IA pour les développeurs : Llama, Ollama, Github Copilot et Cursor IDE

Comprendre le fonctionnement des modèles LLM open-source comme Llama - Utiliser Ollama pour exécuter des modèles localement - Exploiter efficacement GitHub Copilot dans leurs environnements de développement - Naviguer et coder avec assistance dans Cursor IDE - Identifier les cas d’usage pertinents pour chaque outil et les combiner intelligemment dans leur workflow.

Introduction aux outils d'IA générative pour le développement
Présentation générale des outils d’assistance au développement
Objectifs de la formation
Cas d’usage concrets en entreprise
Comparaison rapide des outils Llama, Ollama, GitHub Copilot et Cursor IDE
Comprendre Llama (Meta AI)
Présentation de Llama et de ses différentes versions (LLaMA 2, LLaMA 3, etc.)
Capacités et limites des modèles LLM open-source
Licences et conditions d’utilisation
Téléchargement, hébergement et exécution locale
Utilisation via des API ou interfaces tierces
Utiliser Ollama pour exploiter Llama localement
Présentation de l'outil Ollama
Installation et configuration (Windows, macOS, Linux)
Gestion des modèles avec Ollama (pull, run, list, show)
Lancement de modèles en local avec Ollama
Interaction avec des modèles via l'interface CLI ou HTTP
Démonstration : utilisation de Llama 3 avec Ollama
GitHub Copilot : assistant de développement intégré
Présentation de GitHub Copilot et de ses capacités
Intégration dans VS Code, JetBrains, Neovim
Fonctionnalités principales : complétion, documentation, tests, chat
Limites et bonnes pratiques d’usage
Confidentialité et gestion des données
Comparaison avec d'autres assistants (Tabnine, Cody, etc.)
Cursor IDE : un IDE optimisé pour les LLM
Présentation de Cursor IDE
Différences avec Visual Studio Code
Navigation assistée par IA et recherche de code
Utilisation de Copilot Chat dans Cursor
Refactoring et génération de code intelligente
Démonstration : projet guidé dans Cursor
Synergie entre les outils
Comparaison des usages locaux (Ollama + Llama) vs Cloud (Copilot)
Travailler avec un modèle local dans Cursor (ex : branchement Ollama)
Optimisation des flux de travail avec plusieurs assistants
Bonnes pratiques de combinaison des outils selon les besoins
Atelier : choisir les bons outils pour différents cas d’usage
Perspectives, limites et éthique
Impacts sur le métier de développeur
Risques d’hallucination et relecture critique
Dépendance aux outils et souveraineté numérique
Éthique, propriété intellectuelle et conformité
Discussion ouverte : l’IA dans les pratiques professionnelles
Ressources et mise en pratique
Liens utiles pour aller plus loin (docs, projets, communautés)
Exercices pratiques et projets conseillés
Installation pas à pas des outils revus pendant la formation
FAQ des participants et synthèse des apprentissages

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