Formation · Agentic Coding · Tech leads & engineering managers

Agentic Coding pour les tech leads et engineering managers

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 les tech leads et engineering managers » s’adresse notamment aux profils suivants : Tech leads et lead developers, Engineering managers et responsables d’équipes de développement et Directeurs techniques et CTO d’entreprises de taille intermédiaire. Elle montre pas à pas comment utiliser Agentic Coding de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Tech leads & engineering managers – 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.

Les assistants de codage IA et les agents autonomes transforment le fonctionnement des équipes de développement : les tâches se découpent autrement, l’effort se déplace de l’écriture vers la relecture, et décider quel travail confier à des agents devient une responsabilité managériale. Tech leads et engineering managers doivent choisir les outils, fixer des règles, faire monter les équipes en compétence et mesurer les effets, sans perdre de vue la qualité du code, la sécurité ni la progression des profils juniors. Vous apprendrez à planifier le déploiement des outils de codage IA, à instaurer des pratiques et fichiers de règles communs, à choisir des indicateurs pertinents au-delà de la seule vitesse et à utiliser l’IA pour vos propres missions de pilotage : planification, onboarding et communication technique.

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 ?

  • Tech leads et lead developers
  • Engineering managers et responsables d’équipes de développement
  • Directeurs techniques et CTO d’entreprises de taille intermédiaire
  • Responsables delivery et chefs de projet en DSI
  • Responsables developer experience et enablement

Les défis concrets que nous traitons

  • Des règles floues qui favorisent un patchwork d’outils et une IA fantôme dans l’équipe
  • Davantage de code généré, donc plus de relecture et un risque accru de dette technique
  • La difficulté de mesurer de façon crédible le bénéfice réel des outils d’IA
  • Des inquiétudes sur la montée en compétence des juniors et l’adhésion de l’équipe

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 planifiez le déploiement des outils de codage IA avec des règles, des rôles et des garde-fous clairs.
  • Vous mesurez l’effet sur la capacité de livraison, la qualité et la satisfaction à l’aide d’indicateurs fiables.
  • Vous utilisez vous-même des agents IA pour la planification, l’onboarding et la communication technique.

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 : Tech leads & engineering managers
  • Rédiger une charte IA d’équipe
  • Fichiers de règles et conventions
  • Mesurer les effets
  • Découper le travail pour les agents
  • Accélérer l’onboarding
  • Communication technique
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • En tant que manager, vous êtes garant du cadre juridique : vous apprenez à intégrer dans vos règles d’équipe les questions de licence et de droit d’auteur du code généré, la protection du code source et des secrets, la consultation des représentants du personnel sur la mesure de la performance et les obligations du RGPD et de l’AI Act européen.
  • 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

Rédiger une charte IA d’équipe

Élaborer une charte opérationnelle qui précise outils autorisés, catégories de données admises, obligations de relecture du code généré, gestion des secrets et responsabilités, illustrée par des exemples concrets.

Fichiers de règles et conventions

Construire des fichiers de contexte partagés pour les agents de codage avec principes d’architecture, stratégie de test, règles de style et pratiques proscrites, les versionner et garantir des résultats homogènes.

Mesurer les effets

Collecter avant et après le déploiement des indicateurs comme les métriques DORA, le temps de cycle des pull requests, le taux d’échec des changements et la satisfaction des développeurs, puis en préparer l’analyse avec l’IA.

Découper le travail pour les agents

Formuler et décomposer les éléments du backlog pour qu’ils puissent être confiés à des agents avec des critères d’acceptation clairs, et décider des tâches qui restent volontairement humaines.

Accélérer l’onboarding

Préparer bases de code, décisions d’architecture et savoir d’exploitation pour les nouveaux arrivants, créer des exercices d’exploration guidés et obtenir des réponses sourcées sur la base de code.

Communication technique

Rédiger post-mortems d’incident, points d’étape sur la feuille de route, notes de décision pour la direction et notes de version à partir des tickets et commits, adaptés à chaque public.

Projets pratiques possibles

Tableau de bord d’équipe

Une petite application web qui interroge votre plateforme Git et affiche dans le temps temps de cycle, durée des revues et fréquence de déploiement.

Synthèse des pull requests

Un bot qui rassemble chaque semaine les pull requests fusionnées et en tire un point d’avancement clair pour les parties prenantes.

Générateur de parcours d’intégration

Un script qui analyse structure du dépôt, fichiers README et ADR et produit un plan d’intégration structuré avec exercices. Il s’adapte au rôle et à l’expérience.

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 encadrez une équipe de développement, sur le plan technique ou hiérarchique, et connaissez le processus de développement logiciel ; une pratique actuelle du code est utile mais pas indispensable.

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

En tant que manager, vous êtes garant du cadre juridique : vous apprenez à intégrer dans vos règles d’équipe les questions de licence et de droit d’auteur du code généré, la protection du code source et des secrets, la consultation des représentants du personnel sur la mesure de la performance et les obligations du RGPD et de l’AI Act européen.

Dates proposées

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

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 8 décembre 2026 – mer. 9 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • mer. 16 décembre 2026 – jeu. 17 décembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 11 janvier 2027 – mar. 12 janvier 2027 En ligne Demander
  • jeu. 21 janvier 2027 – ven. 22 janvier 2027 Augsbourg Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 En ligne 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.

Comment savoir si les outils de codage IA sont rentables ?

Ne comptez pas les lignes générées, observez les résultats : délai entre idée et mise en production, taux d’échec des changements, effort de relecture, taux d’anomalies et satisfaction de l’équipe. Une mesure de référence avant le déploiement et des retours qualitatifs réguliers sont essentiels. Pendant la formation, vous concevez un dispositif de mesure léger, adapté à votre organisation et associant les représentants du personnel.

Les juniors apprennent-ils encore si l’IA écrit le code ?

L’inquiétude est légitime et se gère. Parmi les pratiques éprouvées : expliquer en revue chaque portion de code générée, prévoir des phases d’entraînement sans assistant et organiser du pairing avec des seniors où l’IA devient un partenaire d’apprentissage. Vous apprenez à adapter parcours et culture de revue pour concilier montée en compétence et productivité.

Combien coûte la formation « Agentic Coding pour les tech leads et engineering managers » ?

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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