En 2 jours, d'un usage anarchique à une méthode AI-first maîtrisée
Votre équipe repart avec une méthode d'ingénierie opérationnelle, pas une initiation théorique.
Livrer plus vite
Chaque développeur orchestre un agent de code sur sa propre codebase dès le Jour 1. Le gain est mesurable immédiatement.
Sans sacrifier la qualité
Revue de code, tests assistés, ce qu'on ne délègue jamais : les garde-fous sont au cœur de la méthode, pas en option.
Sans ouvrir de failles
Sécurité, gestion des secrets, dette technique IA : on couvre ce que l'usage spontané ignore systématiquement.
Mesurer le gain
On calibre ensemble où l'IA aide vs dégrade. Vos leads repartent capables d'arbitrer, pas de subir.
J'enseigne ce que je pratique
Trois formules, un objectif
De l'audit éclair à la maîtrise complète avec cadrage AI Act pour la direction.
Diagnostic
- check_circlePosture AI-first + config des outils
- check_circleContext engineering en pratique
- check_circleAtelier première fonctionnalité
- check_circleMini-rapport d'écarts + recommandations
Pack complet
- check_circleFormation complète équipe dev (2 j)
- check_circleModule direction ½ j : AI Act, politique d'usage, ROI business
- check_circleSortir du Shadow AI à l'échelle de l'entreprise
- check_circlePolitique d'usage IA formalisée
Ce que votre équipe sera capable de faire
Cadrer une tâche pour un agent
Contexte, specs, contraintes : obtenir un résultat exploitable du premier coup, sans itérations inutiles.
Livrer une feature de bout en bout
De la spec au commit sur une vraie codebase, en mode AI-first. Exercice réel dès le Jour 1.
Appliquer les garde-fous
Revue de code IA, tests, sécurité — et identifier ce qu'on ne délègue jamais à un agent.
Intégrer le workflow dans le pipeline
Git, CI, QA automatisée : l'IA s'insère dans ce qui existe, sans tout casser.
Mesurer le gain et arbitrer
Où l'IA aide vs dégrade ? Vos leads repartent avec les outils pour décider, pas pour subir.
L'outillage AI-first en pratique
Ce qu'on utilise, comment on le choisit, et surtout comment on l'encadre.
Agents de code
Context engineering
Intégration & MCP
Qualité & garde-fous
Automatisation des process
L'outillage change vite : on enseigne des principes — cadrage, garde-fous, mesure — transposables, pas un outil figé.
Le client repart avec des outils, pas des slides
Quatre livrables opérationnels, personnalisés à votre stack et votre contexte.
Playbook AI-first personnalisé
Adapté à votre stack technique, votre pipeline et vos conventions d'équipe. Réutilisable immédiatement en production.
Templates de configuration
Fichiers de contexte projet (CLAUDE.md), conventions agent, structures de specs exploitables par un agent de code.
Checklist de garde-fous
Revue de code, sécurité, gestion des secrets, dette technique IA — ce qu'on vérifie avant chaque merge.
Politique d'usage IA + cadrage AI Act
Document prêt à l'emploi pour formaliser les usages autorisés, les gardes-fous et la conformité AI Act (module direction).
Ce que vous vous demandez sûrement
L'IA va remplacer mes devs ?expand_more
Non. Elle déplace leur travail vers l'orchestration et la revue. Le rôle du développeur monte en valeur — il pilote des agents plutôt que d'écrire mécaniquement. La formation porte précisément sur ce nouveau rôle.
Mes devs s'y sont déjà mis seuls.expand_more
Sans méthode ni garde-fous, c'est là que naissent la dette technique IA et les failles. On ne repart pas de zéro : on structure et sécurise ce qui existe déjà.
On verra l'AI Act plus tard.expand_more
Les sanctions nationales sont applicables dès août 2026. Se mettre en conformité (politique d'usage, formation documentée) prend des mois — pas des jours. Attendre, c'est déjà prendre du retard.
C'est cher.expand_more
Comparé au coût d'une dette technique IA non maîtrisée, d'un incident de sécurité ou d'une non-conformité AI Act, c'est un investissement défensif. Et l'équipe livre plus vite dès la semaine suivante.