Formation · Agentic Coding · Modernisation de l’existant

Agentic Coding pour la modernisation des systèmes hérités

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

« Agentic Coding pour la modernisation des systèmes hérités » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs en charge de systèmes COBOL, PL/I ou RPG, Équipes Java et .NET confrontées à des monolithes et frameworks vieillissants et Architectes logiciel et d’entreprise impliqués dans des programmes de modernisation. Elle montre pas à pas comment utiliser Agentic Coding de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Modernisation de l’existant – des bases aux workflows avancés.

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.

De nombreux systèmes critiques reposent encore sur du COBOL mainframe, d’anciennes applications Java EE ou des solutions .NET Framework dont les auteurs sont partis depuis longtemps. Les assistants de codage IA et les agents rendent ces bases de code bien plus accessibles : ils expliquent la logique des programmes, reconstituent les règles métier, génèrent des tests de caractérisation et accompagnent une migration progressive vers des langages, frameworks et plateformes cloud modernes. Moderniser reste toutefois un travail d’ingénierie, car une traduction automatique sans compréhension ne fait que créer un nouvel existant. Vous apprendrez à mobiliser l’IA selon des approches éprouvées : le strangler fig, le branch by abstraction ou la couche anticorruption, à figer le comportement par des tests et à fonder vos décisions sur une analyse solide de l’existant.

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 ?

  • Développeurs en charge de systèmes COBOL, PL/I ou RPG
  • Équipes Java et .NET confrontées à des monolithes et frameworks vieillissants
  • Architectes logiciel et d’entreprise impliqués dans des programmes de modernisation
  • DSI et chefs de projet responsables de migrations
  • Consultants en modernisation applicative et migration cloud

Les défis concrets que nous traitons

  • Des règles métier enfouies sans documentation dans le code et un savoir disparu avec ses auteurs
  • L’absence de tests automatisés qui rend chaque modification risquée
  • Des frameworks obsolètes, des bibliothèques sans correctifs et des environnements d’exécution propriétaires
  • Des migrations big bang qui échouent sur le périmètre, la reprise de données et la double exploitation

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.
  • Vous utilisez des agents IA pour comprendre les systèmes hérités, documenter les règles métier et rendre les dépendances visibles.
  • Vous sécurisez le comportement existant par des tests de caractérisation générés avant de migrer ou de refactorer.
  • Vous planifiez et pilotez une modernisation incrémentale selon des modèles éprouvés plutôt qu’une bascule big bang risquée.

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 : Modernisation de l’existant
  • Extraire les règles métier
  • Cartographier les dépendances
  • Générer des tests de caractérisation
  • Mettre à niveau les frameworks
  • Traduire et refactorer le code
  • Concevoir une architecture strangler fig
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les systèmes hérités traitent souvent des données clients, financières ou d’assurance : vous apprenez à nettoyer code et données de test avant tout usage de l’IA, à clarifier les questions de licence et de droit d’auteur sur le code traduit et à prendre en compte le RGPD, DORA et les exigences des autorités sectorielles.
  • 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

Extraire les règles métier

Analyser paragraphes COBOL, copybooks ou classes de service Java, documenter la logique de calcul et de décision sous forme de règles lisibles et les valider avec les experts métier.

Cartographier les dépendances

Reconstituer graphes d’appels, chaînes de jobs JCL, accès aux bases et interfaces à partir du code, puis les représenter en diagrammes pour identifier les points de découpe d’un remplacement progressif.

Générer des tests de caractérisation

Figer le comportement actuel par des tests golden master ou d’approbation, dériver des jeux de données anonymisés à partir de cas réels et disposer d’un filet de sécurité avant toute migration.

Mettre à niveau les frameworks

Planifier le passage de Java EE à Jakarta EE ou Spring Boot, ou du .NET Framework vers .NET moderne, repérer les ruptures d’API et appliquer des modifications cohérentes sur de nombreux fichiers.

Traduire et refactorer le code

Convertir des modules COBOL en Java ou C# idiomatique plutôt que ligne à ligne, représenter correctement les décimaux packés et vérifier le résultat face à l’original par des tests comparatifs.

Concevoir une architecture strangler fig

Définir façades, couches de routage et couches anticorruption par lesquelles de nouveaux services reprennent pas à pas les fonctions de l’existant, synchronisation des données et retour arrière compris.

Projets pratiques possibles

Convertisseur de copybooks

Un outil qui lit des copybooks COBOL et génère schémas JSON, records Java ou tables SQL, en traitant correctement les champs décimaux et REDEFINES.

Portail de connaissance de l’existant

Une petite application web qui rend programmes analysés, règles métier et dépendances consultables et répond aux questions sur l’existant en citant ses sources.

Banc de tests comparatifs

Un harnais de test qui envoie les mêmes entrées à l’ancien et au nouveau système, compare les sorties champ par champ et consigne clairement les écarts.

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. Vous avez une expérience de programmation dans au moins un langage de la plateforme source ou cible, par exemple COBOL, Java ou C#, ainsi que des notions d’architecture logicielle.

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

Les systèmes hérités traitent souvent des données clients, financières ou d’assurance : vous apprenez à nettoyer code et données de test avant tout usage de l’IA, à clarifier les questions de licence et de droit d’auteur sur le code traduit et à prendre en compte le RGPD, DORA et les exigences des autorités sectorielles.

Dates proposées

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

  • lun. 23 novembre 2026 – mar. 24 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 2 décembre 2026 – jeu. 3 décembre 2026 Augsbourg Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 – ven. 15 janvier 2027 Kaiserslautern Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 Brême 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.

L’IA peut-elle traduire automatiquement un système COBOL en Java ?

L’IA traduit des modules isolés bien plus vite qu’un travail manuel, mais une traduction strictement ligne à ligne produit souvent un code difficile à maintenir. Mieux vaut d’abord comprendre et tester les règles métier, puis concevoir délibérément l’architecture cible. Pendant la formation, vous associez traduction assistée par IA, tests comparatifs et refactoring.

Comment traiter des bases de code très volumineuses ?

Un grand système hérité ne tient pas entièrement dans le contexte d’un modèle. On procède par inventaire méthodique, résumés par module, graphes de dépendances et récupération ciblée du code pertinent. Les agents travaillent alors module par module avec une mission précise. Vous apprenez à bâtir cette structure et à en tirer des éléments concrets pour vos décisions d’architecture.

Combien coûte la formation « Agentic Coding pour la modernisation des systèmes hérités » ?

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.

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