Notre programme de formation L'IA pour développeurs frontend
Boostez votre productivité avec les meilleurs outils IA du moment et apprenez à construire vos propres assistants intelligents. En deux jours, vous maîtriserez Cursor et ses agents, le Model Context Protocol, et le Vercel AI SDK pour créer des interfaces conversationnelles robustes, typées et prêtes pour la production.
- 🎤 Animée par un expert de JoliCode, passionné et actif dans la communauté tech.
- 🎓 Certifiée Qualiopi, reconnue pour sa qualité et conforme aux standards les plus élevés.
- 💯 Très courte, pour une montée en compétence rapide et impactante.
- 🧑💻 Accompagnement possible après la formation pour des conseils adaptés à votre projet.
Contenu de la formation
Cursor, MCP, Vercel AI SDK, RAG : maîtrisez l'IA générative de bout en bout, du workflow développeur à la mise en production.
L'IA transforme le quotidien des développeurs frontend à deux niveaux : dans les outils qu'ils utilisent pour coder, et dans les produits qu'ils construisent. Cette formation couvre les deux.
Le premier jour, vous apprendrez à tirer le meilleur de Cursor et des assistants de code : configuration avancée, commandes personnalisées, gestion du contexte, intégration du Model Context Protocol. Le deuxième jour, vous passerez côté produit avec le Vercel AI SDK : construction d'assistants complets, streaming, tool calling, architecture RAG, typage avec Zod, déploiement et monitoring.
Deux jours, deux dimensions de l'IA appliquée au frontend. Avec des travaux pratiques sur vos propres projets à chaque étape.
Cette formation vous permettra :
- de comprendre le panorama des outils IA pour développeurs et de choisir les bons selon vos usages
- de maîtriser Cursor dans ses trois modes : Ask, Plan et Agent
- de créer des commandes personnalisées et des workflows automatisés adaptés à votre équipe
- de connecter vos outils via le Model Context Protocol (MCP)
- de construire un assistant complet avec le Vercel AI SDK : streaming, tools, gestion d'état
- de mettre en place une architecture RAG pour alimenter vos assistants avec vos propres données
- de typer et valider les échanges avec l'IA grâce à Zod
- de déployer, monitorer et maîtriser les coûts de vos services IA en production
- Panorama des assistants de code disponibles sur le marché : forces, limites, positionnement
- Impact concret sur la productivité : ce qui change vraiment, ce qui reste inchangé
- Démonstration comparative des principales solutions pour choisir en connaissance de cause
- Configuration initiale et personnalisation de l'environnement
- Mode Ask : poser les bonnes questions pour obtenir des réponses précises et actionnables
- Mode Plan : utiliser l'IA pour architecturer une fonctionnalité avant de coder
- Mode Agent : déléguer l'implémentation autonome sur des tâches bien délimitées
- Raccourcis, best practices et pièges à éviter au quotidien
- Écrire des prompts efficaces pour la génération de code : structure, contexte, contraintes
- Review automatisée : exploiter les suggestions IA sans perdre la maîtrise du code
- Gérer les faux positifs et calibrer le niveau de confiance accordé à l'outil
- Intégration dans le pipeline CI/CD : où l'IA s'insère, où elle ne doit pas s'insérer
- Composer des workflows spécifiques à votre contexte projet
- Automatiser les tâches répétitives : génération de boilerplate, refactoring, documentation
- Partager et versionner ses commandes au sein de l'équipe
- TP : création de vos propres commandes sur vos cas d'usage réels
- Comprendre le protocole MCP et ce qu'il change pour les agents de code
- Connexion aux bases de données : interroger vos données directement depuis l'agent
- Intégration d'APIs externes et de sources de documentation projet
- TP : connexion de MCP à vos outils existants
- Gestion des fichiers
.cursorrules: structurer les instructions permanentes pour l'agent - Documenter son projet pour améliorer la qualité des réponses IA
- Stratégies pour maintenir un contexte propre sur des sessions longues
- Récap et REX collectif de la journée
- Architecture du SDK : providers, modèles, primitives de streaming
- Installation et configuration dans un projet Next.js
- Premiers pas : générer une réponse, streamer du texte, gérer l'état conversationnel
- Ce que le SDK abstrait et ce qu'il ne fait pas à votre place
- Concevoir un system prompt efficace : rôle, périmètre, contraintes, ton
- Définir la personnalité et le scope de l'assistant pour éviter les dérives
