Formation · Développement d’agents IA · Java & Spring

Développement d’agents IA pour les développeurs Java et Spring

Développer des agents IA de qualité professionnelle : architectures, tool use, SDK d’agents, LangGraph, mémoire, évaluations et déploiement.

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

« Développement d’agents IA pour les développeurs Java et Spring » s’adresse notamment aux profils suivants : Développeurs back-end Java sous Spring Boot ou Jakarta EE, Équipes chargées de moderniser des applications Java historiques et Architectes logiciels de systèmes d’entreprise et de microservices. Elle montre pas à pas comment utiliser Développement d’agents IA de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Java & Spring – des bases aux workflows avancés.

Les agents IA vont bien au-delà des chatbots classiques : ils décomposent les tâches, appellent des outils et des API, analysent les résultats et itèrent jusqu’à atteindre leur objectif. Cette formation de deux jours vous apprend à concevoir de tels systèmes pour qu’ils fonctionnent de manière fiable, traçable et sûre en entreprise. Vous comparez les modèles d’architecture, du workflow simple à la boucle agentique jusqu’aux systèmes multi-agents, et les mettez en pratique avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK et LangGraph.

L’objectif n’est pas la démo rapide, mais le passage en production. Vous concevez avec soin les interfaces d’outils et le contexte, connectez des outils via le Model Context Protocol, structurez mémoire à court et à long terme et mettez en place des évaluations qui révèlent tôt les régressions. S’y ajoutent les garde-fous contre l’injection de prompt et les actions indésirables, la validation humaine, le traçage, la maîtrise des coûts et le déploiement. Vous saurez ensuite quand un agent se justifie, quand un workflow déterministe suffit et quel framework convient à votre projet.

Java et Spring portent des systèmes critiques dans bien des organisations : back-ends bancaires, intégrations ERP, applications du secteur public et vastes architectures de microservices. Ces systèmes ont grandi pendant des années et leur modernisation est permanente. Les assistants et agents de codage IA transforment surtout les tâches les plus lourdes : montées de version majeures de Spring Boot avec passage de javax à jakarta, tests JUnit et Mockito pour du code peu couvert, refactorings vers les records et les fonctionnalités modernes du langage, analyse de stack traces et de problèmes Hibernate. Un cadre clair s’impose : outil de build, structure des modules, règles d’architecture et stratégie de test doivent figurer dans le contexte. Vous apprendrez à les utiliser efficacement et sous contrôle dans vos projets Maven ou Gradle.

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 back-end Java sous Spring Boot ou Jakarta EE
  • Équipes chargées de moderniser des applications Java historiques
  • Architectes logiciels de systèmes d’entreprise et de microservices
  • Développeurs de la banque, de l’assurance et du secteur public
  • Tech leads responsables des montées de version et de la dette technique

Les défis concrets que nous traitons

  • Des montées de version de framework et de JDK laborieuses, avec de nombreuses ruptures de compatibilité
  • De grandes bases de code historiques, peu testées et fortement couplées
  • Des problèmes de performance JPA, Hibernate et transactionnels difficiles à analyser
  • Beaucoup de code répétitif dans la configuration, le mapping et les interfaces

Objectifs pédagogiques

  • Vous choisissez le bon patron pour chaque tâche, du workflow fixe à l’agent autonome.
  • Vous concevez outils et contexte pour que vos agents travaillent de façon fiable et économique.
  • Vous implémentez des agents avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK ou LangGraph.
  • Vous mettez en place évaluations et traçage pour mesurer la qualité et détecter les régressions.
  • Mobiliser des agents IA pour les montées de version Spring Boot, les refactorings et la génération de tests dans des projets Maven et Gradle.
  • Diagnostiquer plus rapidement les problèmes Hibernate, de performance et de production avec l’aide de l’IA.
  • Ancrer règles d’architecture et standards de qualité pour que le code Java généré les respecte de façon fiable.

Programme

Jour 1

Module 1 Architectures d’agents et patrons de conception
  • Workflows ou agents : chaînage de prompts, routage, parallélisation, orchestrateur-exécutants
  • La boucle agentique : planifier, agir, observer, ajuster
  • Systèmes multi-agents, sous-agents et passages de relais entre agents
  • Critères de choix du modèle, du framework et du niveau d’autonomie
Module 2 Tool use et ingénierie du contexte
  • Function calling et sorties structurées avec JSON Schema
  • Bien concevoir ses outils : granularité, nommage, messages d’erreur, idempotence
  • Connecter et réutiliser des outils via des serveurs MCP
  • Gérer la fenêtre de contexte : résumé, compaction, retrieval et prompt caching
Module 3 Les frameworks en pratique
  • Claude Agent SDK : boucle agentique, outils, sous-agents, permissions et hooks
  • OpenAI Agents SDK : agents, handoffs, garde-fous et traçage
  • LangGraph : graphes à état, checkpointing et validation humaine
  • Comparaison sur une même tâche et critères de choix d’un framework
Module 4 Mémoire, évaluations et observabilité
  • Mémoire à court et long terme, stratégies de stockage et d’oubli
  • Jeux d’évaluation, LLM-as-a-judge et mesure du succès par tâche
  • Traçage des appels d’outils, de la consommation de tokens et des latences
  • Tests de non-régression lors de changements de prompts, de modèles ou d’outils

Jour 2

Module 5 Garde-fous, sécurité et déploiement
  • Se protéger contre l’injection de prompt, la fuite de données et les outils trop privilégiés
  • Contrôles des entrées et sorties, étapes de validation et sandboxing
  • Déploiement en service, exécution asynchrone, reprises et plafonds de coûts
  • Gouvernance, journalisation et exigences du RGPD et de l’AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Java & Spring
  • Accompagner une montée de version Spring Boot
  • Générer des tests JUnit et Mockito
  • Refactoriser du code historique
  • Analyser les problèmes JPA et Hibernate
  • API REST et interfaces
  • Comprendre stack traces et incidents de production
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les systèmes Java tournent souvent dans des secteurs réglementés : convenez avec la sécurité des systèmes d’information et le DPO du code pouvant être transmis à des modèles externes, et tenez compte d’exigences comme DORA ou NIS2. Le code généré et les nouvelles dépendances Maven doivent être contrôlés (licences, vulnérabilités connues) et consignés dans une 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

Accompagner une montée de version Spring Boot

L’agent analyse les dépendances, applique des recettes OpenRewrite, bascule les paquets javax vers jakarta, adapte configuration et sécurité obsolètes, puis itère sur le build et les tests jusqu’au retour au vert.

