Formation · OpenAI Codex · Architecture logicielle

OpenAI Codex pour les architectes logiciel

Déléguer le développement avec OpenAI Codex : CLI et agent cloud, AGENTS.md, sandbox, approbations et workflows de PR en équipe.

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 OpenAI Codex aux processus quotidiens du domaine Architecture logicielle. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

OpenAI Codex est un agent de développement qui fonctionne aussi bien en local, sous forme d’outil en ligne de commande et d’extension d’IDE, que dans le cloud. En local, Codex lit votre dépôt, propose des modifications et exécute des commandes dans un environnement isolé. Dans le cloud, il traite en parallèle les tâches que vous lui déléguez dans des conteneurs dédiés et restitue des diffs ou des pull requests traçables. En deux jours, vous apprenez à combiner ces deux usages et à découper le travail pour que l’agent le mène à bien.

Le pilotage et la sécurité sont au cœur de la formation. Avec AGENTS.md, vous transmettez à Codex la connaissance du projet, les commandes de build et de test ainsi que vos conventions. Vous configurez les modes d’approbation et la sandbox pour que l’agent n’agisse que dans le cadre autorisé, et préparez des environnements cloud avec des scripts d’installation adaptés. Vous intégrez enfin Codex à vos workflows de pull request, exploitez la revue de code automatisée et fixez les règles de délégation et de contrôle avant fusion.

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 Codex en local et dans le cloud pour les tâches de développement adaptées à chaque mode.
  • Vous rédigez un AGENTS.md qui guide l’agent de manière fiable dans votre projet.
  • Vous configurez modes d’approbation et sandbox selon vos exigences de sécurité.
  • Vous déléguez des tâches à l’agent cloud et en vérifiez méthodiquement les résultats.
  • 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 Panorama de Codex : CLI, IDE et cloud
  • Comparer le fonctionnement de Codex en local et dans le cloud
  • Installer la CLI Codex, s’authentifier et la lancer dans un dépôt
  • Sessions interactives, exécution non interactive et choix du modèle
  • Distinguer les tâches adaptées à un agent de celles qui ne le sont pas
Module 2 La connaissance du projet avec AGENTS.md
  • Construire un AGENTS.md avec les commandes de build, de test et de lint
  • Formuler précisément conventions, repères d’architecture et interdits
  • Utiliser des AGENTS.md imbriqués pour les monorepos et sous-projets
  • Mesurer l’effet des consignes et les améliorer par itérations
Module 3 Sandbox, approbations et sécurité
  • Choisir le mode d’approbation, de la lecture seule à une large autonomie
  • Comprendre les limites de la sandbox pour le système de fichiers et le réseau
  • Gérer secrets, dépendances téléchargées et injection de prompt
  • Fichiers de configuration pour des standards d’équipe et des réglages sûrs par défaut
Module 4 Déléguer des tâches à l’agent cloud
  • Configurer des environnements cloud avec scripts d’installation et dépendances
  • Rédiger des tâches avec objectif, contexte et critères d’acceptation
  • Lancer plusieurs tâches en parallèle et comparer les résultats
  • S’appuyer sur les journaux et sorties de tests pour comprendre les solutions

Jour 2

Module 5 Workflows de PR et revue de code en équipe
  • Transformer les résultats en pull requests et demander des corrections
  • Utiliser la revue de code automatisée de Codex sur GitHub
  • Intégrer Codex dans des scripts et des pipelines CI
  • Définir les règles d’équipe : délégation, obligations de revue, responsabilités
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 avez une pratique réelle de la programmation, maîtrisez Git et la ligne de commande et connaissez les workflows basés sur les pull requests. 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 terminal, Git et environnement Node.js ; une offre ChatGPT incluant Codex ou une clé API OpenAI, ainsi qu’un compte GitHub pour les exercices cloud.

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
  • mer. 2 décembre 2026 – jeu. 3 décembre 2026 Hanovre Demander
  • jeu. 17 décembre 2026 – ven. 18 décembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 Munich Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 En ligne Demander
  • mer. 10 février 2027 – jeu. 11 février 2027 Stuttgart Demander

Questions fréquentes

Quand utiliser Codex en local et quand dans le cloud ?

En local, vous travaillez de manière interactive au plus près du code, par exemple pour déboguer ou explorer une piste en suivant chaque étape. L’agent cloud convient aux tâches bien délimitées qui peuvent se dérouler seules, comme compléter des tests ou corriger de petits bugs. Vous pouvez en lancer plusieurs en parallèle et relire chacune sous forme de pull request.

Que doit contenir un bon AGENTS.md ?

Un bon AGENTS.md explique comment construire, tester et vérifier le projet, quelles conventions s’appliquent et quelles zones ne doivent pas être modifiées. Il reste court, concret et à jour. Des repères d’architecture et la liste des pièges fréquents sont également utiles. Pendant la formation, vous rédigez un AGENTS.md pour votre propre projet et en mesurez l’effet.

Est-il risqué de laisser Codex exécuter des commandes ?

Par défaut, Codex travaille dans une sandbox qui restreint l’accès aux fichiers et au réseau, et demande une approbation avant les opérations sensibles. Vous déterminez le degré d’autonomie via les modes d’approbation et la configuration. La formation vous apprend à choisir ces réglages en connaissance de cause et à limiter des risques comme l’injection de prompt.

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 « OpenAI Codex 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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