IA & Vibe Coding (3H30)

Identification des objectifs : Évaluation individuelle du profil, des attentes et des besoins du participant avant le démarrage de la formation 

Évaluation niveau de maturité IA : Test de positionnement réalisé oralement à l'entrée de la formation 

Session I

Session I.1 (9h30-11h00) : Introduction au vibe coding

0. Introduction à la formation

0.1 Objectifs de la formation

0.2 Présentation du formateur

1.1 Qu'est-ce que le vibe coding ?

✓ Définir le vibe coding : coder par intention en langage naturel, guidé par un LLM

✓ Distinguer vibe coding, low-code, no-code et développement traditionnel

✓ Identifier les modèles de fondation derrière les outils (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5…)

 ✓ Comprendre la boucle prompt → génération → test → itération

1.2 Panorama des environnements de vibe coding 

✓ Claude Code & Cursor AI : IDE augmenté, contexte de codebase, Composer mode

✓ GitHub Copilot & Copilot Chat : autocomplétion, explication, refactoring inline

✓ Replit Agent : déploiement end-to-end depuis une description en langage naturel

1.3 Impact du vibe coding sur la productivité professionnelle

✓ Discussion : quels métiers et flux de travail sont les plus impactés ?

✓ Limites actuelles : fiabilité, maintenance, compétences de relecture indispensables

Session I.2 (11h00-13h00) : Prompt engineering pour le code - les fondamentaux

2.1 Anatomie d'un prompt de code efficace 

✓ Les 5 composantes : rôle, contexte, tâche, contraintes, format de sortie

✓ Spécifier le langage, le framework, la version et l'environnement cible

✓ Fournir des exemples d'entrée/sortie (few-shot prompting) pour cadrer la génération

✓ Appliquer des conventions de style dans ses prompts (format de sortie, niveau de détail)

2.2 Structuration itérative des prompts      

✓ Décomposer une feature complexe en sous-tâches générables séquentiellement      

✓ Techniques de chaînage : output d'un prompt comme input du suivant  

Session I

✓ Expliquer le concept de vibe coding et distinguer les principaux environnements d'IA générative dédiés au développement (Cursor, GitHub Copilot, Replit Agent…)      

✓ Formuler des prompts d'ingénierie adaptés à leur contexte professionnel pour générer, déboguer et refactoriser du code en langage naturel      

✓ Évaluer la qualité et la sécurité du code produit par un modèle génératif     

✓ Évaluation des besoins et du profil du participant 

✓ Apport théorique et méthodologique : séquences pédagogiques regroupées en différents modules

✓ Contenus des programmes adaptés en fonction des besoins identifiés pendant la formation

✓ Réflexion et échanges sur cas pratiques

✓ Retours d'expériences 

✓ Mise à disposition d'un outil de visioconférence selon le format sélectionné

✓ Support de cours au format numérique partagé et transmis au participant par mail à la fin de la formation

Moyens permettant le suivi et l'appréciation des résultats :
✓ Feuilles de présences signées des participants et du formateur en fin de formation 

✓ Attestation de fin de formation 

Moyens pédagogiques et techniques d'encadrement des formations

 ✓ Évaluation individuelle du profil, des attentes et des besoins du participant avant le démarrage de la formation

✓ Évaluation continue sous forme d'ateliers réalisée par le formateur

✓ Test de positionnement réalisé oralement à l'entrée de la formation

✓ Questionnaire d'évaluation de la satisfaction en fin de formation

LIEU :

À distance (en visio-conférence) via l'outil Dendreo ou en présentiel en intra-entreprise (lieu à déterminer)

Pour les personnes en situation de handicap, nous mettrons tout en œuvre pour vous accueillir ou pour vous réorienter. Vous pouvez nous contacter au 0660723549