Formation · OpenAI Codex · Tech leads & engineering managers

OpenAI Codex pour les tech leads et engineering managers

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 Tech leads & engineering managers. 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.

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 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 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 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 : 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 une pratique réelle de la programmation, maîtrisez Git et la ligne de commande et connaissez les workflows basés sur les pull requests. 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 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

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 Brême Demander
  • mar. 12 janvier 2027 – mer. 13 janvier 2027 Salzbourg Demander
  • mer. 20 janvier 2027 – jeu. 21 janvier 2027 En ligne Demander
  • lun. 1 février 2027 – mar. 2 février 2027 Kaiserslautern Demander
  • mer. 17 février 2027 – jeu. 18 février 2027 En ligne 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.

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 « OpenAI Codex 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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