GitHub Copilot et Assistants de Code : Propulser la productivité Dev

Matinée : Prise en main, Configuration et Grammaire du Prompt Dev Module 1 : L’écosystème des assistants de code IA Comment fonctionnent les grands modèles de langage (LLM) spécialisés dans le code (Codex, StarCoder). Installation et configuration optimale de GitHub Copilot et Copilot Chat dans l’environnement de développement (EDI). Gouvernance, sécurité et confidentialité : configurer Copilot pour qu’il n’apprenne pas de votre code privé ou de vos données d’entreprise. Module 2 : L’art du Prompt Engineering appliqué au code La gestion du contexte étendu : comment Copilot analyse vos fichiers ouverts, vos onglets et vos commentaires. Générer des algorithmes et des fonctions complexes à partir de commentaires structurés. Exploiter les commandes slash (/explain, /fix, /tests) et les agents de discussion intégrés. TP 1 : Configuration de l’environnement et création guidée d’une mini-API complète (gestion d’utilisateurs) uniquement en pilotant Copilot par le prompt. Après-midi : Refactoring, Tests, Sécurité et Cas Pratiques Réels Module 3 : Industrialisation (Tests, Refacto, Documentation) Utiliser l’IA pour documenter instantanément du code existant (JSDoc, Docstrings, standardisation). Générer des jeux de tests unitaires complets, robustes et pertinents (Jest, PyTest, JUnit) en quelques secondes. Refactoring de code legacy : optimiser la performance d’un algorithme et traduire un code d’un langage à un autre. Module 4 : Sécurité du code et pièges de l’IA Le risque de « hallucination de vulnérabilités » : pourquoi et comment conserver une relecture critique de l’IA. Éviter les fuites de clés API, de secrets et de variables d’environnement dans les prompts. Gestion de la propriété intellectuelle (le filtre de duplication de code public). TP 2 : Projet de fin de journée. Reprise d’une application « legacy » obsolète, non documentée et vulnérable. Mission : utiliser Copilot pour l’auditer, corriger ses bugs, la documenter et générer une couverture de tests unitaires supérieure à 80%. Fin de session & evaluation QCM Technique Final : Test de 15 questions pour valider les connaissances sur les règles de gestion des licences open-source et les bonnes pratiques de non-fuite de données confidentielles (clés API, secrets). Profil Formateur Consultant en Cybersécurité & Expert DevSecOps Expertise Terrain : Ingénieur en développement et Pentester (auditeur sécurité) avec plus de 8 ans d’expérience dans l’automatisation et la sécurisation des usines logicielles (pipelines CI/CD). Autre formation disponible Sécurisation des Applications IA et OWASP Top 10 pour LLM Architecturer et Développer une IA Souveraine : RAG et LLM locaux