Formation · Agentic Coding · Kubernetes & microservices

Agentic Coding pour les équipes Kubernetes et microservices

Maîtriser les agents de développement autonomes : spécifications, découpage des tâches, boucles de tests, multi-agents et gouvernance.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Agentic Coding aux processus quotidiens du domaine Kubernetes & microservices. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

L’agentic coding consiste à travailler avec des agents d’IA qui réalisent des tâches de développement de manière largement autonome : ils lisent le code, planifient les modifications, exécutent commandes et tests, puis se corrigent à partir des résultats. Claude Code, OpenAI Codex, l’agent de codage de GitHub Copilot ou le mode Agent de Cursor rendent cette approche praticable au quotidien. Cette formation indépendante des éditeurs transmet la méthode sous-jacente pour obtenir des résultats fiables quel que soit l’outil et repenser le rôle du développeur.

Le changement clé consiste à passer du prompt improvisé à la spécification solide. Vous apprenez à découper et décrire les tâches pour que les agents les mènent à bien, à mettre en place des boucles pilotées par les tests où ceux-ci servent de critère d’acceptation objectif, et à faire travailler plusieurs agents en parallèle ou en répartissant les rôles. Nous abordons aussi la revue du code produit par les agents et la gouvernance d’équipe : permissions, limites de sécurité, responsabilités, maîtrise des coûts et adoption progressive.

Kubernetes s’est imposé comme la plateforme de référence des microservices, avec son lot de manifestes YAML, charts Helm, overlays Kustomize, opérateurs, configurations de service mesh et dépôts GitOps. S’y ajoutent des pannes distribuées qui traversent des dizaines de services. Les assistants et agents de codage IA allègent fortement cette complexité : ils génèrent des charts Helm aux valeurs par défaut pertinentes, diagnostiquent les erreurs CrashLoopBackOff et OOMKilled à partir des événements et des logs, rédigent NetworkPolicies et règles RBAC selon le principe du moindre privilège et aident à délimiter les services. Mais un agent disposant d’un accès au cluster doit être strictement encadré. Vous apprendrez à utiliser l’IA pour les manifestes, le dépannage et l’architecture sans perdre la maîtrise de vos clusters.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Ingénieurs plateforme et administrateurs Kubernetes
  • Développeurs exploitant des microservices sur Kubernetes
  • Ingénieurs SRE responsables de clusters
  • Architectes logiciels de systèmes distribués
  • Équipes DevOps qui déploient ou étendent GitOps

Les défis concrets que nous traitons

  • Une masse difficilement lisible de YAML, de valeurs Helm et d’overlays répartis sur de nombreux environnements
  • Un dépannage ardu de problèmes distribués mêlant services, réseau et limites de ressources
  • Des failles dues à des droits RBAC trop larges, à l’absence de NetworkPolicies et à des conteneurs privilégiés
  • Des frontières de services floues et un couplage fort dans des architectures en croissance

Objectifs pédagogiques

  • Vous comprenez le fonctionnement des agents de développement et choisissez l’outil et le degré d’autonomie adaptés.
  • Vous rédigez des spécifications et un contexte projet sur lesquels les agents s’appuient de façon fiable.
  • Vous découpez les chantiers en sous-tâches vérifiables et pilotez les agents par des boucles fondées sur les tests.
  • Vous mettez en œuvre des configurations multi-agents et du travail parallèle de manière maîtrisée.
  • Créer et contrôler efficacement charts Helm, overlays et politiques avec des agents IA.
  • Diagnostiquer plus vite les problèmes de clusters et de microservices grâce à une assistance IA structurée.
  • Restreindre l’accès des agents aux clusters et imposer durablement les règles de sécurité et d’architecture.

