Formation Claude Code : développer, déboguer et documenter avec l'IA
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Objectifs :
- Utiliser Claude Code pour accélérer l'écriture, la révision et le débogage de code dans des projets réels
- Automatiser des tâches répétitives de développement (tests unitaires, documentation, refactoring) grâce à Claude
- Intégrer Claude Code dans un workflow de développement existant (IDE, terminal, CI/CD)
Programme de la formation Claude Code
Installation, configuration et premiers pas
- Installer Claude Code via npm, configurer les permissions et l’environnement
- Comprendre le modèle d’agent : comment Claude explore et interprète un projet
- Premiers usages : lire une base de code, poser des questions sur un repo
- Atelier : configuration de Claude Code sur le poste de chaque participant et premier audit d’un projet existant
Génération et complétion de code
- Générer des fonctions, modules et classes à partir d’une description en langage naturel
- Compléter du code partiel et respecter les conventions d’un projet existant
- Gérer les dépendances et la cohérence inter-fichiers
- Atelier : écrire un module complet (API REST ou script d’automatisation) en pilotant Claude Code pas à pas
Débogage, tests et refactoring
- Soumettre des bugs à Claude Code : stack traces, comportements inattendus, régressions
- Générer automatiquement des tests unitaires et d’intégration (pytest, Jest, JUnit…)
- Refactoring guidé : améliorer la lisibilité, la qualité et les performances sans casser le comportement
- Atelier : débogage d’un projet volontairement cassé — résolution complète assistée par Claude Code
Documentation, revue de code et workflows avancés
- Générer une documentation technique (README, docstrings, OpenAPI) depuis le code
- Utiliser Claude Code en mode revue : détecter les problèmes de sécurité, de performance et de style, selon vos bonnes pratiques
- Intégration dans GitHub Actions ou GitLab CI pour des vérifications automatisées
- Atelier : mise en place d’une pipeline de revue automatique avec Claude Code sur un repo de démonstration
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Les enjeux de l'IA pour vos équipes de développement
Utiliser un agent IA pour coder n'est plus la question. La vraie question, c'est de savoir si vos équipes l'utilisent avec méthode. Une analyse récente portant sur plus de 200 millions de lignes de code montre que le code écrit avec l'aide de l'IA est révisé presque deux fois plus vite qu'avant, et que les blocs de code dupliqués ont été multipliés par huit en un an. Autrement dit : sans discipline de revue et de refactoring, la vitesse de production se paie en dette technique.
C'est précisément ce que cette formation vous apprend à éviter. Vous ne repartez pas avec un simple accès à l'outil, mais avec une méthode complète : génération encadrée, débogage rigoureux, refactoring guidé et intégration dans vos pipelines CI/CD.
Nous les avons accompagnés
Merci à la Digital Academy pour la qualité de cette formation et pour les nouvelles idées proposées que je vais m’empresser de mettre en place dans ma société.
Une formation intéressante avec un formateur qui sait intéresser. Des études de cas concrètes qui donnent une bonne vision des problématiques abordées.
Sujet technique et parfois complexe qui a été bien vulgarisé et rendu attrayant par de nombreux exemples et expériences de l’intervenant.
Nos formations digitales en lien
productions en blended learning, en e-learning, digitalisation de vos formations présentielles et accompagnement AMOA pour le déploiement de Learning Management Systems (LMS)
FAQ
Claude Code comprend l’ensemble du contexte de votre projet, navigue dans vos fichiers et exécute des commandes en autonomie. Un assistant de complétion classique se limite le plus souvent à suggérer des lignes de code isolées.
Vous devez maîtriser au moins un langage de programmation et être à l’aise avec un terminal et un IDE. Des notions de Git sont recommandées, mais aucune expertise IA préalable n’est requise.
Nous vous demandons d’apporter votre poste de travail habituel, avec accès à un projet réel ou représentatif de votre activité pour les ateliers pratiques.
Oui. La formation couvre l’intégration dans GitHub Actions et GitLab CI, ainsi que la gestion des dépendances et de la cohérence inter-fichiers sur un projet existant.
Parce qu’utiliser l’IA sans méthode a un coût caché : une enquête récente auprès de développeurs montre que 66 % d’entre eux passent plus de temps que prévu à déboguer du code généré par IA. Cette formation vous apprend justement à fiabiliser ce que l’IA produit.
Cela dépend entièrement de l’accompagnement : une étude récente auprès de plus de 600 organisations montre que plus de 60 % d’entre elles constatent au moins 25 % de gain de productivité. Mais comme le résume l’étude elle-même : « l’adoption nécessite un accompagnement, une formation, et parfois quelques ajustements culturels » (« Adoption requires enablement, training, and sometimes cultural nudges »).
Parce que la fenêtre pour prendre de l’avance se referme vite : un cabinet d’analystes spécialisé en ingénierie logicielle prévoit que 90 % des ingénieurs en entreprise utiliseront un assistant IA de code d’ici 2028, contre moins de 14 % début 2024.
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