Formation AI-Driven Development en milieu réglementé

Description

Cette formation AI-Driven Development en milieu réglementé vous permettra d'intégrer les agents IA à votre usine logicielle en restant conforme.

Dans le médical, le ferroviaire, l'aéronautique ou l'automobile, chaque ligne de code doit se rattacher à une exigence, chaque test à une preuve, chaque outil à une justification. Les agents IA accélèrent l'écriture du code et des tests, mais un code dont personne ne sait d'où il vient ne passe pas un audit. Vous apprendrez à construire une chaîne où l'IA produit et où l'humain décide, quel que soit le langage du projet.

Pendant 2 jours, vous apprendrez à :

• gagner du temps sur le code, les tests et la documentation sans fragiliser votre dossier de conformité,
• présenter à un auditeur ou à un organisme notifié une démarche IA argumentée plutôt qu'un usage subi,
• doter l'équipe de règles communes, reproductibles d'un projet et d'un langage à l'autre.

Pour la démarche spec-driven elle-même, hors contexte réglementaire, voyez la formation Vibe coding et spec-driven development.

Public

Cette formation s'adresse aux développeur·euse·s, tech leads, architectes et responsables qualité logiciel qui travaillent sur des logiciels critiques soumis à une norme (dispositif médical, ferroviaire, aéronautique, automobile, industrie) et veulent y introduire les agents IA.

Les objectifs

• Situer l'usage d'agents IA dans un cycle de développement normé (IEC 62304, EN 50128, DO-178C, ISO 26262)
• Rédiger des exigences et des spécifications exploitables par un agent et traçables jusqu'au code
• Faire générer, relire et valider des tests rattachés aux exigences
• Intégrer les agents à la chaîne CI/CD avec des points de contrôle humains et des preuves archivées
• Justifier et qualifier les outils IA employés, et maîtriser leurs risques (confidentialité, dérive, reproductibilité)
• Définir les règles AI-Driven Development d'une équipe et les faire évoluer

Pré-requis

• Développer couramment dans au moins un langage
• Connaître les bases du développement en environnement normé (exigences, revues, plan de vérification)
• Avoir déjà utilisé un assistant ou un agent de code, par exemple après la formation IA pour les devs
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation AI-Driven Development en milieu réglementé

Jour 1 — De l'exigence au code généré

• L'IA face au cycle de développement normé
  • Ce que demandent les normes : cycle de vie, traçabilité, vérification, gestion de configuration
  • Où un agent peut intervenir, où il ne doit pas décider seul
  • Code généré et responsabilité : qui signe, qui relit, qui archive
• Des exigences exploitables par un agent
  • Exigence, spécification, critère d'acceptation : du document qualité au fichier versionné
  • Identifiants d'exigence et matrice de traçabilité tenue à jour avec l'aide de l'IA
  • Fichiers de contexte du projet (AGENTS.md, CLAUDE.md) et règles de codage (MISRA, CERT, guides internes)
• Générer du code sous contrôle
  • Plan validé avant implémentation, tâches courtes rattachées à une exigence
  • Relecture humaine outillée : diff, analyse statique, revue croisée
  • Une démarche indépendante du langage : C, C++, Python, Java, Rust

Mises en pratique :

• Transformer un extrait de spécification logicielle en exigences identifiées et en critères d'acceptation
• Faire implémenter une exigence par un agent, avec plan validé et traçabilité exigence → commit
• Relire le code produit à l'aide de l'analyse statique et d'une grille de revue

Jour 2 — Vérifier, prouver, industrialiser

• Tests et vérification avec l'IA
  • Générer des tests unitaires et d'intégration rattachés aux exigences
  • Juger la pertinence des tests produits : couverture, mutation, oracles
  • Tests de non-régression et tests de caractérisation sur du code existant
• L'agent dans l'usine logicielle
  • Agents en CI/CD : revue de PR, génération de tests, mise à jour de la documentation
  • Points d'arrêt humains, journalisation des prompts et des sorties, archivage des preuves
  • Confidentialité du code : modèles hébergés, on-premise ou souverains
• Qualifier et gouverner
  • Qualification des outils (classification, justification, validation)
  • Risques propres à l'IA : non-déterminisme, hallucinations, dépendances inventées, dérive des modèles
  • Règles d'équipe, indicateurs et préparation d'un audit

Mises en pratique :

• Générer les tests de l'exigence du jour 1, puis les évaluer par mutation
• Ajouter à un pipeline CI une étape d'agent avec validation humaine et archivage des preuves
• Rédiger le dossier de justification d'un outil IA et les règles AI-Driven Development de son équipe

Télécharger le programme

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FAQ

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