Formation · Agentic Coding · SQL & bases de données

Agentic Coding pour les professionnels SQL et bases de données

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 SQL & bases de données. 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.

La base de données est la mémoire de toute application, et ses performances, sa cohérence et sa sécurité conditionnent le succès de systèmes entiers. Les assistants de codage IA et les agents aident développeurs SQL et DBA à écrire des requêtes complexes, à lire des plans d’exécution, à concevoir schémas et stratégies d’indexation et à migrer d’un SGBD à l’autre. Ils traduisent des questions métier en SQL, refactorent des procédures stockées tentaculaires et génèrent des données de test. Un principe demeure : une requête syntaxiquement valide n’est pas forcément juste, et un agent disposant de droits d’écriture en production représente un risque sérieux. Vous apprendrez à exploiter l’IA avec le contexte du schéma, les plans d’exécution et des tests, et à concevoir des accès qui protègent vos données.

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 SQL et bases de données
  • Administrateurs PostgreSQL, SQL Server, Oracle ou MySQL
  • Développeurs backend responsables des modèles de données et des couches ORM
  • Data engineers et analytics engineers
  • Développeurs BI travaillant sur des requêtes de reporting complexes

Les défis concrets que nous traitons

  • Des requêtes lentes et des pics de charge dont la cause se cache dans les plans d’exécution
  • Des procédures stockées et triggers accumulés sans documentation ni tests
  • Des évolutions de schéma et migrations risquées sur des systèmes en production
  • Des dialectes SQL différents lors d’un changement de plateforme ou dans un parc hétérogène

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 optimisez requêtes et index avec l’IA en vous appuyant sur les plans d’exécution plutôt que sur des suppositions.
  • Vous planifiez et testez évolutions de schéma et migrations grâce à des scripts générés et des stratégies de retour arrière.
  • Vous sécurisez l’accès des agents IA aux bases de données : moindre privilège, réplicas en lecture et requêtes traçables.

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 : SQL & bases de données
  • Optimiser les requêtes SQL
  • Concevoir et revoir les schémas
  • Refactorer les procédures stockées
  • Planifier les migrations en sécurité
  • Traduire entre dialectes
  • Générer des données de test
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les bases de données contiennent souvent des données personnelles et stratégiques : vous apprenez à ne fournir aux outils d’IA que des schémas et des exemples anonymisés, à gérer les identifiants de manière sûre et à appliquer les principes du RGPD comme la minimisation et les politiques d’effacement.
  • 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

Optimiser les requêtes SQL

Faire interpréter les plans d’EXPLAIN ANALYZE ou du Query Store, repérer goulets comme les full scans ou un ordre de jointure défavorable, et obtenir des requêtes réécrites et des index adaptés, justifications à l’appui.

Concevoir et revoir les schémas

Dériver des besoins métier un modèle normalisé avec clés, contraintes et types adaptés, examiner les schémas existants pour repérer redondances et règles d’intégrité manquantes, et produire des diagrammes entité-association.

Refactorer les procédures stockées

Expliquer de longues procédures PL/SQL ou T-SQL, remplacer les curseurs par une logique ensembliste, harmoniser la gestion des erreurs et ajouter des tests avec des frameworks comme tSQLt ou pgTAP.

Planifier les migrations en sécurité

Générer des scripts versionnés pour Flyway ou Liquibase, concevoir des stratégies sans interruption de type expand and contract et évaluer retours arrière, verrous et impact sur la réplication.

Traduire entre dialectes

Migrer requêtes, fonctions et types entre Oracle, SQL Server, PostgreSQL et MySQL, en tenant compte des différences de fonctions de date, de séquences et de transactions, puis vérifier l’identité des résultats.

Générer des données de test

Créer des jeux de données synthétiques réalistes respectant contraintes, distributions et cas limites, sans recourir aux données personnelles de production, pour les tests de charge et les environnements de développement.

Projets pratiques possibles

Analyseur de requêtes lentes

Un script qui exploite le journal des requêtes lentes ou les vues statistiques, regroupe les requêtes les plus coûteuses et propose index et réécritures dans un rapport.

Générateur de documentation de schéma

Un outil qui lit un schéma de base de données et en tire une documentation consultable avec descriptions des tables, relations et diagramme entité-association.

Assistant text-to-SQL

Une petite application web, en lecture seule sur une base de reporting, qui traduit des questions métier en SQL vérifié et affiche requête et résultat en toute transparence.

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 écrivez régulièrement du SQL, maîtrisez jointures, agrégations et index et travaillez avec au moins un SGBD relationnel.

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 bases de données contiennent souvent des données personnelles et stratégiques : vous apprenez à ne fournir aux outils d’IA que des schémas et des exemples anonymisés, à gérer les identifiants de manière sûre et à appliquer les principes du RGPD comme la minimisation et les politiques d’effacement.

Dates proposées

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

  • jeu. 26 novembre 2026 – ven. 27 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 Berlin Demander
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 12 janvier 2027 – mer. 13 janvier 2027 Stuttgart Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 1 février 2027 – mar. 2 février 2027 Hanovre 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 peut-il accéder directement à notre base de données ?

C’est possible, à condition de bien l’encadrer. Nous recommandons un utilisateur dédié en lecture seule, un accès à des réplicas ou à des bases de développement plutôt qu’à la production, des délais d’expiration et la journalisation de chaque requête. Les écritures passent par des scripts de migration versionnés et relus. Vous mettez en place ce dispositif pendant la formation, par exemple via un serveur MCP restreint.

Le SQL généré par l’IA est-il fiable ?

Il est généralement correct sur le plan syntaxique, mais sa justesse dépend fortement du contexte : sans schéma, relations ni définitions métier, des jointures erronées ou des doubles comptages apparaissent facilement. Avec le schéma, des requêtes d’exemple et des tests sur des résultats connus, la fiabilité progresse nettement. Vous apprenez à valider méthodiquement les requêtes générées.

Combien coûte la formation « Agentic Coding pour les professionnels SQL et bases de données » ?

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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