Découvrez comment les modèles d’IA améliorent le codage grâce à la complétion, au débogage et à la documentation. Maîtrisez les bases du prompt engineering et voyez comment le contexte rend les réponses de l’IA plus pertinentes. Ce chapitre pose les fondations pour utiliser l’IA comme assistant de codage pratique.

Le paradigme du code assisté par l’IA

Faire correspondre les modèles d’IA aux tâches

Classer les charges de travail liées à l’IA

Notions de base du prompt engineering

Décoder des fonctions avec les bons prompts

Affiner les prompts pour des modifications de code

Ajouter du contexte pour des réponses d’IA plus pertinentes

Choisir le bon contexte pour les tâches de code

Améliorer le code par itérations de prompt

Libérer la puissance de l’IA dans le code

Apprenez à concevoir des prompts qui guident les modèles dans un raisonnement complexe, documentent efficacement le code et génèrent des implémentations pilotées par les tests. À la fin de ce chapitre, vous saurez créer des prompts qui améliorent à la fois la qualité du code généré et votre workflow de développement global.

Ingénierie de prompts avancée pour l’assistance au code

Prompts pour un débogage efficace

Définitions de rôle efficaces

Documenter le code avec l’IA

Optimiser les prompts pour la documentation du code

Rédiger des messages de commit efficaces avec l’IA

Écrire des tests et sécuriser le code avec l’IA

Prompts pour un codage assisté par l’IA sécurisé

Repérer les lacunes dans des tests générés par l’IA

Prompt engineering pour des tâches de codage réelles

Allez au-delà de la rédaction de prompts pour aborder les réalités pratiques de l’exécution de l’IA en production. Découvrez comment comparer et sélectionner des modèles selon les performances, le coût et l’adéquation à la tâche ; comment intégrer des garde‑fous pour garantir des résultats sûrs et conformes ; et comment optimiser les workflows pour gagner en efficacité sans compromettre la qualité.

Choisir le meilleur outil d’IA pour la tâche

Comprendre le coût des assistants IA

Options

Avantages

Inconvénients

Évaluer les compromis des modèles de raisonnement

Garde-fous pour un codage IA responsable

Garde-fous de sécurité et d’éthique pour un workflow d’IA

Application des garde-fous

Appliquer des garde-fous de sécurité à un flux de travail IA

Optimiser l’IA pour la vitesse, le coût et la qualité

Stratégies efficaces pour maîtriser le coût d’un modèle

Peut utiliser des modèles standards (moins chers)

Nécessite des modèles puissants

Équilibrer performances et coût des modèles

Félicitations !

Construire des workflows d’IA robustes pour le code

Découvrez comment booster votre code grâce à l’IA. Ce cours présente des techniques de prompt engineering pour écrire un code plus propre, déboguer plus vite, générer de la documentation et sécuriser vos applications. Vous apprendrez à formuler des prompts précis, à choisir les bons outils d’IA et à construire des workflows de code sûrs et économiques. À la fin, vous serez capable d’intégrer l’IA dans des tâches de développement réelles pour fluidifier votre travail. Ce cours s’adresse aux développeurs qui souhaitent utiliser l’IA comme partenaire de codage.

<h2>Programmez de manière plus intelligente grâce à l'IA</h2>
L'IA transforme la manière dont les développeurs écrivent, déboguent et maintiennent le code. De la génération de fonctions à l'amélioration de la documentation et à la détection des bogues, les assistants de codage IA peuvent considérablement augmenter la productivité, à condition de savoir les utiliser efficacement. Ce cours vous enseigne l'art et la science de l'ingénierie rapide pour le codage, vous fournissant les outils nécessaires pour exploiter l'IA de manière responsable et efficace.<br>

<h2>Libérez le potentiel de l'IA dans le développement</h2>
Vous commencerez par examiner comment les grands modèles linguistiques (LLM) contribuent au développement de logiciels. Apprenez les principes fondamentaux de l'ingénierie des invites, comment le contexte influence les résultats de l'IA et comment affiner de manière itérative les invites pour obtenir des résultats plus précis et plus fiables.<br>

<h2>Appliquer l'ingénierie rapide aux tâches de codage du monde réel</h2>
Ensuite, vous mettrez en pratique des stratégies avancées de prompting pour le débogage, la documentation et la génération de tests. Vous découvrirez également comment orienter les modèles afin d'améliorer la sécurité, en veillant à ce que vos workflows assistés par l'IA évitent les vulnérabilités courantes et prennent en charge les meilleures pratiques en matière de développement logiciel.<br>

<h2>Développez un code robuste et responsable</h2>
Enfin, vous évaluerez différents modèles afin de sélectionner l'outil le plus adapté à chaque tâche, en trouvant le juste équilibre entre rapidité, coût et qualité, et vous mettrez en place des garde-fous pour garantir une utilisation sûre et éthique de l'IA. À la fin, vous serez en mesure d'utiliser en toute sécurité des assistants de codage basés sur l'IA et de les adapter à vos besoins.

Intermediate Python

Améliorez votre code avec l'IA : guidez votre assistant pour écrire, tester et documenter efficacement.

Coder avec l’aide de l’IA pour les développeurs

Améliorez vos compétences en codage grâce à l'IA : guidez votre assistant de codage pour qu'il écrive, teste et documente efficacement le code.

L'intelligence artificielle au service du génie logiciel

GitHub Copilot Fundamentals (GH-300)

Fournit une explication claire qui renforce la transparence du code.

Favorise des réponses plus précises grâce au processus Chain-of-Thought (CoT).

Ajoute des jetons supplémentaires dus au raisonnement, augmentant le coût global.

Augmente légèrement le temps de réponse, le modèle générant des jetons de raisonnement additionnels.

Évaluer les compromis des modèles de raisonnement

Exercice interactif pratique