Fondamentaux
Anatomie d'un bon prompt
Le framework CRTSE : Contexte, Rôle, Tâche, Standards, Exemples
Context engineering
Configurer l'environnement de l'IA : CLAUDE.md, .cursorrules, la hiérarchie de contexte
Lire et comprendre le code IA
Si tu peux pas expliquer chaque ligne, tu l'as pas appris
Décomposer et itérer
Découper une tâche géante en étapes atomiques et avancer par petites boucles vérifiées
Débugger avec l'IA
Quand demander à l'IA vs quand réfléchir soi-même
TDD piloté par l'IA
Les tests comme GPS de l'IA : red-green-refactor pour cadrer ce que « fini » veut dire
Code review assistée
Review le code IA comme un PR d'un junior
Sécuriser le code IA
~45% du code IA contient une faille : SQLi, XSS, secrets en dur et OWASP Top 10
Architecturer un projet
L'IA comme architecte, pas comme maçon : spécifier avant de coder
Les pièges du vibe coding
De vibe coder à vibe engineer : responsabilité, tests et compétences
Techniques avancées
Git, le filet de sécurité
Commits atomiques comme points de restauration quand l'agent dérape
Choisir son modèle et son outil
Quel LLM pour quelle tâche, Claude Code vs Cursor vs Copilot, changer quand ça bloque
Détecter les hallucinations
L'IA invente des fonctions et des libs avec aplomb : vérifier chaque référence
Explorer un codebase inconnu
Utiliser l'IA pour comprendre du code legacy qu'on n'a pas écrit
Faire s'auto-évaluer l'IA
La boucle evaluator-optimizer : noter son propre code selon des critères puis itérer
Donner des yeux à l'IA
Boucler le feedback visuel avec Playwright : screenshots et responsive
Garder le code simple
KISS, DRY, YAGNI : empêcher l'IA de sur-compliquer et de sur-ingénierer
Ce que vous allez apprendre
Écrire des prompts structurés qui produisent du code de qualité
Lire et comprendre le code généré par l'IA ligne par ligne
Débugger efficacement en collaboration avec l'IA
Architecturer un projet avec la méthode spec-first
Faire une code review rigoureuse du code IA
Éviter les pièges du vibe coding et maintenir vos compétences
La théorie, puis la pratique
Prêt à mettre les mains dedans ? Les Projets appliqués sont des TD corrigés : on construit de vrais petits projets avec l'IA, en montrant les prompts et la relecture humaine.
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