Formation Agents IA dans la CI/CD

Description

Cette formation Agents IA dans la CI/CD vous permettra de confier aux agents les tâches répétitives de vos pipelines, sous contrôle et dans un budget.

Les agents de code ne tournent plus seulement sur le poste du développeur. Claude Code, Codex ou Copilot s'exécutent dans GitHub Actions ou GitLab CI pour relire, trier et corriger. Reste à savoir quoi leur confier, avec quels droits et à quel coût.

Pendant 2 jours, vous apprendrez à :

• obtenir une première revue de chaque PR en quelques minutes, avant le passage d'un humain
• réduire la file d'issues et de petits correctifs qui encombre l'équipe
• garder la maîtrise des droits, des secrets et de la facture des agents.

Public

Cette formation s'adresse aux développeur·euse·s, tech leads et ingénieur·e·s DevOps qui veulent automatiser une partie de la revue, du tri et de la correction avec des agents IA.

Les objectifs

• Identifier les tâches de CI/CD qu'un agent peut prendre en charge, et celles à lui refuser
• Mettre en place une revue de pull request automatique par un agent
• Automatiser le tri et la qualification des issues
• Faire produire des correctifs par un agent, soumis à revue humaine
• Encadrer les droits, les secrets, les garde-fous et les coûts des agents en pipeline

Pré-requis

• Utiliser Git et GitHub ou GitLab au quotidien
• Connaître les bases de GitHub Actions ou de GitLab CI, par exemple après la formation GitHub Actions
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Agents IA dans la CI/CD

Jour 1 — Des agents dans le pipeline

• Panorama
  • Agents disponibles en CI : Claude Code GitHub Action, Codex, GitHub Copilot coding agent, GitLab Duo
  • Modes de déclenchement : sur événement, sur mention, planifié
  • Ce qu'un agent fait bien en CI, ce qu'il ne doit pas faire
• Revue de PR automatique
  • Consignes de revue : conventions, sécurité, tests manquants
  • Commentaires en ligne et résumé de PR
  • Articuler revue par l'agent et revue humaine
• Tri des issues
  • Qualification, étiquetage, détection des doublons
  • Demande des informations manquantes

Mises en pratique :

• Configurer un agent de revue sur un dépôt GitHub ou GitLab
• Écrire les consignes de revue de son équipe
• Automatiser le tri des issues d'un projet

Jour 2 — Correctifs, garde-fous et coûts

• Correctifs par agent
  • De l'issue à la PR : périmètre, tests, critères d'acceptation
  • Mises à jour de dépendances, corrections de lint, tests manquants
  • Toujours une revue humaine avant la fusion
• Sécurité
  • Permissions minimales des jetons, environnements isolés
  • Secrets : ce que l'agent ne doit jamais voir
  • Injection de prompt par les issues, les PR et les fichiers du dépôt
• Coûts et gouvernance
  • Mesurer le coût par exécution, plafonner, choisir le modèle selon la tâche
  • Journaliser et auditer les actions des agents
  • Mesurer l'apport : délai de revue, défauts détectés, taux d'acceptation

Mises en pratique :

• Faire corriger une issue par un agent jusqu'à la PR
• Durcir les permissions et la gestion des secrets d'un workflow
• Construire un tableau de suivi des coûts et des résultats

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  2 jours

FAQ

8 raisons de participer à une formation Human Coders

• Satisfaction client élevée : Un taux de satisfaction de 4,6/5 depuis 2012 (sur 1980 sessions réalisées). 99% des participants se disent satisfaits de nos formations
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