« Nous avons créé une formation dédiée aux développeurs afin de leur apprendre à intégrer cette nouvelle façon de travailler, à comprendre les outils, leurs capacités, leurs limites, et à adapter leurs pratiques. » – Alain Fauré, manager référent et formateur chez OCTO Technology

L’arrivée des agents IA transforme en profondeur le métier de développeur. En quelques mois, les outils ont franchi un cap : ils ne se contentent plus d’autocompléter du code, ils planifient, structurent, lisent des fichiers, orchestrent des actions et deviennent de véritables partenaires de développement. Cette mutation rapide bouscule les pratiques, les organisations et les compétences attendues dans les équipes tech.

Chez OCTO Technology, cette transition est observée et expérimentée depuis le terrain. C’est dans ce contexte qu’est née la formation “Maîtriser le développement avec des agents IA« , conçue pour aider les développeurs à comprendre ces nouveaux modes de travail, à en tirer le meilleur et à rester maîtres de leurs choix techniques.

Pour éclairer les enjeux, nous avons rencontré Alain Fauré, architecte chez OCTO depuis dix ans et référent de la tribu AI Apps. Il revient sur l’évolution fulgurante des modèles, les nouvelles méthodologies comme le Spec‑Driven Development, la place du MCP, les compétences à développer et la philosophie qui guide la formation : “L’IA code, le développeur crafte.”

Je m’appelle Alain Fauré, je suis architecte chez OCTO Technology depuis 10 ans et lead de la tribu AI Apps depuis deux ans. Cette tribu promeut d’une part l’utilisation de l’IA dans nos métiers du software engineering et d’autre part l’intégration de l’IA dans les applications que nous développons.

Depuis un an, on observe une accélération énorme grâce à l’arrivée de modèles comme Sonnet, capables de suivre une série d’instructions avec une grande précision.

On passe d’une demande très précise à un objectif que l’IA peut réaliser de manière plus autonome, à condition que le modèle soit suffisamment rigoureux. Google et OpenAI ont suivi avec des modèles avec des capacités similaires.

Cette évolution change profondément la manière dont on développe, nous sommes passé de l’autocomplétion aux prompts, et maintenant aux skills agentiques. Cela change aussi la dynamique d’équipe, c’est pour cela que nous avons créé une formation dédiée aux développeurs afin de leur apprendre à intégrer cette nouvelle façon de travailler, à comprendre les outils, leurs capacités, leurs limites, et à adapter leurs pratiques.

La formation évolue tous les mois, car les outils (Claude Code, GitHub Copilot, etc.) progressent vite, tout comme le niveau des participants. Nous proposons donc désormais des contenus plus avancés, par exemple on a un chapitre sur les “md driven agents” ou la prise en compte des coûts et les stratégies associées.

Quel constat terrain vous a amené à créer cette formation ?

Il n’existait aucune formation pensée pour les développeurs sur le développement agentique.

Or, avec l’arrivée de ces nouveaux modes de travail, beaucoup de petits éléments techniques et méthodologiques s’ajoutent et finissent par faire une grosse masse de connaissances à intégrer. Pour les maîtriser, une formation structurée était nécessaire.

L’objectif est simple, c’est de permettre à un développeur de se mettre à la page et d’utiliser efficacement les outils agentiques.

La formation affirme : “l’IA code, le développeur crafte”. Qu’est-ce que ça veut dire concrètement ?

Je ne pense pas que l’IA va remplacer les développeurs.

L’IA est excellente pour exécuter ce qui est attendu et prévisible, mais elle est peu pertinente pour faire des choix, des compromis, ou arbitrer des contraintes métier. Tout ce qui est stratégique la dépasse encore actuellement. De plus l’IA ne peut pas assumer la responsabilité d’une décision, donc le développeur reste le capitaine. Le décideur prépare le travail, il structure, il arbitre  puis il délègue le codage technique à l’IA.

La méthodologie qui est utilisée actuellement consiste à bien préparer en amont, puis à laisser l’IA coder. Vous avez peut-être entendu parler de PLAN/ACT ou de SPEC-DRIVEN, ce sont ces idées qui sont à l’œuvre dans le développement agentique et que nous développons dans la formation.

Comment géres-tu la diversité des profils (tech leads, juniors, utilisateurs novices de l’IA…) ?

Les participants arrivent avec des niveaux très différents : expérience, poste, familiarité avec l’IA…

Nous commençons donc par donner à tout le monde un socle commun : outils, concepts, méthodologies.

La différenciation se fait surtout pendant les TP, où nous adaptons l’accompagnement selon les profils.

Chacun progresse à son rythme, mais personne n’est laissé de côté.

Quels sont les prérequis pour tirer le maximum de la formation ?

