Maîtrise d'OpenAI Codex : Ingénierie Logicielle Agente
Apprenez Codex de bout en bout, des fondations des LLM à la livraison agentique axée sur les spécifications, le MCP et le BMAD.
Durée
3 jours
Planification
Dates flexibles
Disponible en tant qu'atelier interne ou avec un calendrier personnalisé
Vos formateurs
he/him
AI-based automation, AI-augmented software engineering, Spring, Java, web technologies
Independent IT consultant, trainer, and published author with deep expertise in Java, Spring Boot, and cloud-native architectures. As co-author of "Stratospheric: From Zero to Production with Spring Boot and AWS," Björn has helped thousands of developers navigate the path from local development to production-ready cloud deployments. He specializes in digital transformation, helping businesses automate processes, improve software quality, and make critical data accessible through well-designed APIs. His client work spans enterprise application development, architecture and design reviews, Angular and Spring Boot training, and hands-on coaching of development teams across industries. Björn brings a pragmatic, business-focused approach to technology. Whether advising on architecture decisions, conducting software quality audits, or running customized workshop formats, he focuses on delivering measurable impact and enabling teams to work independently with new technologies.
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he/him
Ingénieur Machine Learning Senior
Ingénieur en Machine Learning et Architecte Logiciel avec plus de 15 ans d'expérience, spécialisé dans le deep learning, le NLP et les systèmes basés sur les LLM. Forte orientation vers la conception et le déploiement de pipelines d'IA de bout en bout, incluant le fine-tuning de modèles (LoRA/PEFT), la génération augmentée par récupération (RAG) et l'inférence haute performance avec des frameworks modernes tels que PyTorch, Hugging Face Transformers et vLLM. Expérience dans la construction de systèmes agentiques utilisant LangChain et LangGraph, ainsi que dans le développement de services backend évolutifs en Python. Combine des principes d'ingénierie logicielle solides avec une expertise pratique en IA centrée sur les données pour livrer des solutions robustes et prêtes pour la production.
Voir le profilÀ propos de cet atelier
Un atelier pratique de 3 jours qui emmène les participants des fondamentaux des grands modèles linguistiques (LLM) aux flux de travail de développement agentique avancés avec OpenAI Codex. L'atelier est conçu pour des groupes d'expériences mixtes : il commence par des bases conceptuelles claires sur les LLM, les fenêtres de contexte, les limites de prompting et les agents de style 'harness-loop', puis passe aux flux de travail pratiques de Codex avec des tâches couvrant les commandes courantes, les commandes intégrées, les commandes personnalisées, les compétences, les sous-agents et la mémoire, et se termine par des modèles d'ingénierie avancés tels que les intégrations MCP, les flux de travail d'équipe de style BMAD et le développement axé sur les spécifications inspiré par GitHub Spec Kit. À la fin, les participants seront capables d'utiliser Codex comme un outil d'ingénierie sérieux plutôt qu'une nouveauté de chat, de structurer le travail pour une exécution fiable et de concevoir des flux de livraison agentique qui passent de l'expérimentation individuelle à la pratique d'équipe disciplinée.
Programme
Programme de l'Atelier
Jour 1 : Fondations pour le Codage Agentique
- Ce que sont les LLM, comment ils raisonnent et où ils échouent
- Tokens, fenêtres de contexte, limites de récupération et compression de prompt
- De l'autocomplétion aux agents : boucles, planification, outils et état
- Le concept de la boucle d'asservissement (harness loop) : perception, décision, action, vérification
- Quand rester manuel et quand déléguer à un agent
- Premiers exercices guidés sans automatisation complète des tâches
Jour 2 : Fondamentaux d'OpenAI Codex en Pratique
- Modèle mental de Codex : objectifs, contexte, modifications et exécution
- Commandes courantes pour la navigation, l'inspection et l'implémentation
- Commandes intégrées et façons sûres de les utiliser au quotidien
- Commandes personnalisées, flux de travail reproductibles et habitudes d'opérateur réutilisables
- Compétences, sous-agents et mémoire comme multiplicateurs de force
- Tâches pratiques allant de petites modifications à des implémentations en plusieurs étapes
Jour 3 : Flux de Travail d'Ingénierie Agentique Avancés
- Architecture MCP : outils, contrats, schémas et limites de confiance
- Conception d'agents utilisant des outils qui restent observables et sûrs
- Collaboration de style BMAD et flux de travail IA basés sur les rôles
- Développement axé sur les spécifications avec une mentalité GitHub Spec Kit
- Transformer les exigences en plans, les plans en exécution, l'exécution en révision
- Projet final : livrer un flux de travail Codex axé sur les spécifications avec outils, mémoire et vérification
À partir de
1 390,00 €
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