Technique · Programme, résultats et prérequis

AI Software Engineering

Concevoir un logiciel AI-native, avec l'IA dans le produit et non à côté : architecture, évaluation et mise en production (go-live).

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Le problème résolu

Beaucoup d'entreprises abordent ingénierie logicielle avec IA par expérimentations dispersées: quelques instructions, quelques utilisateurs motivés et beaucoup de doutes sur données, qualité et responsabilité. Le cours transforme cette incertitude en méthode opérationnelle. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes, apprennent où l'IA aide, où la revue humaine reste essentielle et comment rendre la pratique répétable.

Durée: 5 heures, 2 sessions de 2,5 heures
Modalité: Laboratoire en présentiel ou en ligne, avec exercices guidés et matériaux adaptés au client.
Profil: Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.
Livrable final: Canvas opérationnel pour ingénierie logicielle avec IA.

Public

Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.

Quand le choisir

Choisir ce cours lorsque l'entreprise veut progresser concrètement sur ingénierie logicielle avec IA et a besoin d'une formation qui produit des flux de travail utilisables, pas de théorie abstraite.

Résultats concrets

Cartographier le travail et les décisions où l'IA peut réduire les frictions.
Construire instructions, checklists et critères de revue.
Identifier limites de données, confidentialité et responsabilité.
Créer des exemples réutilisables pour l'équipe.
Définir les prochaines étapes d'adoption et de gouvernance.

Programme

1
Architecture et exigences
Objectifs, frontières, données, services et hypothèses de risque.
2
Construction et intégration
Flux techniques, interfaces, contexte, permissions et tests.
3
Évaluation et qualité
Métriques, revue, tests de régression et modes d'échec.
4
Production et gouvernance
Supervision, sécurité, audit, coûts et maintenance.

Exercices pratiques

Cartographier un processus réaliste lié à ingénierie logicielle avec IA.
Créer des résultats assistés par IA et les revoir de façon critique.
Définir points d'escalade et revue humaine.
Construire une checklist réutilisable pour le quotidien.

Matériaux livrés

Canvas opérationnel pour ingénierie logicielle avec IA.
Modèles d'instructions.
Checklist qualité et confidentialité.
Matrice risque/contrôle.
Notes d'adoption pour l'équipe.

Données, confidentialité et limites

Le cours utilise des supports synthétiques, publics, anonymisés ou approuvés par le client. Il explique comment minimiser l'exposition des données, protéger les informations confidentielles, vérifier les résultats et garder la responsabilité humaine explicite.

Prérequis

Une familiarité technique de base avec software, données ou architecture système est recommandée.

Cours associés

Technique4-6 heures, personnalisables

Secure AI SDLC

Insérer des contrôles spécifiques à l'IA dans le cycle de développement : design (conception), build (construction), test, release (mise en production) et operation (exploitation).

Le choisir si: Quand l'entreprise veut progresser concrètement sur cycle de vie sécurisé pour logiciel avec IA et a besoin d'une formation qui produit des flux de travail utilisables, pas de théorie abstraite.
Profil: Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.
Livrable final: Canvas opérationnel pour cycle de vie sécurisé pour logiciel avec IA.

Programme, résultats et prérequis

Technique60-90 minuti o modulo breve

Recherche sémantique et bases de connaissance AI

Transformer archives et connaissance interne en recherche par le sens, avec les embeddings : représentations numériques du sens d'un texte.

Le choisir si: Quand l'entreprise veut progresser concrètement sur recherche sémantique et bases de connaissance et a besoin d'une formation qui produit des flux de travail utilisables, pas de théorie abstraite.
Profil: Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.
Livrable final: Canvas opérationnel pour recherche sémantique et bases de connaissance.

Programme, résultats et prérequis

Technique5 heures, 2 sessions de 2,5 heures

RAG Engineering pour systèmes AI fiables

Concevoir des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) : ils récupèrent les documents de l'entreprise et génèrent la réponse en les citant.

Le choisir si: Quand l'entreprise veut progresser concrètement sur RAG engineering et a besoin d'une formation qui produit des flux de travail utilisables, pas de théorie abstraite.
Profil: Pour équipes techniques avec bases de programmation et d'architecture logicielle.
Livrable final: Canvas opérationnel pour RAG engineering.

Programme, résultats et prérequis

FAQ

Le cours dépend-il d'un outil?

Non. Les patterns sont adaptés aux outils et politiques choisis avec le client.

Peut-on utiliser des données d'entreprise?

Uniquement si comptes, contrats et politiques internes le permettent; sinon on utilise des données synthétiques ou anonymisées.

Que reste-t-il après le cours?

Matériaux réutilisables, exemples, checklists et prochaines étapes claires.

Est-ce théorique?

Non. Le cours repose sur exercices pratiques et décisions proches du travail réel.

Contact

Une courte conversation suffit pour comprendre par où commencer.

Le premier échange dure 30 minutes, il est gratuit et clarifie le processus, l'objectif, les données disponibles, les contraintes et la prochaine étape utile: formation, conseil, démarrage opérationnel, analyse de données ou prototype technique contrôlé.

Écrire à dtr@ar-tik.com