- Gérer l'historique de conversation et la mémoire à court terme
- TP : création de votre assistant de base, de zéro jusqu'à la première réponse streamée
- Créer des fonctions appelables par le modèle : anatomie d'un tool
- Validation des paramètres entrants et gestion des erreurs côté outil
- Orchestrer plusieurs tools dans un même assistant
- TP : ajout de tools métier concrets à votre assistant
- Concepts de vectorisation et de similarité sémantique : ce qui se passe vraiment
- Chunking stratégique : découper vos contenus pour maximiser la pertinence des résultats
- Stockage et retrieval efficace : choisir sa base vectorielle selon le contexte
- TP : implémentation RAG complète sur vos propres contenus
- Pourquoi typer les échanges avec l'IA : fiabilité, maintenabilité, débogage
- Validation des inputs utilisateur avant envoi au modèle
- Typage des réponses IA pour les consommer proprement dans votre code
- Gestion des formats complexes et des cas limites
- TP : définition de schémas Zod adaptés à vos use cases
- Mise en production sur Vercel : configuration, variables d'environnement, edge functions
- Gestion des coûts API : stratégies de cache, limitation de débit, choix du modèle
- Monitoring de la qualité des réponses : métriques, évaluations, détection de régressions
- Debugging et amélioration continue en production
- Travail en autonomie sur vos projets avec accompagnement des formateurs
- Optimisation des performances : latence, coûts, qualité des réponses
- REX terrain : ce qui marche, ce qui déçoit, ce qu'on aurait fait autrement
- Perspectives et évolutions à surveiller dans l'écosystème
- Q&A finale ouverte
- Durée de la formation :
- 2 jours
- Tarif :
- 1200 € HT / personne
- Public
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- Développeurs frontend
- Pré-requis
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- Bonne maîtrise de JavaScript ou TypeScript et d'un framework frontend moderne (React, Next.js)
- Aucune connaissance préalable en IA n'est requise.
Portrait du formateur
Bien accompagné
Baptiste Adrien
Baptiste Adrien, co-fondateur et associé de Premier Octet (agence soeur de JoliCode), est un développeur passionné avec une expertise pointue en technologies web et mobile. Diplômé de l’INSA Lyon en 2013, il maîtrise aussi bien les environnements back-end (PHP/Symfony) que front-end (JavaScript / React).
Baptiste a travaillé sur des projets d’envergure pour des clients tels qu’Arianespace, Smallable, Ouibus et Arte. Cette diversité de missions lui a permis d’acquérir une vision approfondie des projets complexes, alliant rigueur technique et gestion de projet.
Toujours curieux et en quête d’innovation, il développe régulièrement des projets personnels, explorant de nouvelles technologies comme l'IoT et le hardware.
Notre expertise à ce sujet
Expertise
L'IA n'est pas un sujet que nous découvrons pour la formation. C'est un chantier que nous menons activement sur nos propres projets et pour nos clients, avec des équipes qui contribuent directement aux outils et aux écosystèmes qu'elles enseignent.
Nos développeurs ont exploré en profondeur l'intégration de l'IA dans des contextes de production réels : agents connectés à des APIs internes, chatbots RAG alimentés par de la documentation propriétaire, recherche sémantique, vectorisation de documents, transformation de langage naturel en objets PHP typés. Côté productivité développeur, nous expérimentons au quotidien les assistants de code et les outils d'automatisation, du Vercel AI SDK aux agents de développement comme Claude Code, pour accélérer nos workflows sans sacrifier la qualité. Et pour aller plus loin dans l'automatisation, nous formons sur des sujets concrets : gestion du contexte, TDD assisté par IA, création de commandes custom, agents spécialisés multi-repos.
Nous avons également exploré en profondeur le Model Context Protocol (MCP), un standard ouvert qui permet aux agents IA de se connecter à vos outils, vos bases de données et vos APIs. Un sujet que nous traitons aussi bien côté Symfony que côté outillage développeur.
Ce que vous apprendrez dans nos formations, c'est exactement ce que nous faisons. Pas de théorie déconnectée : des patterns éprouvés, des choix argumentés, et des formateurs qui ont ouvert les capots avant de monter sur scène.
Demander un devis
Nous sommes à votre disposition pour vous aider à choisir la formation adaptée à vos besoins et pour organiser des sessions sur-mesure si nécessaire.