Formation · Vibe Coding · AI engineering & applications LLM

Vibe Coding pour les AI engineers

Créer des logiciels en langage naturel : du prompt à l’application, itérations rapides, qualité, sécurité et passage du prototype à la production.

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 Vibe Coding aux processus quotidiens du domaine AI engineering & applications LLM. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

Le vibe coding désigne une nouvelle façon de développer : vous décrivez en langage naturel ce qu’une application doit faire, et des outils d’IA génèrent le code correspondant. Plutôt que d’écrire chaque ligne, vous pilotez par des descriptions, des exemples et des retours, testez le résultat et l’affinez par courtes itérations. Prototypes, outils internes et expérimentations voient ainsi le jour bien plus vite. Cette formation indépendante des éditeurs vous montre comment pratiquer le vibe coding avec Claude Code, Cursor, Copilot ou des générateurs d’applications en ligne.

Connaître les limites compte autant que gagner en vitesse. Un code généré sans contrôle peut être impossible à maintenir, vulnérable ou tout simplement faux. Vous apprenez donc à formuler des exigences précises, à fiabiliser les résultats par des tests et des revues, à repérer les failles de sécurité classiques et à garder la main sur l’architecture. Pour finir, vous tracez un chemin clair du prototype à l’application en production : gestion de versions, déploiement, documentation et transmission à l’équipe qui exploitera la solution.

L’AI engineering est la discipline qui transforme les modèles de langage en produits fiables : assistants conversationnels, analyse de documents, génération augmentée par la recherche, agents dotés d’outils et fonctions d’IA intégrées aux applications existantes. Le code qui entoure le modèle est souvent plus exigeant que l’appel au modèle lui-même, car versionnage des prompts, sorties structurées, évaluation, maîtrise des coûts, latence, observabilité et protection contre l’injection de prompt font la différence en production. Les assistants de codage IA et les agents accélèrent précisément ce travail, de la construction de pipelines d’évaluation aux définitions d’outils et serveurs MCP, jusqu’à l’analyse des erreurs dans les traces. Vous apprendrez à développer méthodiquement des applications LLM avec l’IA, à rendre leur qualité mesurable et à les exploiter de façon sûre, économique et conforme.

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 intégrant des fonctions LLM dans leurs produits
  • AI engineers et machine learning engineers
  • Data scientists spécialisés en IA générative
  • Équipes backend et plateforme fournissant l’infrastructure IA
  • Product owners techniques responsables de fonctionnalités IA

Les défis concrets que nous traitons

  • Des prototypes brillants en démonstration mais d’une qualité irrégulière en production
  • L’absence d’évaluation systématique qui rend risquée toute modification de prompt ou de modèle
  • Des coûts, une latence et des limites de débit qui dérapent avec la montée en charge
  • De nouveaux risques liés à l’injection de prompt, aux fuites de données et aux agents trop privilégiés

Objectifs pédagogiques

  • Vous développez des applications fonctionnelles en langage naturel avec l’outil d’IA adapté.
  • Vous formulez exigences et contraintes de sorte que les résultats générés répondent à vos attentes.
  • Vous itérez avec méthode, corrigez les erreurs efficacement et gardez la maîtrise de l’état du projet.
  • Vous fiabilisez le code généré par des tests, des revues et des contrôles de sécurité.
  • Vous développez méthodiquement avec des outils de codage IA des applications RAG, des agents et des fonctions LLM prêts pour la production.
  • Vous rendez la qualité de vos applications LLM mesurable et pilotable grâce à des évaluations automatisées.
  • Vous exploitez vos applications LLM de façon sûre et économique, avec observabilité, protection contre l’injection de prompt et droits maîtrisés.

