Formation Développer et gouverner des systèmes d’IA agentique avec GitHub (GH-600) New
Passez de l'assistant de code à l'agent autonome : concevez, orchestrez et encadrez des agents IA dans vos workflows GitHub, et préparez la certification GitHub Certified: Agentic AI Developer.
Vue d'ensemble
- Pratiquer le cycle de vie de développement logiciel et les workflows GitHub : dépôts, branches, pull requests, revue de code
- Savoir lire et écrire des workflows GitHub Actions (YAML, jobs, status checks)
- Avoir déjà utilisé GitHub Copilot en mode agent : instructions personnalisées, agents personnalisés, serveurs MCP
- Connaître les concepts CI/CD et les pratiques de qualité et de sécurité du code
- Lire l'anglais technique (supports de cours, documentation de référence et examen en anglais)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Fondamentaux de l'IA agentique dans GitHub
– IA agentique dans le SDLC : définition et distinction entre agent et assistant
– Cycle de vie de l’agent : planifier, agir, évaluer
– GitHub comme système de référence et plan de contrôle de l’activité des agents
– Responsabilités, risques, anti-patterns et besoins de traçabilité des systèmes d’agents
– Modèle du contributeur appliqué au travail produit par un agent
– Analyse d’un scénario agentique : identification des étapes déléguables à un agent et de celles qui restent humaines
– Revue d’une contribution générée par un agent selon le modèle du contributeur
Conception d'une architecture d'agents et intégration au SDLC
– Responsabilités d’un agent cartographiées sur les étapes du SDLC et frontières architecturales
– Entrées, sorties et critères de réussite d’une tâche d’agent
– Séparation de la planification, du raisonnement et de l’exécution pour des workflows inspectables
– Gouvernance par pull request : modèles de PR, checks, CODEOWNERS, règles de dépôt et portes d’environnement
– Workflows fiables : outputs, contextes, déclencheurs et passages de relais entre jobs
– Pilotage et exploitation des agents : observabilité, gouvernance des outils, périmètre des secrets, hooks et patterns de fiabilité
– Rédaction de la spécification d’une tâche d’agent : entrées, sorties, critères de réussite et plan structuré à valider avant action
– Mise en place d’une gouvernance de pull request combinant checks obligatoires, CODEOWNERS et règles de dépôt
Outils, MCP et environnements d'exécution des agents
– Interaction des agents avec les API et les workflows GitHub
– Serveurs MCP, registres et listes d’autorisation : extension des capacités d’un agent sous contrôle
– Contexte et frontières d’exécution : périmètre dépôt, branche et workflow
– Limites et protections de l’exécution des agents : restrictions de branche, revue de pull request et garde-fous d’environnement
– Ajout d’un serveur MCP à un agent et configuration de ses permissions d’outils
– Automatisation de mises à jour d’un dépôt avec les workflows agentiques GitHub
Systèmes multi-agents et orchestration
– Responsabilités et périmètres respectifs de plusieurs agents dans le SDLC
– Orchestration d’agents via les workflows et les événements GitHub Actions
– Isolation de l’exécution : branches, workflows, permissions et contrôles de concurrence
– Détection et résolution des conflits par les mécanismes d’arbitrage natifs de GitHub
– Observabilité du système : attribution, preuves et passages de relais entre agents
– Exploitation à l’échelle : diagnostic des défaillances et stratégies de reprise
– Composition d’une équipe d’agents personnalisés avec GitHub Copilot CLI
– Mise en évidence et résolution d’un conflit entre deux agents modifiant le même périmètre de code
Mémoire, état et évaluation
– Stratégies de mémoire : mémoire court terme, long terme et externe, périmètre et règles d’expiration
– Persistance de l’état de l’agent et gestion de la dérive de contexte sur les exécutions longues
– Continuité de la mémoire et de l’état entre outils et environnements
– Signaux d’évaluation et portes de qualité : critères de réussite attendus et signaux automatisés
– Analyse des défaillances d’un agent et amélioration de son comportement
– Définition d’une stratégie de mémoire pour une tâche longue : ce qui est conservé, expiré ou réinitialisé
– Analyse d’une exécution en échec à partir des logs, plans, traces et artefacts de workflow, puis ajustement des instructions
Gouvernance, garde-fous et opérations
– Niveaux d’autonomie fondés sur le risque et frontières d’action des agents
– Application de la gouvernance par les contrôles natifs GitHub : rulesets, checks, CODEOWNERS et environnements
– Workflows de validation humaine (human-in-the-loop) sur les actions à risque
– Contrôle des capacités des agents par le moindre privilège
– Actions observables, traçables et auditables
– Maintien de la gouvernance et de la fiabilité opérationnelle dans la durée
– Classification d’actions d’agent par niveau de risque et attribution du niveau d’autonomie correspondant
– Configuration d’un point de validation humaine sur une action irréversible ou sensible en conformité
Préparation à la certification
– Modalités de l’examen : GH-600, 120 minutes, examen surveillé, seuil de réussite de 700/1000, QCM avec composants interactifs possibles, en anglais
– Révision ciblée : synthèse des points clés par domaine de l’examen et pondération de chaque domaine
– Stratégies de réponse : gestion du temps, lecture des questions, élimination des distracteurs
– Planification : inscription via Pearson VUE, guide d’étude officiel, environnement de démonstration de l’examen et parcours d’auto-formation à suivre après la session
– Atelier de révision par domaine d’examen avec quiz
– Découverte de l’environnement de démonstration de l’examen et construction d’un plan de préparation personnel
Prochaines sessions
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Avis des participants
Le formateur est très compétent et très disponible pour répondre à tourtes nos questions
La formation est très intéressante, le support est bien construit et complet, le formateur maîtrisait le sujet Toutefois le programme est trop conséquent pour tout faire (cours + exercices) en 2 jours. Il faudrait au minimum 3 jours.
Je remercie Jérémy qui a fait de son mieux pour appliquer la formation à notre contexte réel, et avec lequel on a eu de très belles discussions autour de l'IA.
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Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Développer et gouverner des systèmes d’IA agentique avec GitHub (GH-600) ?
Cette formation se déroule sur 1 jour.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Développer et gouverner des systèmes d’IA agentique avec GitHub (GH-600) ?
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Quel est le prix de la formation Développer et gouverner des systèmes d’IA agentique avec GitHub (GH-600) ?
En inter-entreprises, elle est à 900 € HT par participant. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Développer et gouverner des systèmes d’IA agentique avec GitHub (GH-600) délivre-t-elle une certification ?
Oui, cette formation est certifiante.
La formation Développer et gouverner des systèmes d’IA agentique avec GitHub (GH-600) est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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