Objectifs de la formation

• Connaître l'essor du marché de l’IA et son impact sur la conception
• Appréhender les utilisations concrètes de l’IA générative au sein de son entreprise
• Distinguer les différentes solutions du marché : ChatGPT, Bernie, Bard, LLaMA Code, DeepCode, MetaGPT…
• Anticiper et orienter les évolutions et impacts sur les métiers de chef de projet, architecte, analyste et développeur

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Programme de la formation

IAG pour les chefs de projets et développeurs

• Découverte de l'IAG : définition, origines et implications pour l'informatique et le développement.
• Transformation de l'IAG dans le monde du développement logiciel.

IAG et conception logicielle

• Présentation de l’IA générative.
• L’IA, le machine learning et le deep learning.
• L’IA côté deep learning : principe de fonctionnement.
• En quoi consiste la reconnaissance d’image ?
• En quoi consiste la reconnaissance vocale ?
• Les architectures et les algorithmes clés de l’IA générative.

IAG et cycle de vie du développement

• Introduction à des outils d’analyse de code via l'IAG comme DeepCode.
• L'IAG pour la détection précoce des bugs et la simulation de tests.
• L'utilisation de TensorFlow, PyTorch et JAX/Fl&x dans le développement d'applications IA.
• Utilisation de librairies d’entraînement comme Accelarate ou des outils plus high level comme les trainers d’Hugging Face.
• Outils MLOps comme Weights & Biases ou Tensorboard.
• Intégration continue et déploiement continu avec l'IAG.
• Les nouvelles plateformes de développement : de Copilot à LlaMA Code.
• Comparaison des outils : IA pour l'automatisation des tests versus méthodes traditionnelles.
• L'IAG pour l'optimisation du code et la revue de code automatisée.
• L'impact de l'IAG sur la maintenance prédictive et les corrections de bugs.
• Le cas du recettage et du cahier des recettes.
• Gestion des incidents avec les assistants virtuels comme ServiceNow Virtual Agent.

Faire évoluer l'héritage

• Reverse engineering du code.
• Documentation automatique du code existant.
• Cartographie du code et des zones de risque.
• Refactoring avec l’IAG.

Reconnaissance vocale et visuelle pour la documentation

• Utilisation de l'IAG pour la transcription et l'analyse de la documentation.
• Faciliter la rédaction de documentation technique avec AudioPen et Whisper.
• Élaborer un logiciel à partir d’un simple croquis sur une page (illustration).

Gestion collaborative des projets informatiques

• L'IAG pour la coordination d'équipe et l'automatisation des tâches récurrentes.
• Organiser et structurer les besoins avec des outils comme Chatmind.
• Notion, Fireflies.ai : Outils clés pour la gestion collaborative de projets.
• Le cas de MetaGPT.
• Solutions pour la visualisation des données de logs, des performances et des utilisateurs.
• Génération automatique de dashboards (exemple des sprints).
• Analyse multifactorielle et gestion des alertes.

Optimisation des processus agiles et intégration dans les projets informatiques

• L'IAG pour l'amélioration des méthodologies agiles.
• Outils innovants pour renforcer la gestion des sprints et des backlogs.
• Les méthodes Agiles : XP, Scrum, Save, etc. revisitées à l’aulne de l’IAG.
• Comment intégrer l'IAG pour améliorer les pratiques de développement actuelles.
• Témoignages de réussites : comment des entreprises ont transformé leurs méthodes grâce à l'IAG ?
• Est-ce la fin des éditeurs ?

Conclusion

• Récapitulatif des avancées de l’IAG pour le développement et la gestion de projets.
• Enjeux éthiques, sécurité et considérations de confidentialité dans un contexte informatique.
• Incitation à l'adoption des outils IAG pour un développement optimisé et une meilleure gestion de projets.

Echanges