Formation : Apprendre à coder avec Copilot
Passez du simple "copier-coller" au véritable co-pilotage de projet par l'intention. Cette formation 100% pratique vous apprend à collaborer avec l'IA à chaque étape de votre cycle de développement : de la génération de code dans IntelliJ (Copilot Edit, Chat) à la gestion de vos Pull Requests sur GitHub, jusqu'à l'extension de son contexte via le protocole MCP. Codez plus vite, plus proprement, et réinventez votre quotidien de développeur.
Objectifs
- Maîtriser les concepts clés de l'IA générative appliquée au code en comprenant le fonctionnement, les forces et les limites des Grands Modèles de Langage (LLM).
- Intégrer efficacement GitHub Copilot dans leur flux de travail quotidien (IDE IntelliJ, Terminal et plateforme GitHub) pour maximiser leur productivité.
- Piloter le développement d'une application de bout en bout en adoptant la posture du "Vibe Coding" (guidage par l'intention, collaboration fluide avec l'IA).
- Améliorer la qualité et la maintenabilité du code grâce au refactoring assisté, à la génération de tests unitaires automatisés et à la documentation rigoureuse.
- Optimiser le cycle CI/CD et la collaboration d'équipe en utilisant Copilot pour la revue de Pull Requests et la gestion du backlog d'Issues.
- Étendre les capacités de l'IA via le Model Context Protocol (MCP) pour connecter Copilot à des bases de données, des API ou des architectures multi-fichiers complexes.
Programme de la formation
I. Introduction à l’IA générative appliquée au code
- Comment fonctionne un LLM (prédiction, contexte, limites)
- Positionnement de GitHub Copilot (IDE, GitHub, terminal)
- Installation & configuration dans IntelliJ
👉 TP : premières complétions + demander une modification avec Copilot Chat
II. Les bases : coder en collaboration avec Copilot
- Complétion inline
- Édition assistée (Copilot Edit)
- Chat contextuel dans l’IDE
- Donner du contexte à Copilot (structure, conventions, fichiers clefs)
👉 TP : créer une mini TODO List avec Copilot
III. Qualité, refactoring et documentation avec Copilot
- Génération automatique de conventions & style guides
- Génération de tests unitaires
- Documentation (README, commentaires, changelog)
- Refactoring guidé avec Copilot Chat
👉 TP : améliorer et factoriser la TODO List
IV. Copilot dans GitHub et dans le terminal
- Reviews automatiques dans les PR
- Suggestions et corrections dans les Pull Requests
- Génération / amélioration d’Issues
- Utilisation du Copilot CLI (explain, suggest, génération de scripts)
👉 TP : créer une PR + demander une review complète par Copilot
V. Construire un projet applicatif guidé par l’IA
- Construire une backlog GitHub (Issues, Project)
- Demander à Copilot de générer, clarifier et enrichir les tickets
- Coordination entre Copilot Chat dans IntelliJ, GitHub et Terminal
- Répartition du travail entre humains et Copilot
👉 TP principal : développer une application de notes avec tags et recherche, guidée par Copilot (règles métier, recherche avancée, tests, CI)
VI. Étendre Copilot : introduction au MCP (Model Context Protocol)
- Qu’est-ce que le MCP et pourquoi l’utiliser
- Ajouter des capabilities (filesystem, API, DB, outils externes)
- Comment MCP enrichit le contexte envoyé au modèle (meilleure génération multi-fichiers)
- Scénarios d’usage concrets (génération depuis un schéma OpenAPI, ingestion de docs, automatisations)
👉 TP : créer un mini-serveur MCP ou simuler une capability, et utiliser Copilot pour générer du code à partir de ce contexte étendu
Modalités d'évaluation
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