Premier échange
100% gratuitOn étudie votre situation et on vérifie si la formation est pertinente pour vous.
En 2 jours (14h), on forme vos équipes à livrer des features 100% IA avec vos standards de qualité, sur votre codebase, sur votre IDE IA.
Vous voulez savoir si notre méthode fonctionne pour vous ?
En moyenne 9,3/10 de NPS post-formation, ×4,78 de vélocité dev, mesuré sur 500+ devs formés — 100% de satisfaction sur Trustpilot →
Comment on applique un standard à l'échelle de votre équipe.
On étudie votre situation et on vérifie si la formation est pertinente pour vous.
On audite votre équipe et votre codebase. Le programme se calibre sur votre stack.
On envoie le kit complet. Installations testées, vocabulaire et ressources prêtes avant J1.
Vos devs livrent des features taille S/M, 100% IA, en production directement sur votre code.
On optimise le flow pour que vos devs codent des features taille L, 100% IA, en autonomie.
Point sur l'application au quotidien, plan de veille IA et évangélisation interne pour adopter le standard à toute l'entreprise.
Tous nos formateurs codent avec l'IA au quotidien sur leurs propres projets.
Senior JS Developer
Fondateur d'AI-Driven Dev. Senior JS, DDD et artisanat logiciel.
Craftsman Fullstack
Touche à tout et mordu de qualité. 8+ ans de dev, passionné par le craft et l'échange.
Data Scientist & ML
5 ans de dev et de formation en IA. Spécialisé en Machine Learning, Python et SaaS.
CTO temps partagé
Directeur technique indépendant, 15+ ans. Aide les entreprises à structurer leur production web.
Kata & Leadership
Artisan logiciel, 15+ ans de dev. Passionné par la transmission et l'amélioration continue.
On pratique directement sur votre projet, les devs codent des features de VOTRE pile de tickets, on valide la qualité ensemble.
votre-projet/
├── CLAUDE.md # ou AGENTS.md, codex.md, gemini.md, .cursor/rules
├── .mcp.json # Chrome DevTools, Linear, Notion, GitLab…
├── aidd_docs/
│ ├── memory/ # l'IA connaît votre projet
│ │ ├── architecture.md
│ │ ├── codebase-map.md
│ │ ├── coding-assertions.md
│ │ └── testing.md
│ ├── templates/ # base pour remplir aidd_docs/memory/
│ │ └── aidd/memory/
│ │ ├── architecture.md
│ │ └── coding-assertions.md
│ │ └── ...
│ ├── tasks/
│ │ └── 2026_03/
│ │ ├── guided-onboarding.plan.md
│ │ ├── guided-onboarding.spec.md
│ │ └── guided-onboarding.status.md
│ └── internal/decisions/
│ └── 001-google-oauth-replaces-credentials.md # ADR projet
└── .claude/ # .copilot, .codex, .cursor… tool-agnostic
├── hooks/
│ ├── update-memory.js
├── rules/ # standards de code par domaine
│ ├── 00-architecture/
│ ├── 01-standards/
│ ├── 02-programming-languages/
│ │ └── 2-typescript@5.md
│ ├── 03-frameworks-and-libraries/
│ │ ├── 3-ai-sdk@6.md
│ │ ├── 3-drizzle@0.34.md
│ │ ├── 3-next@16.md
│ │ ├── 3-react@19.md
│ │ └── ...
│ ├── 04-tooling/
│ ├── 05-testing/
│ ├── 06-design-patterns/
│ ├── 07-quality/
│ ├── 08-domain/
│ └── 09-other/
├── skills/
│ ├── 01-plan/
│ │ ├── actions/
│ │ │ ├── 01-plan.md
│ │ │ ├── 02-components-behavior.md
│ │ │ └── 03-image-extract-details.md
│ │ ├── assets/
│ │ │ ├── master-plan-template.md
│ │ │ ├── plan-template.md
│ │ ├── evals/
│ │ │ └── scenarios.json
│ │ ├── references/
│ │ │ └── mermaid-conventions.md
│ │ └── SKILL.md
│ ├── 02-implement/
│ ├── 03-assert/
│ ├── 04-audit/
│ ├── 05-review/
│ ├── 06-test/
│ ├── 07-refactor/
│ ├── 08-debug/
│ ├── 09-ensure/
└── agents/
├── planner.md
├── implementer.md
└── reviewer.md document officiel des compétences acquises par chaque dev participant.
vidéo des 2 jours, accès à vie pour toute votre équipe.
matériel pédagogique complet, prêt à partager en interne.
bilan nominatif du niveau atteint par chaque dev participant.
14h intensives, encadrées par nos coachs, objectif : des des features 100% IA en production au bout de la formation.
Deux à trois features S&M 100% IA en production sur votre codebase.
Comment on livre des features de taille S à M sur votre codebase.
Les 4 modes d'interaction avec un LLM (chat, agent, autocomplete, command). Structurer un prompt efficace : objectif, règles, contexte, chain-of-thought.
Appliquer le harness engineering : AGENTS.md, rules par domaine, serveurs MCP. Application immédiate sur votre projet.
Appliquer le flow minimum viable (plan → implement → commit) en pair programming IA avec le coach. Premiers pas en spec-driven development.
Memory-bank permanente, sub-agents spécialisés, agent loop en autonomie.
Une feature S&M 100% livrée à l'IA, un context engineering parfait.
Comment on standardise le flow IA pour toute votre équipe de développement.
Analyser le pont entre ce qui a été construit à la main et le framework AI-Driven Development. Mapping vers agents, skills et commands testés.
Flow complet (brainstorm → plan → implement → commit → PR) avec le framework AI-Driven Development. Gestion de la context window, enrichissement du memory-bank.
TDD avec l'IA, tests unitaires, debug flow, code review, refactoring assisté du legacy, dette technique, guardrails.
Sécurité IA (lethal trifecta, prompt injection), DDD, monorepo, git worktrees pour agents async, multi-agent orchestration.
Afin de s'assurer que les bienfaits de la formation ne retombent pas quelques jours après celle-ci, on reste avec vous pendant un mois pour vous aider avec les problématiques qui pourraient survenir après la formation.
On reste avec vous pendant un mois pour vous aider à tâcler toutes les problématiques restantes et à continuer d'optimiser le flow au maximum.
L'IA évolue chaque semaine — le suivi vous garde à la pointe sans effort.