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Formation : Développer dans des systèmes d’IA agentique (GH-600)

Ref. GH-600T00
Durée :
1
 jour
Examen :
Optionnel
Niveau :
Intermédiaire
Financement :
Eligible

Formation Développer dans des systèmes d’IA agentique (GH-600)

La formation GitHub Agentic AI (GH-600) vous apprend à concevoir des systèmes d’agents qui travaillent directement dans votre chaîne de développement, sans que vous perdiez le contrôle sur ce qui arrive dans vos dépôts. En une journée, vous passez du simple constat (un agent ouvre des pull requests, exécute des tests, corrige du code) à une architecture pensée : responsabilités délimitées, entrées et sorties définies, critères de réussite explicites. Le programme officiel publié par GitHub compte six modules, de la définition de l’IA agentique jusqu’aux garde-fous de production.

Des agents encadrés par les mécanismes natifs de GitHub

Vous travaillez sur ce qui sépare une expérimentation d’un système fiable : le Model Context Protocol pour connecter les outils, GitHub Actions pour orchestrer plusieurs agents, l’isolation par branche et par autorisation, la gestion de la mémoire et de la dérive de contexte, puis les signaux d’évaluation qui indiquent si un agent progresse ou dérive. Le dernier module traite la gouvernance : limites d’autonomie fondées sur le risque, intervention humaine aux étapes sensibles, moindre privilège et traçabilité complète des actions.

Dispensée par un formateur certifié chez ITTA à Genève ou à Lausanne, cette journée s’adresse à des développeurs et des ingénieurs DevOps déjà à l’aise avec Git, les pull requests et GitHub Copilot. Elle couvre le programme de l’examen GH-600 et vous prépare à la certification GitHub Certified: Agentic AI Developer.

Profils des Participants

  • Développeurs souhaitant industrialiser l’usage des agents de code
  • Ingénieurs DevOps et ingénieurs plateforme en charge des flux GitHub Actions
  • Architectes logiciels concevant des chaînes de développement automatisées
  • Responsables d’équipes techniques encadrant l’usage de l’IA sur le code
  • Ingénieurs sécurité applicative impliqués dans la gouvernance des dépôts

Objectifs

  • Situer l’IA agentique dans le cycle de vie du développement logiciel et décrire le cycle planifier, agir, évaluer
  • Concevoir une architecture d’agent en séparant planification, raisonnement et exécution
  • Intégrer les agents au SDLC avec les pull requests, CODEOWNERS, les vérifications et les environnements protégés
  • Connecter des agents à des outils via le Model Context Protocol et maîtriser leurs limites d’exécution
  • Orchestrer plusieurs agents avec des flux de travail GitHub Actions et isoler leur exécution
  • Gérer la mémoire, l’état et la dérive de contexte, puis évaluer la qualité du travail produit
  • Appliquer une gouvernance fondée sur le risque avec moindre privilège, intervention humaine et traçabilité

Connaissances Préalables

  • Pratique de Git, des branches et des pull requests sur GitHub
  • Maîtrise d’au moins un langage de programmation
  • Premiers usages de GitHub Copilot ou d’un assistant de code équivalent

Contenu du Cours

Module 1 : Fondements de l’IA agentique dans GitHub

  • Définir l’IA agentique dans le cycle de vie du développement logiciel (SDLC)
  • Expliquer le cycle de vie de l’agent : planifier, agir, évaluer
  • Décrire GitHub comme système de référence et comme plan de contrôle
  • Identifier les responsabilités, les risques, les anti-modèles et les besoins de traçabilité
  • Appliquer le modèle contributeur au travail généré par l’agent

Module 2 : Conception de l’architecture des agents et intégration au SDLC

  • Associer les responsabilités des agents aux étapes du SDLC
  • Définir des entrées, des sorties et des critères de réussite
  • Séparer la planification, le raisonnement et l’exécution
  • Exemples de mise en œuvre de la gouvernance des pull requests avec des modèles, des vérifications, CODEOWNERS, des règles et des environnements protégés
  • Créer des flux de travail fiables : sorties, contextes, déclencheurs et transferts entre tâches
  • Contrôler et exploiter les agents : observabilité, outils, MCP, secrets, hooks et fiabilité

Module 3 : Outils, MCP et environnements d’exécution des agents

  • Interaction des agents avec les API et les flux de travail GitHub
  • Serveurs, registres et listes d’autorisation du protocole MCP (Model Context Protocol)
  • Contexte d’exécution et limites
  • Limites et protections de l’exécution des agents

