Programme – Création d’Applications IA
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- 2 décembre 2025
- 5 décembre 2025
- 9 décembre 2025
- 11 décembre 2025
- 6 janvier 2026
- 13 janvier 2026
- 20 janvier 2026
Fondamentaux de l’IA Générative & Prompting Professionnel
Partie stratégique :
• Comprendre le fonctionnement des LLM (tokens, contexte, probabilités)
• Panorama des modèles actuels : Gemini, Claude, ChatGPT
• Cas d’usage concrets pour créer des applications
• Différence entre IA générative et automatisation classique
Partie pratique :
• Structurer un prompt professionnel (contexte, rôle, contraintes, livrable)
• Méthode d’itération et amélioration des résultats
• Atelier : résoudre un cas métier réel avec prompting avancé
• Création du premier cahier des charges en langage naturel
L’Écosystème Google IA : AI Studio, Gemini & NotebookLM
Partie stratégique :
• Comprendre l’environnement Google IA
• Différences entre Gemini Flash et Gemini Pro
• Utiliser l’IA pour analyser, structurer et synthétiser l’information
• Organiser ses connaissances avec NotebookLM
Partie pratique :
• Prise en main de Google AI Studio
• Analyse d’un document réel (PDF / site web / vidéo)
• Création d’un assistant de connaissances personnalisé
• Structuration des données pour un futur projet d’application
Conception d’Interfaces avec Google Stitch
Partie stratégique :
• Comprendre le rôle du design dans une application
• Du prompt à l’interface : logique de génération visuelle
• Structurer une UX claire avant de générer
• Différence entre prototype et produit final
Partie pratique :
• Prise en main de Google Stitch
• Décrire une interface en langage naturel
• Transformer un croquis en interface digitale
• Génération d’un layout multi-pages
• Export vers Figma ou HTML/CSS
• Conception de l’interface du projet personnel
Introduction à Google Antigravity
Partie stratégique :
• Comprendre l’approche “agent-first”
• Différence entre IDE classique et IDE assisté par IA
• Logique des agents : Plan Mode vs Fast Mode
• Comprendre les Artifacts (plans, code, documentation, walkthroughs)
Partie pratique :
• Installation et configuration d’Antigravity
• Création d’un premier projet à partir d’un prompt
• Structurer une demande complète en langage naturel
• Génération automatique d’une application simple
• Analyse et amélioration des Artifacts produits
Construire une Application Complète
Partie stratégique :
• Définir son projet en langage naturel (cahier des charges IA)
• Structurer une application multi-pages
• Organiser les fonctionnalités principales
• Comprendre la logique des Skills et extensions
Partie pratique :
• Intégration des designs Stitch dans Antigravity
• Génération d’une application structurée (pages, navigation, logique)
• Ajout de fonctionnalités interactives
• Itération et amélioration avec feedback IA
• Construction du projet personnalisé de chaque participant
Frontend & Expérience Utilisateur
Partie stratégique :
• Principes fondamentaux du frontend (HTML, CSS, responsive)
• Comprendre l’importance de l’UX dans une application
• Structurer une navigation claire et intuitive
• Adapter son application au mobile
Partie pratique :
• Personnalisation du design généré par l’IA
• Modification des couleurs, typographies et layouts
• Création de formulaires et composants interactifs
• Optimisation responsive (desktop / mobile)
• Amélioration UX du projet personnel
Intégrations & Gestion des Données
Partie stratégique :
• Comprendre le rôle des données dans une application IA
• Introduction aux MCP Servers et extensions d’agents
• Logique base de données simplifiée
• Notions d’authentification utilisateur
Partie pratique :
• Connexion de NotebookLM à un projet Antigravity
• Ajout d’une base de données simple (ex : Supabase)
• Création d’un système d’authentification basique
• Intégration d’une source externe (API ou document structuré)
• Enrichissement du projet personnel avec données dynamiques
Déploiement & Présentation Finale
Partie stratégique :
• Comprendre les étapes de mise en production
• Différence entre prototype et application déployée
• Notions de performance, SEO basique et accessibilité
• Choisir sa solution de déploiement (rapide vs professionnelle)
Partie pratique :
• Déploiement sur Netlify ou Vercel
• Introduction à Google Cloud Run (déploiement conteneurisé)
• Tests et vérifications finales
• Optimisation des performances
• Présentation des projets réalisés
• Plan d’action post-formation