Programme

Jour 1

Module 1 Les bases du développement agentique
  • Fonctionnement des agents : appels d’outils, fenêtre de contexte, boucles de rétroaction
  • Comparer les outils : agents en terminal, agents dans l’IDE, agents cloud
  • Identifier les tâches adaptées et choisir consciemment le degré d’autonomie
  • Le nouveau rôle dans l’équipe : de l’implémentation au pilotage et à la validation
Module 2 La spécification plutôt que le prompt
  • Décrire une tâche avec objectif, contexte, contraintes et critères d’acceptation
  • Ancrer le contexte projet dans des fichiers comme CLAUDE.md, AGENTS.md ou des rules
  • Démarche plan d’abord : faire proposer une approche par l’agent et la valider avant exécution
  • Versionner les spécifications et les maintenir dans le dépôt
Module 3 Découpage des tâches et boucles pilotées par les tests
  • Découper un chantier en sous-tâches indépendantes et vérifiables
  • Faire écrire les tests d’abord et s’en servir comme critère d’arrêt objectif
  • Utiliser linters, vérifications de types et builds comme retours automatiques
  • Détecter une boucle qui stagne et relancer avec une autre stratégie
Module 4 Configurations multi-agents et parallélisation
  • Définir des sous-agents spécialisés pour la recherche, l’implémentation, les tests et la revue
  • Organiser le travail parallèle avec branches, worktrees et environnements isolés
  • Orchestration : consolider les résultats et résoudre les conflits
  • Partager outils et sources de données via MCP

Jour 2

Module 5 Revue, sécurité et gouvernance d’équipe
  • Stratégies de revue pour des modifications volumineuses produites par des agents
  • Définir permissions, sandbox et protections contre l’injection de prompt
  • Intégrer les agents aux pipelines CI et au processus de pull request
  • Planifier règles d’équipe, responsabilités, coûts et déploiement progressif
Module 6 Atelier pratique : Kubernetes & microservices
  • Créer charts Helm et overlays Kustomize
  • Déboguer pods et déploiements
  • RBAC et NetworkPolicies
  • Découpage et communication des microservices
  • Mettre en place l’observabilité
  • Maintenir les dépôts GitOps
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Kubeconfigs, jetons de service accounts et secrets ne doivent jamais figurer dans les prompts, et les agents ne devraient opérer qu’avec des droits en lecture ou très restreints sur des clusters hors production. Vérifiez provenance, signatures et vulnérabilités des images et des charts, et tenez compte des exigences de NIS2 et du Cyber Resilience Act sur la chaîne d’approvisionnement et les SBOM.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Créer charts Helm et overlays Kustomize

L’agent génère charts Helm ou overlays Kustomize avec probes, requests de ressources, pod disruption budgets et security contexts, les valide avec helm lint et kubeconform et documente chaque valeur.

Déboguer pods et déploiements

À partir des sorties kubectl, des événements et des logs de conteneurs, l’IA circonscrit les causes de CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff ou de readiness probes en échec et propose des corrections concrètes.

RBAC et NetworkPolicies

L’IA analyse les rôles et flux existants, formule des règles RBAC selon le moindre privilège et crée des NetworkPolicies n’autorisant que le trafic réellement nécessaire entre services.

Découpage et communication des microservices

L’assistant aide à définir les frontières de services selon les domaines métier, à arbitrer entre communication synchrone et asynchrone et à mettre en œuvre proprement des patterns comme outbox, circuit breaker ou saga.

Mettre en place l’observabilité

Les services reçoivent instrumentation OpenTelemetry, métriques Prometheus, ServiceMonitors et règles d’alerte, ainsi que des tableaux de bord rendant visibles latence, taux d’erreur et saturation. Les alertes s’alignent sur les objectifs de niveau de service.

Maintenir les dépôts GitOps

L’IA structure les dépôts pour Argo CD ou Flux, sépare proprement les environnements, automatise la mise à jour des images et explique les erreurs de synchronisation à l’aide des statuts et des diffs.

Projets pratiques possibles

Linter de manifestes avec règles

Un outil qui contrôle les manifestes Kubernetes – limites, probes, labels manquants, réglages risqués – et produit un rapport pour les pull requests.

Démo microservices avec tracing

Deux ou trois petits services instrumentés avec OpenTelemetry, déployés via Helm sur un cluster local, avec un tableau de bord de traces distribuées.