Module 4 : Systèmes et orchestration multi-agents

  • Définir les responsabilités des différents agents dans le SDLC
  • Orchestrer des agents à l’aide de flux de travail GitHub
  • Isoler l’exécution : branches, flux de travail, autorisations et gestion de la concurrence
  • Détecter et résoudre les conflits à l’aide d’un arbitrage GitHub natif
  • Rendre le système observable : attribution, éléments de preuve et transferts
  • Fonctionner de manière fiable à grande échelle : diagnostiquer les défaillances et rétablir le service en toute sécurité

Module 5 : Mémoire, état et évaluation

  • Implémenter des stratégies de mémoire de l’agent
  • Préserver l’état de l’agent et gérer la dérive de contexte
  • Garantir la continuité de la mémoire et de l’état de l’agent entre les outils et les environnements
  • Définir des signaux d’évaluation et appliquer des contrôles qualité
  • Analyser les défaillances de l’agent et améliorer son comportement

Module 6 : Gouvernance, garde-fous et opérations

  • Définir les limites d’autonomie et d’action basées sur les risques
  • Appliquer la gouvernance avec des contrôles GitHub
  • Concevoir des flux de travail avec intervention humaine
  • Contrôler les capacités des agents selon le principe du moindre privilège
  • Rendre les actions observables, traçables et auditables
  • Maintenir la gouvernance et la fiabilité opérationnelle

Documentation

  • Accès à Microsoft Learn, la plateforme d’apprentissage en ligne Microsoft, offrant des ressources interactives et des contenus pédagogiques pour approfondir vos connaissances et développer vos compétences techniques.

Lab / Exercices

  • Ce cours vous donne un accès exclusif au laboratoire officiel Microsoft, vous permettant de mettre en pratique vos compétences dans un environnement professionnel.

Examen

  • Ce cours prépare à la certification GH-600 : GitHub Certified: Agentic AI Developer.

Cours complémentaires

Financement Eligible

ITTA est partenaire d’un fonds de formation continue destiné aux travailleurs temporaires. Ce fonds peut subventionner cette formation, sous réserve que vous soyez assujetti(e) à la convention collective de travail (CCT) « Location de services » et que vous remplissiez certaines conditions, notamment avoir travaillé au moins 88 heures au cours des 12 derniers mois.

Informations Additionnelles

Pourquoi suivre la formation Développer dans des systèmes d’IA agentique (GH-600)

Les agents de code sont passés en quelques mois du prototype à la chaîne de production. Sur GitHub, un agent ouvre une pull request, exécute une suite de tests, corrige un défaut, met à jour une dépendance. La question n’est plus de savoir si ces agents produisent du code, mais comment les encadrer pour que leur travail reste traçable, révisable et sûr. Publiée par GitHub le 7 août 2026, la formation GH-600 répond précisément à ce besoin : concevoir des systèmes agentiques qui s’appuient sur les mécanismes natifs de la plateforme plutôt que sur des scripts improvisés.

GitHub comme plan de contrôle des agents

Le fil conducteur du programme officiel tient en une idée : GitHub est à la fois le système de référence du code et le plan de contrôle des agents. Les dépôts, les branches, les pull requests, les vérifications de statut, CODEOWNERS et les environnements protégés forment un cadre déjà éprouvé pour le travail humain. La formation montre comment appliquer ce même cadre au travail généré par un agent, avec le modèle contributeur : un agent est un contributeur comme un autre, dont les contributions passent par la revue, les tests et les règles de fusion.

Outils, MCP et environnements d’exécution

Un agent ne vaut que par les outils auxquels il accède. Le module consacré au Model Context Protocol détaille les serveurs MCP, les registres et les listes d’autorisation qui décident de ce qu’un agent peut appeler. Vous travaillez le contexte d’exécution, ses limites et les protections associées, notamment la gestion des secrets et le cloisonnement des jetons. C’est le point sur lequel beaucoup d’équipes se trompent : donner trop de portée à un agent revient à donner trop de portée à un jeton d’API.

Orchestration multi-agents avec GitHub Actions

La journée aborde ensuite les systèmes composés de plusieurs agents : répartir les responsabilités, orchestrer les enchaînements avec des flux de travail GitHub Actions, isoler l’exécution par branche et par autorisation, gérer la concurrence, détecter les conflits et les arbitrer avec les mécanismes natifs de GitHub. La partie mémoire et état complète le tableau : stratégies de mémoire, dérive de contexte, continuité entre les outils et les environnements, signaux d’évaluation et contrôles qualité permettant de mesurer si un agent progresse ou se dégrade.

