Learn how AI models enhance coding through completion, debugging, and documentation. Master the basics of prompt engineering and discover how context makes AI responses smarter. This chapter sets the foundation for using AI as a practical coding assistant.

The AI-assisted coding paradigm

Matching AI models to tasks

Classifying AI workloads

Prompt engineering basics

Decoding functions with the right prompts

Refining prompts for code changes

Adding context for smarter AI responses

Choosing the right context in coding tasks

Improving code with prompt iteration

Unlocking the Power of AI in Code

Learn how to craft prompts that guide models through complex reasoning, document code effectively, and generate test-driven implementations. By the end of this chapter, you’ll be able to design prompts that improve both the quality of generated code and your overall development workflow.

Advanced prompt engineering for coding assistance

Prompts for effective debugging

Effective role definitions

Documenting code with AI

Optimizing prompts for code documentation

Effective commit messages with AI

Writing tests and securing code with AI

Prompts for secure AI-assisted coding

Spotting gaps in AI-generated tests

Prompt Engineering for Real-World Coding Tasks

Go beyond prompt crafting in this chapter, and into the practical realities of running AI in production. Explore how to compare and select models based on performance, cost, and task fit; how to embed guardrails that keep outputs safe and compliant; and how to fine-tune workflows for efficiency without sacrificing quality. 

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 !

Building Robust AI Coding Workflows

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)

Appliquer des contraintes avant le prompt : définir le ton, la structure, les limites éthiques et valider les entrées utilisateur pour la sécurité.

Générer la réponse : appeler le LLM pour produire la sortie.

Appliquer des contraintes complexes après le prompt : évaluer la sortie avec un LLM-juge pour la qualité ou la sécurité.

Journaliser et livrer : consigner l’interaction pour l’audit et envoyer la réponse à l’utilisateur en toute sécurité.

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

Exercice interactif pratique