Programme

Jour 1

Module 1 Les fondamentaux du vibe coding
  • Ce qu’est le vibe coding et ce qui le distingue du développement classique et agentique
  • Panorama des outils : éditeurs IA, agents de développement, générateurs d’applications en ligne
  • Cas d’usage pertinents : prototypes, outils internes, expérimentations, projets d’apprentissage
  • Répartition des rôles : vous en responsable produit, l’IA en exécutante
Module 2 Du prompt à l’application
  • Décrire le besoin dans une courte spécification : utilisateurs, fonctionnalités, limites
  • Imposer la stack technique et la structure du projet plutôt que de les laisser à l’IA
  • Générer des interfaces à partir de descriptions, de croquis et d’exemples de référence
  • Ajouter données, API et persistance étape par étape
Module 3 Itérer et corriger
  • Avancer par petites étapes vérifiables et committer régulièrement
  • Renvoyer messages d’erreur, journaux et captures d’écran à l’IA
  • Repérer une session qui tourne en rond, revenir en arrière et repartir d’un contexte propre
  • Créer des règles de projet et des fichiers de contexte pour éviter les répétitions
Module 4 Garantir qualité et sécurité
  • Faire générer des tests par l’IA et juger de ce qu’ils prouvent réellement
  • Relire les modifications générées : lisibilité, doublons, complexité inutile
  • Repérer les failles classiques : secrets dans le code, validation absente, endpoints exposés
  • Évaluer dépendances, licences et protection des données des solutions générées

Jour 2

Module 5 Du prototype à la production
  • Définir quand faire évoluer un prototype et quand le reconstruire
  • Refactoring, assainissement de l’architecture et documentation avec l’aide de l’IA
  • Mettre en place gestion de versions, CI et déploiement pour une application générée
  • Préparer exploitation, supervision et transmission à l’équipe ou à la DSI
Module 6 Atelier pratique : AI engineering & applications LLM
  • Construire des pipelines RAG
  • Automatiser l’évaluation
  • Développer agents et outils
  • Fiabiliser les sorties structurées
  • Observabilité et coûts
  • Contrer l’injection de prompt
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les applications LLM traitent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à situer les exigences de l’AI Act européen en matière de transparence et de niveaux de risque, à concevoir des flux conformes au RGPD avec contrats de sous-traitance et politiques d’effacement, à gérer les clés d’API en sécurité et à respecter les licences des modèles et jeux de données.
  • 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

Construire des pipelines RAG

Implémenter ingestion, découpage, embeddings, recherche vectorielle, recherche hybride et reranking, et générer des réponses sourcées en respectant les droits d’accès des documents d’origine lors de la récupération.

Automatiser l’évaluation

Créer des jeux de test avec réponses attendues, définir des métriques de pertinence, de fidélité et de format, calibrer une évaluation LLM-as-a-judge et l’exécuter en CI à chaque changement de prompt ou de modèle.

Développer agents et outils

Concevoir définitions d’outils et serveurs MCP, implémenter des boucles d’agent avec planification, appels d’outils et conditions d’arrêt, et prévoir droits et validation humaine pour les actions lourdes de conséquences.

Fiabiliser les sorties structurées

Définir des schémas JSON pour les réponses du modèle, valider les sorties, mettre en place des stratégies de relance en cas d’erreur et rendre robustes les tâches d’extraction comme les données de factures ou de contrats.

Observabilité et coûts

Collecter traces, consommation de tokens, latences et taux d’erreur, analyser les conversations problématiques et réduire les coûts grâce au cache, au routage entre modèles et à la réduction du contexte.

Contrer l’injection de prompt

Tester des scénarios d’attaque via documents, pages web ou résultats d’outils manipulés, filtrer entrées et sorties, restreindre les droits des agents et intégrer durablement des tests de red teaming au pipeline.

Projets pratiques possibles

Assistant documentaire sourcé

Un chat RAG sur des documents internes, avec citations, boutons de retour et page d’évaluation qui suit la qualité des réponses sur un jeu de questions.

