Formation · GitHub Copilot · Architecture logicielle

GitHub Copilot pour les architectes logiciel

Maîtriser GitHub Copilot : complétion, chat, mode Agent, agent de codage pour issues et PR, revue de code et politiques d’entreprise.

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

« GitHub Copilot pour les architectes logiciel » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Architectes logiciel et architectes solution, Architectes d’entreprise en lien avec le développement applicatif et Développeurs seniors et tech leads ayant des responsabilités d’architecture. Vous découvrez GitHub Copilot non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Architecture logicielle.

GitHub Copilot n’est plus un simple outil d’autocomplétion : c’est une plateforme d’IA qui accompagne tout le cycle de développement. Dans l’éditeur, vous disposez des suggestions en ligne, des suggestions de prochaine modification et de Copilot Chat ; en mode Agent, Copilot traite des tâches sur plusieurs fichiers et exécute des commandes. Sur GitHub, l’agent de codage prend en charge les issues qui lui sont assignées et livre des pull requests. En deux jours, vous apprenez à mobiliser chacune de ces briques à bon escient.

Au-delà de la pratique dans l’éditeur, la formation aborde le pilotage et la qualité. Les instructions personnalisées et les fichiers de prompts transmettent à Copilot la connaissance du projet, MCP lui ouvre d’autres outils, et la revue de code Copilot complète la relecture humaine. Pour les responsables d’équipe et d’organisation, nous traitons les politiques au niveau de l’organisation et de l’entreprise, les exclusions de contenu, l’activation des modèles et le suivi de l’usage, afin de préparer un déploiement sûr, traçable et efficace.

Lorsque des agents IA écrivent une grande partie du code, l’architecture gagne en importance : des frontières de modules nettes, des décisions documentées et des objectifs de qualité vérifiables forment le cadre qui garde le code généré cohérent. Les assistants IA épaulent aussi directement les architectes, par exemple pour analyser une base de code existante, produire des diagrammes C4, rédiger des Architecture Decision Records ou comparer des alternatives au regard des attributs de qualité. Fitness functions et tests d’architecture peuvent être générés et intégrés aux pipelines. Cette formation vous apprend à faire de l’IA un interlocuteur pour vos choix d’architecture, à formaliser votre savoir architectural pour que les agents de codage le respectent et à détecter tôt l’érosion dans des bases de code en forte croissance.

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 ?

  • Architectes logiciel et architectes solution
  • Architectes d’entreprise en lien avec le développement applicatif
  • Développeurs seniors et tech leads ayant des responsabilités d’architecture
  • Architectes plateforme et cloud
  • Responsables de la gouvernance et des comités d’architecture

Les défis concrets que nous traitons

  • Une documentation d’architecture vite obsolète et décalée par rapport au code réel
  • Des décisions prises à l’oral dont le contexte se perd
  • Une érosion progressive par dépendances cycliques et violations des couches
  • Sans consignes claires, le code généré par l’IA ignore les modèles et conventions établis

Objectifs pédagogiques

  • Vous utilisez à bon escient la complétion, le chat et le mode Agent de Copilot dans vos tâches quotidiennes.
  • Vous formalisez la connaissance du projet dans des instructions personnalisées et des fichiers de prompts pour améliorer les résultats.
  • Vous confiez les issues adaptées à l’agent de codage et relisez ses pull requests avec rigueur.
  • Vous intégrez la revue de code Copilot de façon pertinente dans votre processus de revue.
  • Vous utilisez l’IA pour analyser l’existant, évaluer des options d’architecture et consigner les décisions sous forme d’ADR.
  • Vous ancrez les règles d’architecture comme fitness functions dans le pipeline et détectez l’érosion au plus tôt.
  • Vous structurez contexte et règles pour que les agents de codage IA respectent durablement vos choix d’architecture.

Programme

Jour 1

Module 1 Copilot dans l’éditeur : complétion et chat
  • Accepter, rejeter et orienter efficacement les suggestions en ligne et de prochaine modification
  • Utiliser Copilot Chat pour expliquer du code, déboguer et générer des tests
  • Définir le contexte avec précision : fichiers, sélection, espace de travail, variables de chat
  • Choix du modèle et différences entre VS Code, Visual Studio et les IDE JetBrains
Module 2 Mode Agent et extensions
  • Planifier des tâches en plusieurs étapes en mode Agent et en garder le contrôle
  • Intégrer commandes du terminal, exécutions de tests et erreurs dans la boucle de l’agent
  • Connecter des serveurs MCP pour accéder à d’autres outils et sources de données
  • Relire les modifications, les accepter en partie ou les annuler
Module 3 Transmettre le savoir du projet avec les instructions personnalisées
  • Rédiger des instructions de dépôt sur l’architecture, le style et les tests
  • Créer des instructions par chemin et des fichiers de prompts réutilisables
  • Combiner judicieusement consignes personnelles et consignes d’organisation
  • Améliorer les instructions en continu selon la qualité obtenue
Module 4 Agent de codage et revue de code sur GitHub
  • Rédiger des issues que l’agent de codage peut traiter de manière fiable
  • Relire, commenter et faire itérer les pull requests de l’agent
  • Utiliser la revue de code Copilot comme contrôle complémentaire dans le processus de PR
  • Configurer l’environnement de l’agent grâce aux étapes de préparation et aux Actions