Rapport d’hygiène du cluster

Une CLI qui repère les ConfigMaps inutilisées, les PersistentVolumes orphelins et les déploiements sans ressources déclarées, puis suggère des actions de nettoyage.

Prérequis

Vous avez plusieurs années d’expérience en développement, maîtrisez Git, les tests et la CI, et avez idéalement déjà utilisé des outils de codage assisté par IA. Une pratique des conteneurs, de kubectl et des objets Kubernetes de base, ainsi que des notions de Helm, de YAML et de Git.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec Git, un terminal et votre environnement de développement, ainsi qu’un accès à au moins un agent comme Claude Code, Codex, Copilot ou Cursor.

Protection des données & conformité

Kubeconfigs, jetons de service accounts et secrets ne doivent jamais figurer dans les prompts, et les agents ne devraient opérer qu’avec des droits en lecture ou très restreints sur des clusters hors production. Vérifiez provenance, signatures et vulnérabilités des images et des charts, et tenez compte des exigences de NIS2 et du Cyber Resilience Act sur la chaîne d’approvisionnement et les SBOM.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Brême Demander
  • lun. 11 janvier 2027 – mar. 12 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 18 janvier 2027 – mar. 19 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • lun. 25 janvier 2027 – mar. 26 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 3 février 2027 – jeu. 4 février 2027 Kaiserslautern Demander

Questions fréquentes

Quelle différence entre agentic coding et vibe coding ?

Le vibe coding mise sur des itérations rapides et intuitives en langage naturel et convient surtout aux prototypes. L’agentic coding est une démarche d’ingénierie pour des bases de code professionnelles : spécifications précises, tests comme critères d’acceptation, permissions encadrées et revues structurées garantissent des résultats fiables et maintenables, y compris sur des projets complexes et durables.

La formation est-elle liée à un outil particulier ?

Non. Elle transmet des méthodes qui fonctionnent avec Claude Code, OpenAI Codex, l’agent de codage de GitHub Copilot, Cursor et les outils comparables. Les exercices font ressortir différences et points communs, par exemple pour les fichiers de contexte, les permissions et les sous-agents. Vous travaillez avec l’outil déjà utilisé ou envisagé dans votre entreprise.

Comment garder la maîtrise de la qualité et de la sécurité avec des agents autonomes ?

La maîtrise repose sur plusieurs niveaux : permissions restreintes et sandbox, tests et analyse statique comme contrôles automatiques, revue humaine obligatoire avant fusion et règles d’équipe claires sur les responsabilités. Pendant la formation, vous élaborez un cadre de gouvernance adapté à vos processus, à vos exigences de sécurité et à vos obligations réglementaires.

Un agent IA doit-il avoir un accès direct à mon cluster ?

Seulement de manière encadrée. Pour l’analyse et le dépannage, des droits en lecture sur quelques namespaces suffisent généralement ; les modifications passent par les dépôts GitOps et les revues. Pendant la formation, vous mettez en place des service accounts dédiés, des clusters de test locaux et des circuits de validation pour que l’agent soit utile sans exposer la production.

La formation aborde-t-elle aussi l’architecture microservices ?

Oui. Au-delà des manifestes et de l’exploitation, nous voyons comment l’IA peut aider à délimiter les services, à comparer les modes de communication et à évaluer des variantes d’architecture. L’IA apporte des options et des arguments ; la décision revient à l’équipe et fait l’objet d’une documentation claire.

Combien coûte la formation « Agentic Coding pour les équipes Kubernetes et microservices » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

Autres formations pour les équipes Kubernetes et microservices

Autres formations Agentic Coding

Les 32 formations Agentic Coding

Agentic Coding · MunichAgentic Coding · SalzbourgAgentic Coding · BerlinAgentic Coding · AugsbourgAgentic Coding · HanovreAgentic Coding · BrêmeAgentic Coding · StuttgartAgentic Coding · KaiserslauternAgentic Coding · En ligne