Banc d’évaluation

Un outil en ligne de commande qui exécute des variantes de prompts sur un jeu de test, note les résultats et met clairement en évidence les écarts entre versions.

Extracteur de documents

Un service qui reçoit des PDF, en extrait des données structurées selon un schéma JSON, les valide et signale les cas incertains pour vérification manuelle.

Prérequis

Des bases en programmation et une première expérience de Git sont utiles ; vous devez pouvoir lire du code simple et interpréter un message d’erreur. Vous avez de solides compétences en programmation, idéalement en Python ou TypeScript, et l’habitude des API ; une première expérience des API de LLM est utile sans être indispensable.

Prérequis techniques

Ordinateur portable personnel avec un navigateur récent, Git et l’outil de développement IA de votre choix, par exemple un éditeur IA ou un agent de développement avec compte actif.

Protection des données & conformité

Les applications LLM traitent souvent des données personnelles et confidentielles : vous apprenez à situer les exigences de l’AI Act européen en matière de transparence et de niveaux de risque, à concevoir des flux conformes au RGPD avec contrats de sous-traitance et politiques d’effacement, à gérer les clés d’API en sécurité et à respecter les licences des modèles et jeux de données.

Dates proposées

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

  • mar. 24 novembre 2026 – mer. 25 novembre 2026 En ligne Demander
  • mar. 1 décembre 2026 – mer. 2 décembre 2026 Hanovre Demander
  • lun. 14 décembre 2026 – mar. 15 décembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 14 janvier 2027 – ven. 15 janvier 2027 Munich Demander
  • mar. 19 janvier 2027 – mer. 20 janvier 2027 En ligne Demander
  • mar. 2 février 2027 – mer. 3 février 2027 Stuttgart Demander

Questions fréquentes

Le vibe coding ne sert-il qu’aux prototypes rapides ?

Le vibe coding excelle pour les prototypes, les outils internes et les expérimentations. Avec les bonnes pratiques, à savoir spécifications claires, tests, revues et gestion de versions rigoureuse, les résultats peuvent aussi devenir des applications de production. La formation vous apprend à piloter cette transition et à reconnaître à temps quand une reconstruction est préférable.

Quels outils utilise-t-on pendant la formation ?

La formation est indépendante des éditeurs. Nous travaillons avec les grandes familles d’outils : éditeurs IA comme Cursor ou Windsurf, agents de développement comme Claude Code ou Codex, et générateurs d’applications dans le navigateur. Vous pouvez utiliser votre outil préféré, car les principes de spécification, d’itération, de qualité et de sécurité s’appliquent à tous.

Comment gérer les risques de sécurité du code généré ?

Le code généré présente souvent des faiblesses typiques : identifiants écrits en dur, validation des entrées absente, interfaces trop ouvertes. Vous apprenez à rechercher ces schémas, à intégrer les exigences de sécurité dès la spécification, à utiliser des analyses automatisées et à prévoir une validation humaine explicite avant chaque mise en production.

Qu’est-ce qui distingue l’AI engineering du machine learning classique ?

En machine learning classique, vous entraînez vos propres modèles sur vos propres données. En AI engineering, vous exploitez le plus souvent des modèles de langage préentraînés via API ou hébergés en interne, et vous vous concentrez sur le contexte, la recherche documentaire, les outils, l’évaluation et l’exploitation. Les compétences en génie logiciel priment alors sur la statistique. C’est précisément l’angle de cette formation.

Comment savoir si notre application LLM est suffisamment bonne ?

Grâce à un jeu d’évaluation composé de questions réalistes et de résultats attendus, à une combinaison de contrôles à base de règles, d’évaluation LLM-as-a-judge et de vérifications humaines par échantillon, ainsi qu’à un suivi en production. L’essentiel est d’exécuter ces évaluations automatiquement à chaque modification. Vous mettez en place un tel dispositif pendant la formation.

Combien coûte la formation « Vibe Coding pour les AI engineers » ?

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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