L'IA Générative pour les développeurs : outils et applications

Module 1 : comprendre les fondamentaux de l'IA Générative

• Les bases de l'Intelligence Artificielle (IA) : définitions et grandes catégories (IA symbolique, apprentissage supervisé, non supervisé et deep learning).
• L'architecture des modèles de langage (LLM) et le fonctionnement des Transformers.
• Les différences entre l'IA générative et les autres approches classiques de l'IA.
• Les principaux modèles d'IA générative (GPT, Claude, LLAMA, Mistral et DALL-E).
• Les cas d'usage en développement (génération de code, documentation, tests, interface conversationnelle, analyse sémantique, prototypage et génération d'assets).

Travaux pratiques :

• Tester et explorer plusieurs modèles via leurs interfaces (ChatGPT, Claude, Hugging Face Spaces, DALL-E, Playground, etc.).

Module 2 : maîtriser le Prompt Engineering

• L'anatomie d'un prompt (instruction, contexte et format attendu).
• Les techniques avancées de prompt engineering (zero-shot, few-shot, chain-of-thought et system messages).
• Les prompts spécifiques pour l'idéation, la spécification, la conception, le codage, le test et le déploiement.
• L'utilisation des outils complémentaires comme LangChain et PromptLayer.

Travaux pratiques :

• Créer une bibliothèque de prompts techniques (génération de code, résumé, test, conversion JSON HTML, etc.).

Module 3 : intégrer l'IA générative via les APIs

• L'utilisation des API d'IA générative (OpenAI, Hugging Face, Replicate pour text-to-text, image et code).
• Les paramètres des requêtes API (température, max_tokens, top_p, fréquence, etc.).
• La gestion des clés API, des quotas, des logs, des limites de débit et des coûts.

Travaux pratiques :

• Créer un assistant développeur (générateur de code ou documentation) via API avec une interface simple (Python Flask ou front React).

Module 4 : explorer les cas pratiques et l'automatisation

• La génération automatique de documentation technique à partir de code source.
• La rédaction de tickets ou changelogs à partir de commits.
• La génération d'exemples d'utilisation ou de tests unitaires.
• La détection d'erreurs et la relecture de code assistée (code review assistée).
• La génération d'interfaces utilisateur (UI) à partir de descriptions.

Mini-projet - Challenge IA :

• Relever le défi de la création d'un mini-outil exploitant l'IA générative, avec des exemples au choix pour vous guider :
  • développer un Chatbot pour la documentation technique ;
  • concevoir un générateur de snippets de code personnalisés ;
  • mettre au point un outil intelligent de relecture de code ;
  • créer un générateur de wireframes ou d'interfaces à partir de descriptions textuelles.

Module 5 : gérer la sécurité et la réglementation de l'IA Générative

• Les limitations, les risques et l'encadrement éthique de l'IA générative (hallucinations, biais, RGPD, droits d'auteur, et sécurité).
• Les méthodes d'encadrement de l'usage de l'IA générative dans les environnements professionnels.