F04 — ChatGPT pour les développeurs — Accélérez votre cycle de développement avec l'IA

Objectifs

• Utiliser ChatGPT comme copilote de code : génération, refactoring, review, debugging
• Automatiser la documentation technique : README, docstrings, changelogs, ADR, Swagger
• Exploiter Advanced Data Analysis pour le prototypage rapide et le traitement de données
• Intégrer l'API OpenAI, les embeddings et le function calling dans ses projets
• Définir une stratégie d'utilisation de l'IA dans une équipe de développement

Public concerné

Développeurs, DevOps, CTO, lead techs et chefs de projet technique souhaitant intégrer ChatGPT dans leur workflow de développement logiciel.

Prérequis

Expérience en développement logiciel (au moins un langage). Compte ChatGPT Plus recommandé.

Méthode

Cette formation intègre la méthode RTF (Rôle, Tâche, Format) comme fil conducteur. Chaque module alterne apports théoriques illustrés, démonstrations en direct et ateliers pratiques. Les participants repartent avec des templates de prompts RTF directement applicables à leur contexte professionnel.

Programme

• Module 1 — ChatGPT comme copilote de code: Prompting technique : spécifier le langage, le framework, la version, les contraintes d'architecture, les dépendances autorisées, Génération de code : fonctions, composants React/Vue, endpoints REST/GraphQL, scripts Bash, requêtes SQL complexes, Refactoring assisté : améliorer la lisibilité (nommage, structure), les performances (complexité algorithmique), appliquer les design patterns (SOLID, DRY, Factory, Observer), Debugging assisté : coller une stack trace ou un message d'erreur, obtenir une explication claire du problème + un correctif + une explication de pourquoi ça marche, Code review IA : soumettre un diff ou un PR, demander une analyse critique (bugs potentiels, vulnérabilités, améliorations de performance, respect des conventions), Migration de code : convertir du code d'un langage à un autre (Python → TypeScript, jQuery → React moderne), Génération de regex, de configs (nginx, Docker, CI/CD) et de manifestes Kubernetes, Atelier : choisir un module existant de son propre code, le refactoriser avec ChatGPT, comparer avant/après
• Module 2 — Tests, documentation et DevOps: Génération de tests unitaires : Jest (React/Node), PyTest (Python), JUnit (Java) — cas nominaux, edge cases, mocking, Tests d'intégration et tests E2E : Cypress, Playwright — générer des scénarios complets depuis une spécification fonctionnelle, Documentation README : structure professionnelle (installation, usage, API, contributing, license), générée en 2 minutes, Docstrings et commentaires : générer pour un fichier entier en respectant les conventions (JSDoc, Python docstrings, Javadoc), Swagger/OpenAPI : générer la documentation d'API depuis le code ou inversement, Changelogs et release notes : structurés (Added/Changed/Fixed/Removed) depuis une liste de commits, Architecture Decision Records (ADR) : structurer les décisions techniques majeures, Scripts DevOps : Dockerfiles optimisés (multi-stage), CI/CD pipelines (GitHub Actions, GitLab CI), scripts de déploiement, Atelier : documenter entièrement un projet existant (README + docstrings + tests) en 30 minutes
• Module 3 — Analyse de données et prototypage rapide: Advanced Data Analysis : exécuter du Python directement dans ChatGPT, manipuler des DataFrames pandas, Nettoyage de données : doublons, valeurs manquantes, normalisation, typage — tout par prompt, Visualisation : matplotlib, seaborn, plotly — générer des graphiques professionnels en spécifiant le style, Analyse statistique : corrélations, régressions, clustering — interprétation des résultats incluse, Prototypage rapide : créer un PoC fonctionnel en quelques échanges (API Flask, CLI tool, scraper), Génération de mockups de bases de données : schémas SQL (PostgreSQL, MySQL), modèles NoSQL (MongoDB), diagrammes ER, Génération de jeux de données de test réalistes pour le développement, Atelier : uploader un dataset réel, le nettoyer, l'analyser et produire un dashboard visuel en 20 minutes
• Module 4 — API OpenAI et intégrations: Connector GitHub dans ChatGPT : contextualiser les conversations avec ses repos, commits et issues, API OpenAI : structure d'un appel (messages, system prompt, temperature, max_tokens), récupérer une réponse structurée, Structured Outputs : forcer ChatGPT à répondre en JSON typé pour intégration directe dans un pipeline, Function Calling : définir des fonctions que le modèle peut appeler, gérer le routing des requêtes, Embeddings : transformer du texte en vecteurs, construire un index de recherche sémantique, RAG (Retrieval-Augmented Generation) : architecture complète pour un assistant technique sur sa documentation interne, Codex (agent de code asynchrone) : déléguer des tâches de codage en arrière-plan, gérer plusieurs agents en parallèle, Coûts et optimisation : estimer le prix d'un appel API, stratégies de cache, choix du modèle selon le rapport qualité/prix, Atelier : intégrer un appel API OpenAI avec function calling dans un mini-projet
• Module 5 — Bonnes pratiques et stratégie équipe: Limites du code généré par IA : tests systématiques obligatoires, revue humaine non négociable, risques de licence (GPL contamination, attribution), Sécurité absolue : ne jamais partager secrets, credentials, clés API, données sensibles dans un prompt, Vulnérabilités courantes dans le code IA : injection SQL, XSS, mauvaise gestion des erreurs — checklist de vérification, Mesurer le gain concrètement : temps économisé par tâche, qualité perçue par l'équipe, taux de bugs, velocity sprint, Stratégie d'équipe : qui utilise quoi, règles d'usage partagées, revue de code IA systématique, Formation continue : comment rester à jour sur les évolutions (GPT-5.2, Codex, nouveaux outils), Projet final : chaque participant résout un challenge technique complet (feature, bug, documentation, déploiement) avec ChatGPT, Évaluation des acquis