe.

« L’IA ne vous remplace pas, elle vous oblige à monter en compétence sur l’architecture et la validation. »

Objectifs Opérationnels

  1. Développer sans écrire (ou presque) : Utiliser l’IA pour générer votre code Python.
  2. Industrialiser : Passer d’un script « bricolé » à une application robuste, testée et loggée.
  3. Architecturer : Concevoir des pipelines de traitement de données (ETL) assistés par LLM.
  4. Sécuriser : Mettre en place des stratégies de « Fallback » et des tests unitaires pour pallier les hallucinations de l’IA.

Programme Détaillé

Jour 1 : Immersion & Fondations, Prototypage Rapide

  • Installation de l’IDE nouvelle génération : Cursor.
  • Comprendre la différence entre code déterministe et probabiliste.
  • Premier pipeline d’extraction de données (YouTube API) généré par IA.

Jour 2 : Traitement multilingue et LLM

  • Gestion des langues de vidéo.
  • Connexion au LLM (Gemini) pour la génération de résumés.
  • Le paradigme « Réviseur vs Auteur » : coder sans toucher au clavier.

Jour 3 : Logique Métier & Architecture

  • Passage du prototype à l’application CLI (Ligne de commande).
  • Gestion complexe des langues : Algorithme de priorité (Manuel > Auto > Traduction).
  • Prompt Engineering avancé pour stabiliser les résultats.

Jour 4 : Observabilité, Logs et Bonnes Pratiques

  • Output Structuré: Forcer l’IA à respecter des formats stricts (.txt) et les dossiers de sauvegarde.
  • Traçabilité : Implémentation d’UUID et de Logs pour monitorer chaque requête.
  • Gestion des erreurs API et stratégies de réessaie (Retry logic).

Jour 5 : Industrialisation & Automatisation

  • Qualité logicielle : Génération de tests unitaires et Mocking avec l’IA.
  • Automatisation système : Scripts Bash pour le traitement par lots d’URLs.
  • Revue de code et refactoring assisté.