Formation
IA Gen et développement logiciel

Matin : de l’idée à l’exigence

• Atelier pratique 1 (Analyse de besoin augmentée) : Utiliser l’IA pour transformer des données brutes (e-mails, tickets support) en thèmes et hypothèses Produits clairs.
• Atelier pratique 2 (Spécification rapide) : Générer des User Stories complètes (Gherkin) et des critères d’acceptation détaillés.

Après-midi : intégration, collaboration et bonnes pratiques

• Théorie : L’impact de l’IA sur la qualité des spécifications (DoR) et les techniques de Prompting pour valider l’exhaustivité / conduite du changement : comment vaincre les résistances et créer l’adhésion/adoption.
• Atelier Pratique 3 : « cartographie d’un processus cible» : choisir un processus métier complexe (ex: « Onboarding nouveau client », « Gestion d’une réclamation »), cartographier (simplement) l’existant (« as-is »), identifier les « irritants » et les frictions, simplifier avec l’IA, évaluer sur une matrice Effort/Impact pour identifier le « quick win » n°1.
• Atelier Pratique 4: . « Quels sont nos ‘Do’ et ‘Don’t’ ? » (Outils autorisés, données interdites, quand vérifier…). Enrichi par le résultat de l’atelier précédent.

Matin : amélioration du code et des tests

• Atelier 1 (Tests et Qualité) : Utiliser l’IA pour générer les tests unitaires et d’intégration à partir du code ou des spécifications PO.
• Atelier 2 (Refactoring et Documentation) : Demander des pistes d’amélioration de la qualité logicielle et générer la documentation technique (Docstrings, JSDoc).

Après-midi : intégration collaboration et bonnes pratiques (passer de l’individuel au collectif)

• Théorie : Les agents IA dans la CI/CD, l’évolution de la Code Review et les bonnes pratiques de sécurité, le risque du “shadow AI”, l’importance du Human-in-the-Loop dans le cycle dev  et l’approche Privacy by Design.
• Atelier pratique 3 : Cartographie du cycle de vie d’un développement : cartographier d’un processus manuel (ex revue de code….), identifier des goulots d’étranglement, améliorer avec l’IA, évaluer sur une matrice Effort/Impact pour identifier le « quick win » n°1.
• Atelier Pratique 4: . « Quels sont nos ‘Do’ et ‘Don’t’ ? » (Outils autorisés, données interdites, quand vérifier…). Enrichi par le résultat de l’atelier précédent.

Matin : l’art de la Collaboration Augmentée

• Théorie : le « Chain of Thought » inter-équipes : expliquer pourquoi un prompt côté dev sera souvent raté à cause d’une spec PO incomplète (le « GIGO » : Garbage In, Garbage Out); le retour du langage pivot : Introduction au Gherkin (Given/When/Then); la notion de « Contexte partagé » : comment structurer les tickets (Jira/Notion) pour qu’ils soient consommables par l’IA.
• Atelier pratique 1 : « le relais IA » (binômes PO/Dev) : exercice complet où le PO rédige une spécification augmentée qui sert directement de Prompt de départ au Dev pour générer le code et les tests.
• Débriefing et synthèse: analyse des frictions, àquel moment l’info s’est perdue… retour d’expérience inter-spécialité.

Après-midi : gouvernance, post-mortem, charte commune

• Théorie : L’IA dans les rituels,  comment elle change le Refinement (chiffrage) et la Rétrospective. Comment utiliser l’IA pour analyser des logs/faits sans chercher de coupable humain. Redéfinir le « Terminé » (DoD) et le « Prêt » (DoR).
• Atelier Pratique 2 : « Le Manifeste IA » : Co-construction d’une Charte de collaboration et d’usage sur les points critiques :
  • La nouvelle Definition of Ready (Ce que le PO doit livrer au Dev). 
  • La nouvelle Definition of Done (Ce que le Dev doit livrer au PO/QA).
  • Le Manifeste IA (Outils autorisés, données interdites, qui valide quoi). On utilise l’IA pour synthétiser les notes des groupes en un document unique « Charte de collaboration ».
• Conclusion et prochaines étapes après la formation