Jour 2

Module 5 Administration, politiques et sécurité
  • Attribution des licences et politiques au niveau de l’organisation et de l’entreprise
  • Exclusions de contenu, activation des modèles et filtre de code public
  • Exploiter journaux d’audit et métriques d’usage pour piloter l’adoption
  • Clarifier risques de sécurité, gestion des secrets et responsabilités sur le code généré
Module 6 Atelier pratique : Architecture logicielle
  • Documenter les décisions d’architecture
  • Reconstituer l’architecture existante
  • Évaluer les alternatives
  • Générer des fitness functions
  • Garde-fous pour agents de codage
  • Découper les domaines
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les documents d’architecture décrivent souvent des éléments sensibles comme les zones réseau et les flux de données : vous apprenez quelles informations confier à un service d’IA, comment évaluer les risques de licence des composants et comment refléter de façon traçable les exigences du RGPD, de NIS2 et du Cyber Resilience Act.
  • 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

Documenter les décisions d’architecture

Transformer discussions, comptes rendus et pull requests en Architecture Decision Records structurés, avec contexte, options étudiées, décision et conséquences, rangés de façon cohérente dans le dépôt.

Reconstituer l’architecture existante

Analyser une base de code, en extraire modules, dépendances et interfaces et générer des diagrammes C4 à jour en diagrams-as-code avec PlantUML, Mermaid ou Structurizr.

Évaluer les alternatives

Comparer monolithe modulaire, microservices ou intégration événementielle au regard de scénarios de qualité, des coûts et de l’organisation des équipes, et rendre les compromis visibles selon les principes de l’ATAM.

Générer des fitness functions

Traduire des règles d’architecture comme les accès entre couches, les dépendances interdites ou les conventions de nommage en tests automatisés avec ArchUnit, dependency-cruiser ou équivalent, intégrés à la CI.

Garde-fous pour agents de codage

Décrire principes, frontières de modules et modèles dans des fichiers de règles et documents de contexte afin que les agents IA les respectent lors de la génération, et repérer les écarts en revue.

Découper les domaines

Dériver des résultats d’event storming et des descriptions métier les bounded contexts, agrégats et context maps du Domain-Driven Design, puis s’en servir pour structurer équipes et services.

Projets pratiques possibles

Assistant ADR

Un outil en ligne de commande qui transforme quelques notes en ADR complet selon un modèle, relie les décisions connexes et met à jour un index dans le dépôt.

Visualiseur de dépendances

Un script qui analyse les imports d’une base de code, signale cycles et violations de couches et affiche un diagramme interactif dans le navigateur.

Questions-réponses d’architecture

Une petite application qui indexe ADR, diagrammes et code et répond aux questions sur l’architecture en citant les sources concernées.

Prérequis

Vous développez régulièrement, travaillez avec Git et GitHub (issues, pull requests) et utilisez un IDE moderne. Vous avez plusieurs années d’expérience en développement et avez déjà pris ou accompagné des décisions d’architecture sur des systèmes d’envergure.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec VS Code ou un IDE JetBrains, l’extension Copilot installée et un compte GitHub disposant d’une licence Copilot active ; l’agent de codage nécessite une offre adaptée.

Protection des données & conformité

Les documents d’architecture décrivent souvent des éléments sensibles comme les zones réseau et les flux de données : vous apprenez quelles informations confier à un service d’IA, comment évaluer les risques de licence des composants et comment refléter de façon traçable les exigences du RGPD, de NIS2 et du Cyber Resilience Act.

Dates proposées

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

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 30 novembre 2026 – mar. 1 décembre 2026 Munich Demander
  • lun. 7 décembre 2026 – mar. 8 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Hanovre Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 8 février 2027 – mar. 9 février 2027 Berlin Demander

Questions fréquentes

Quelle différence entre le mode Agent et l’agent de codage ?

Le mode Agent fonctionne dans votre IDE : vous travaillez en interaction avec Copilot, suivez chaque étape et validez les commandes. L’agent de codage, lui, opère de façon autonome sur GitHub dès que vous lui assignez une issue, dans son propre environnement d’exécution, puis ouvre une pull request que vous relisez comme la contribution d’un collègue.

Comment s’assurer que Copilot respecte nos règles internes ?

Au niveau de l’organisation et de l’entreprise, vous activez ou bloquez fonctionnalités, modèles et extensions. Les exclusions de contenu tiennent les fichiers sensibles à l’écart du contexte, et les journaux d’audit rendent l’usage traçable. Pendant la formation, nous montrons comment articuler ces leviers avec la protection des données, la sécurité de l’information et vos standards de code.

La formation est-elle utile si nous utilisons déjà Copilot ?

Oui, et même tout particulièrement. Beaucoup d’équipes s’en tiennent à la complétion et exploitent peu le chat, le mode Agent, les instructions personnalisées ou l’agent de codage. La formation montre comment les utiliser de façon structurée, améliorer les résultats grâce au contexte du projet et éviter les pièges courants. Les utilisateurs aguerris tirent surtout profit des volets revue et gouvernance.

L’IA peut-elle prendre des décisions d’architecture ?

L’IA est un excellent interlocuteur : elle propose des options, explicite les compromis, relève les failles d’un raisonnement et documente les décisions de façon structurée. La responsabilité reste humaine, car l’architecture dépend du contexte de l’entreprise, des compétences des équipes, du budget et de l’appétence au risque. Vous apprenez à l’utiliser pour décider mieux et plus vite.

Comment éviter que les agents IA n’érodent l’architecture ?

En combinant contexte explicite et contrôle automatisé : fichiers de règles et ADR décrivent frontières et modèles, fitness functions et tests d’architecture en CI bloquent les écarts, et les revues se concentrent sur les changements structurels. L’architecture cesse alors d’être une simple documentation pour devenir un garde-fou vérifiable, pour les humains comme pour les agents.

Combien coûte la formation « GitHub Copilot pour les architectes logiciel » ?

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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