Générer des tests JUnit et Mockito

Services et contrôleurs reçoivent des tests unitaires JUnit et Mockito ainsi que des tests ciblés avec WebMvcTest ou DataJpaTest. L’IA renforce la couverture des chemins critiques et documente les hypothèses de test.

Refactoriser du code historique

Les classes trop volumineuses sont découpées, les DTO convertis en records, les tests de nullité remplacés par Optional et les streams utilisés à bon escient. Les tests existants garantissent le comportement à chaque étape.

Analyser les problèmes JPA et Hibernate

L’IA exploite logs SQL et stack traces, détecte requêtes N+1, LazyInitializationException et stratégies de chargement inadaptées, puis propose entity graphs, projections ou nouveaux index. Chaque optimisation est étayée par les logs SQL.

API REST et interfaces

Les spécifications OpenAPI donnent naissance à des contrôleurs, DTO, mappers MapStruct et validations Bean Validation, avec une gestion d’erreurs unifiée via ControllerAdvice et des tests d’intégration.

Comprendre stack traces et incidents de production

De longues stack traces, thread dumps et extraits de logs sont résumés, la cause probable circonscrite, et l’IA propose un test reproduisant l’erreur ainsi qu’un correctif.

Projets pratiques possibles

Microservice Spring Boot

Un service REST avec Spring Data JPA, migrations Flyway, Bean Validation, endpoints Actuator et tests Testcontainers, entièrement développé par un agent IA à partir d’une spécification.

Rapport de dépendances Maven et Gradle

Un outil en ligne de commande qui analyse les fichiers de build, liste les bibliothèques obsolètes ou vulnérables et décrit les chemins de mise à jour avec les ruptures attendues.

Contrôle des règles d’architecture

Une suite de tests ArchUnit qui vérifie automatiquement les règles de couches, les dépendances entre paquets et les conventions de nommage, intégrée au pipeline de CI.

Prérequis

De solides compétences en Python ou en TypeScript, une expérience des API REST et une première pratique des API de LLM ou des assistants IA. Une solide maîtrise de Java et une expérience pratique de Spring Boot ou Jakarta EE, de Maven ou Gradle et de Git.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Python ou Node.js, Git et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM, par exemple Anthropic ou OpenAI. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

Protection des données & conformité

Les systèmes Java tournent souvent dans des secteurs réglementés : convenez avec la sécurité des systèmes d’information et le DPO du code pouvant être transmis à des modèles externes, et tenez compte d’exigences comme DORA ou NIS2. Le code généré et les nouvelles dépendances Maven doivent être contrôlés (licences, vulnérabilités connues) et consignés dans une 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
  • mar. 12 janvier 2027 – mer. 13 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • mar. 26 janvier 2027 – mer. 27 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 Kaiserslautern Demander

Questions fréquentes

Quel framework d’agents choisir ?

Tout dépend de votre stratégie de modèles, du niveau de contrôle souhaité et des compétences de l’équipe. Les SDK des éditeurs offrent un démarrage léger avec des fonctions bien intégrées, tandis que LangGraph donne un contrôle plus fin sur l’état et les enchaînements. Pendant la formation, vous résolvez la même tâche avec plusieurs frameworks et en tirez des critères de choix concrets.

Comment empêcher un agent d’exécuter des actions erronées ou dangereuses ?

En combinant plusieurs niveaux de protection : outils au périmètre restreint et aux droits minimaux, validation des entrées et sorties, étapes d’approbation pour les actions critiques, sandboxing et évaluation continue. L’injection de prompt via des contenus externes est traitée comme un risque bien réel. Vous appliquez ces mesures directement à votre propre agent.

Toute automatisation nécessite-t-elle un agent ?

Non. De nombreuses tâches se traitent de façon plus fiable, moins coûteuse et plus transparente avec un workflow fixe de quelques appels au LLM. Un agent se justifie lorsque le chemin de résolution ne peut pas être planifié à l’avance et que le système doit s’adapter aux résultats intermédiaires. Nous travaillons précisément cet arbitrage sur des exemples concrets.

Un agent IA peut-il mener seul une montée de version majeure de Spring Boot ?

Un agent peut assurer une grande partie du travail mécanique – changements de paquets, adaptations de configuration, correction itérative des erreurs de compilation et de test –, surtout en combinaison avec OpenRewrite. Les décisions d’architecture, la recette fonctionnelle et les tests en environnement réaliste restent du ressort de l’équipe. Vous pratiquerez ce déroulé sur un projet d’exemple.

Le codage assisté par IA est-il autorisé dans un environnement réglementé ?

En principe oui, mais avec des règles claires. Tout dépend du choix du fournisseur et du mode d’hébergement, des engagements contractuels sur l’usage des données, des processus de validation et de la traçabilité des revues. Nous voyons comment banques, assureurs et administrations procèdent généralement et quelles questions trancher avec votre RSSI.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les développeurs Java et Spring » ?

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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