Formation · OpenAI Codex · Développement d’API

OpenAI Codex pour les développeurs d’API

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

« OpenAI Codex pour les développeurs d’API » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Développeurs backend concevant des interfaces REST, GraphQL ou gRPC, Architectes API et responsables de la gouvernance des API et Développeurs d’intégration pour les connexions partenaires et plateformes. Vous découvrez OpenAI Codex non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Développement d’API.

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.

Les API constituent l’ossature des systèmes d’information modernes et deviennent aussi l’interface par laquelle les agents IA agissent sur les applications. Les assistants de codage IA accélèrent tout le cycle de vie d’une API : rédaction d’une spécification OpenAPI ou AsyncAPI, génération de squelettes serveur, de clients et de tests de contrat, documentation et gestion des versions. Dans le même temps, les exigences de cohérence, de sécurité et de rétrocompatibilité augmentent, car une API est consommée par de nombreuses équipes, partenaires et agents automatisés. Cette formation vous apprend à pratiquer le développement API-first avec l’IA, à faire respecter automatiquement vos règles de conception, à détecter tôt les ruptures de compatibilité et à rendre vos interfaces existantes exploitables par des agents IA via le Model Context Protocol ou des définitions d’outils.

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 backend concevant des interfaces REST, GraphQL ou gRPC
  • Architectes API et responsables de la gouvernance des API
  • Développeurs d’intégration pour les connexions partenaires et plateformes
  • Équipes platform engineering gérant passerelles API et portails développeurs
  • Développeurs chargés d’ouvrir les données de l’entreprise aux agents IA

Les défis concrets que nous traitons

  • Une conception d’API hétérogène entre équipes, avec des conventions divergentes pour les erreurs, la pagination et les versions
  • Des écarts croissants entre spécification, implémentation et documentation
  • Des ruptures de compatibilité découvertes seulement par les consommateurs
  • La sécurisation de l’authentification, des autorisations et du rate limiting face à la hausse des usages et des accès d’agents

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 pratiquez le développement API-first avec l’IA, de la spécification aux clients, aux tests et à la documentation.
  • Vous automatisez gouvernance de conception, tests de contrat et détection des ruptures de compatibilité dans votre pipeline.
  • Vous rendez vos API existantes accessibles aux agents IA de façon sécurisée et maîtrisée, notamment via le Model Context Protocol.

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 : Développement d’API
  • Générer des spécifications OpenAPI
  • Générer serveurs et clients
  • Mettre en place des tests de contrat
  • Détecter les ruptures de compatibilité
  • Auditer la sécurité des API
  • Ouvrir les API aux agents IA
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les API véhiculent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à produire spécifications et exemples sans données clients réelles, à tenir clés d’API et jetons hors du contexte de l’IA et à appliquer la protection des données dès la conception au sens du RGPD ainsi que les exigences de NIS2.
  • 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

Générer des spécifications OpenAPI

Rédiger à partir des besoins, du modèle de domaine ou du code existant des spécifications OpenAPI complètes avec schémas, exemples, objets d’erreur et schémas de sécurité, puis les vérifier selon votre guide de style.

Générer serveurs et clients

Dériver d’une spécification des squelettes de contrôleurs, la logique de validation et des SDK clients typés dans plusieurs langages, en séparant proprement le code généré de la logique métier écrite à la main.

Mettre en place des tests de contrat

Définir des contrats pilotés par les consommateurs, générer des cas de test pour valeurs limites, chemins d’erreur et authentification, et les exécuter en CI contre la spécification et l’implémentation.

Détecter les ruptures de compatibilité

Comparer deux versions d’une spécification, repérer les changements incompatibles, rédiger des notes de migration pour les consommateurs et planifier la dépréciation avec versionnage et en-têtes Sunset.

Auditer la sécurité des API

Analyser les endpoints au regard de l’OWASP API Security Top 10, par exemple autorisation au niveau objet défaillante, mass assignment ou absence de rate limiting, et proposer des corrections.

Ouvrir les API aux agents IA

Exposer des interfaces existantes comme serveurs MCP ou définitions d’outils, formuler descriptions et paramètres pour qu’un agent les utilise correctement et restreindre les droits aux seules actions autorisées.

Projets pratiques possibles

Linter d’API maison

Un outil en ligne de commande qui contrôle les fichiers OpenAPI selon vos règles de conception et publie des suggestions claires directement dans la pull request.

Serveur de mock à partir de la spec

Un petit service qui génère des réponses d’exemple réalistes à partir d’une spécification, pour que le front avance en parallèle du back.

Serveur MCP pour une API interne

Un serveur MCP qui expose certains endpoints d’une API REST interne comme outils pour les assistants IA, avec authentification et journalisation.

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 développez des applications backend dans un langage courant comme Java, C#, TypeScript, Python ou Go et maîtrisez les bases de HTTP, JSON et REST.

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 API véhiculent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à produire spécifications et exemples sans données clients réelles, à tenir clés d’API et jetons hors du contexte de l’IA et à appliquer la protection des données dès la conception au sens du RGPD ainsi que les exigences de NIS2.

Dates proposées

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

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • mer. 9 décembre 2026 – jeu. 10 décembre 2026 Brême Demander
  • mar. 12 janvier 2027 – mer. 13 janvier 2027 En ligne Demander
  • mer. 27 janvier 2027 – jeu. 28 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • mar. 9 février 2027 – mer. 10 février 2027 En ligne Demander
  • lun. 22 février 2027 – mar. 23 février 2027 Kaiserslautern 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’approche spec-first a-t-elle encore du sens quand l’IA code si vite ?

Plus que jamais. Une spécification précise est le meilleur contexte à fournir à un assistant IA : elle fixe structures de données, cas d’erreur et exigences de sécurité, sert de contrat aux consommateurs et de base aux tests. Sans elle, l’IA produit vite des endpoints incohérents. Pendant la formation, la spec devient la référence unique pour la génération et la vérification.

Quelle différence entre une API REST et un serveur MCP ?

Une API REST s’adresse aux développeurs et aux applications, tandis qu’un serveur MCP expose des fonctions dans un format standardisé destiné aux assistants et agents IA, avec des descriptions que le modèle sait interpréter. Le serveur MCP est souvent une fine couche au-dessus d’API existantes. Vous apprenez quand cette étape est pertinente et comment la mettre en œuvre en toute sécurité.

Combien coûte la formation « OpenAI Codex pour les développeurs d’API » ?

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.

Autres formations pour les développeurs d’API

Autres formations OpenAI Codex

Les 32 formations OpenAI Codex

OpenAI Codex · MunichOpenAI Codex · SalzbourgOpenAI Codex · BerlinOpenAI Codex · AugsbourgOpenAI Codex · HanovreOpenAI Codex · BrêmeOpenAI Codex · StuttgartOpenAI Codex · KaiserslauternOpenAI Codex · En ligne