Gouvernance, garde-fous et moindre privilège

Le dernier module traite la gouvernance : limites d’autonomie fondées sur le risque, flux de travail avec intervention humaine aux étapes sensibles, capacités d’agent restreintes par le principe du moindre privilège, actions observables, traçables et auditables. Pour une entreprise suisse soumise à la nLPD ou à des exigences sectorielles fortes, cette traçabilité n’est pas un confort : c’est la condition pour autoriser des agents sur du code de production.

La certification GitHub Certified: Agentic AI Developer

GH-600 prépare à l’examen GH-600, qui conduit à la certification GitHub Certified: Agentic AI Developer. Le plan officiel compte six modules, couverts en une seule journée, ce qui suppose un rythme soutenu et une bonne aisance préalable avec Git, les pull requests et GitHub Copilot. La journée couvre le périmètre de l’examen ; la préparation se prolonge ensuite par de la pratique sur vos propres dépôts.

Situer GH-600 parmi les formations GitHub d’ITTA

Le catalogue ITTA propose deux formations voisines. La formation GitHub Copilot (GH-300) travaille l’usage quotidien de l’assistant par le développeur : suggestions, chat, génération de tests, refactorisation. La formation GitHub Advanced Security (GH-500) traite l’analyse de code, la détection de secrets et la sécurité de la chaîne d’approvisionnement logicielle. GH-600 se place au-dessus des deux : elle ne porte pas sur l’usage d’un assistant, mais sur la conception d’un système où plusieurs agents travaillent dans un cadre gouverné. GH-300 constitue une bonne entrée en matière, GH-500 apporte le réflexe sécurité qui rend les garde-fous du dernier module beaucoup plus concrets.

Ce que la formation apporte face à l’autoformation

La documentation GitHub sur les agents évolue vite et se lit sans difficulté. Ce qu’elle ne donne pas, c’est l’arbitrage : quelle responsabilité confier à un agent, où placer la validation humaine, comment isoler deux agents qui touchent au même dépôt, quand arrêter un agent qui boucle. Une journée avec un formateur certifié, à Genève ou à Lausanne, permet de confronter ces choix à des cas réels et d’éviter les anti-modèles que le plan officiel identifie dès le premier module.

Après la formation

Le prolongement naturel consiste à choisir un dépôt à faible risque et à y déployer un premier agent avec un périmètre volontairement étroit : mise à jour de dépendances, correction de tests instables, génération de documentation. Vous mesurez ensuite les signaux d’évaluation vus en cours avant d’élargir le champ d’action.

FAQ Développer dans des systèmes d’IA agentique (GH-600)

Faut-il savoir programmer pour suivre GH-600 ?

Oui. La formation s’adresse à des développeurs et à des ingénieurs DevOps qui pratiquent déjà Git, les pull requests et GitHub Actions. Elle ne reprend pas les bases de la plateforme.

Quelle différence avec la formation GitHub Copilot (GH-300) ?

GH-300 porte sur l’usage quotidien de l’assistant par un développeur. GH-600 porte sur la conception, l’orchestration et la gouvernance de systèmes d’agents qui agissent directement sur le dépôt.

Une seule journée suffit-elle pour six modules ?

C’est le format officiel défini par GitHub. Le rythme est dense et suppose les prérequis annoncés : sans pratique préalable de GitHub Actions, la partie orchestration devient difficile à suivre.

La formation couvre-t-elle le Model Context Protocol ?

Oui, le troisième module y est consacré : serveurs MCP, registres, listes d’autorisation, contexte d’exécution et protections associées.

Comment se passe l’examen GH-600 ?

L’examen se passe séparément, auprès de GitHub. La formation couvre le plan officiel et vous restez libre de planifier l’épreuve au moment qui vous convient.

Faut-il avoir suivi GH-500 avant GH-600 ?

Ce n’est pas obligatoire. GitHub Advanced Security (GH-500) reste toutefois un complément utile pour les équipes qui devront justifier les garde-fous mis autour des agents.

Prix de l'inscription
CHF 850.-
Inclus dans ce cours
  • Formation dispensée par un formateur certifié
  • 180 jours d’accès aux labs Officiels Microsoft
  • Documentation Officielle au format digital
  • Badge de réussite Officiel Microsoft
Mois actuel

ven09Oct09:00ven17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionGH-600T00

ven09Oct09:00ven17:00Genève, Route des Jeunes 35, 1227 Genève Etiquettes de sessionGH-600T00

ven13Nov09:00ven17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionGH-600T00

ven13Nov09:00ven17:00Lausanne, Av. Mon-Repos 24, 1005 Lausanne Etiquettes de sessionGH-600T00

ven11Déc09:00ven17:00VirtuelVirtuel Etiquettes de sessionGH-600T00

ven11Déc09:00ven17:00Genève, Route des Jeunes 35, 1227 Genève Etiquettes de sessionGH-600T00

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