Avoir un outil agentique installé (GitHub Copilot, Claude Code, OpenCode…) avec une licence active.
Nous ne demandons rien de plus, car les outils évoluent très vite et nous voulons rester agnostiques.

Tous proposent le minimum nécessaire pour travailler, et nous nous concentrons sur les concepts communs, pas sur les spécificités d’un outil.
Avoir plusieurs outils dans la même session de formation complique un peu la gestion opérationnelle mais permet aux participants de toucher du doigt la variété du paysage et aussi ce qui est commun.

Dès la première heure, les participants codent déjà en mode agentique. Pourquoi ce choix ?

Nous privilégions l’expérience et l’expérimentation.

Les participants manipulent très vite, puis nous revenons dessus avec la théorie.

C’est une pédagogie active, qui fonctionne particulièrement bien sur ces sujets.

Après la manipulation et la théorie on passe à un REX (retours d’expériences) d’un de nos projets pour montrer comment tout cela se décline dans des cas réels et bien sûr les questions que cela pose. Le REX est un des moments forts de la formation, il suscite beaucoup d’échanges et permet d’illustrer et clarifier les concepts. Ceci d’autant plus qu’il est présenté par une personne impliquée dans le projet.

Comment les aidez-vous à choisir entre GitHub Copilot, Claude Code, OpenCode… ?

Le choix dépend de nombreux paramètres : politique de licences, confidentialité, souveraineté, contraintes internes…

Nous donnons les clés de décision, mais surtout nous montrons comment mettre en place un développement agentique sans dépendre d’un outil spécifique.

Changer d’outil doit être simple, le paysage évolue à toute vitesse, les leaders d’hier sont aujourd’hui challengés.

Par exemple, la notion de Skill, introduite par Anthropic, n’est pas supportée partout, mais nous montrons comment la reproduire autrement.

Qu’est-ce qui distingue le prompting “agentique” du prompting classique ?

Le prompting classique = poser une question → obtenir une réponse.

Le prompting agentique = organiser la connaissance pour que l’agent puisse :

• lire plusieurs fichiers,
• récupérer des informations dispersées,
• agir avec autonomie.

On ne donne plus un prompt unique, mais des éléments de prompt répartis dans des fichiers.

L’enjeu est d’organiser ces informations pour que l’agent les retrouve au bon moment. C’est ce que l’on regroupe en général sous le terme de “skills”

Le modèle MCP occupe une place importante dans la formation. Pourquoi est-il devenu incontournable ?

Le MCP permet d’étendre les capacités des agents :

• lire/écrire des fichiers,
• lancer des commandes,
• accéder à des outils externes…

C’est une norme qui permet de “brancher” de nouveaux outils à un agent.

Par exemple : donner à l’agent la capacité de lire un ticket Jira pour récupérer des spécifications.

C’est déjà intégré dans la plupart des outils modernes.

Vous abordez aussi la sécurité, la propriété intellectuelle et la souveraineté. Qu’apportes-tu concrètement ?

Nous couvrons les enjeux de confidentialité, les risques liés à l’ingestion de prompt (nouveau avec les agents), les bonnes pratiques de paramétrage, les choix d’outils selon les contraintes de l’entreprise et surtout, des bonnes pratiques pour limiter les risques côté développeur. La sécurité commence par une bonne compréhension, la mise en place de plusieurs barrières et enfin l’acceptation de risques résiduels que l’on doit savoir estimer.

Comment aborde-t-on la reprise d’une application existante (legacy) avec l’IA ?

Nous enseignons une méthodologie en deux étapes :

1. Reverse engineering assisté par IA

Comprendre l’existant : fonctionnement du système, features implémentées, documentation rétroactive.

2. Forward engineering

Décider entre : faire évoluer l’application ou en réécrire une nouvelle.

L’IA aide à analyser, documenter, moderniser mais toujours sous supervision humaine.

À la fin des deux jours, qu’est-ce qu’un participant sait faire concrètement ?

Il sait préparer efficacement son travail avant de demander du code, utiliser son outil de manière beaucoup plus productive,distinguer les deux phases du développement agentique : Human Driven (préparation) et Machine Driven (codage autonome), savoir quand rester proche de l’IA et quand la laisser travailler seule.

Il repart aussi avec une vision claire de l’évolution du métier de développeur : plus de préparation, plus de structuration, et un codage largement délégué.

Quels livrables ou ressources repartent-ils avec ?

La méthodologie Spec Driven Development, les concepts clés du MCP, la notion de Skill, des critères pour choisir un agent adapté à leur entreprise, des connaissances sur la gestion du cache, les coûts, l’écosystème et des retours d’expérience concrets issus de projets OCTO : ce qui a marché, ce qui n’a pas marché.

Nous abordons aussi des notions avancées comme le multi-agents, pour préparer les développeurs aux usages émergents.