Résumé du cours
Cette formation est conçue pour développer des compétences pratiques dans le développement, le déploiement et la gestion de systèmes d’IA agentique au sein de workflows de développement logiciel basés sur GitHub. Elle explique comment intégrer des agents IA dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC), notamment en concevant des architectures d’agents, en configurant les outils et environnements, et en gérant la mémoire, l’état et l’exécution des agents.
Les participants apprendront à évaluer et optimiser les performances des agents, à mettre en œuvre la gouvernance et les garde-fous, ainsi qu’à coordonner des systèmes multi-agents afin de garantir des résultats sûrs, fiables et efficaces. Grâce à une approche pratique, ils acquerront les compétences nécessaires pour exploiter, superviser et gouverner des agents IA dans des environnements de production, en utilisant GitHub comme plan de contrôle.
Moyens d'évaluation :
- Quiz pré-formation de vérification des connaissances (si applicable)
- Évaluations formatives pendant la formation, à travers les travaux pratiques réalisés sur les labs à l’issue de chaque module, QCM, mises en situation…
- Complétion par chaque participant d’un questionnaire et/ou questionnaire de positionnement en amont et à l’issue de la formation pour validation de l’acquisition des compétences
A qui s'adresse cette formation
- Développeurs professionnels.
- Ingénieurs IA (AI Engineers).
- Architectes logiciels et architectes de solutions.
- Ingénieurs DevOps.
- Ingénieurs Plateforme (Platform Engineers).
- Développeurs utilisant GitHub Copilot et les agents de codage.
- Professionnels en charge de l'exploitation et de la gouvernance d'agents IA en environnement de production.
- Responsables techniques travaillant sur l'intégration de l'IA dans les processus de développement logiciel (SDLC).
- Experts sécurité impliqués dans la gouvernance et le contrôle des agents IA.
- Chefs de produit techniques collaborant avec des équipes de développement assistées par l'IA.
Pré-requis
Les participants doivent avoir une expertise métier dans l’exploitation, l’intégration, la supervision et la gouvernance des agents IA au sein de workflows SDLC et d’environnements de développement de niveau production, afin de garantir fiabilité, sécurité et rapidité, en utilisant GitHub comme système de référence et plan de contrôle. Les participants collaborent étroitement avec des architectes, des ingénieurs plateforme, des ingénieurs DevOps, des développeurs d’applications, des chefs de produit et des ingénieurs sécurité afin de développer, déployer, exploiter et gérer des agents fonctionnant au sein de la plateforme GitHub.
Les participants doivent avoir une expérience du cycle de vie du développement logiciel (SDLC), des workflows et contrôles GitHub, ainsi que des pratiques de qualité du code, de sécurité et de revue de code. Ils doivent également avoir une expérience des agents de codage, notamment GitHub Copilot, des serveurs MCP et de la personnalisation des agents, comme les instructions personnalisées, les agents personnalisés, les outils et la configuration de Copilot.
Les responsabilités associées à ce rôle incluent :
- Exploiter des workflows d’agents au sein du SDLC
- Superviser les comportements autonomes à l’aide des contrôles GitHub
- Évaluer et ajuster les résultats produits par les agents à l’aide d’analyses et d’artefacts
- Configurer des agents personnalisés
- Coordonner l’exécution multi-agents de manière sécurisée
Objectifs
A l'issue de ce cours, vous serez capable de :
- Concevoir et intégrer des agents IA dans les workflows de développement logiciel basés sur GitHub et le cycle de vie applicatif (SDLC).
- Créer et orchestrer des architectures d’agents et des systèmes multi-agents pour automatiser des tâches complexes de développement.
- Configurer et personnaliser des agents IA, leurs outils, environnements d’exécution et intégrations via GitHub Copilot et les serveurs MCP.
- Évaluer, superviser et optimiser les performances des agents à l’aide des mécanismes de contrôle, d’analyse et de suivi de GitHub.
- Mettre en œuvre des pratiques de gouvernance, de sécurité et de contrôle afin d’exploiter des agents IA de manière fiable et sécurisée en environnement de production.
Contenu
- Fondamentaux de l’IA agentique dans GitHub
- Conception d’une architecture d’agents et intégration au SDLC
- Outils, MCP et environnements d’exécution des agents
- Systèmes multi-agents et orchestration
- Mémoire, état et évaluation
- Gouvernance, garde-fous et opérations
Français
Anglais
Pays-Bas
Moyens Pédagogiques :