Formation ChatGPT pour les équipes Informatique & DSI

Cadrer l'usage de ChatGPT dans les équipes IT.

• →ChatGPT GPT-5 vs Claude vs GitHub Copilot vs Cursor : où chacun excelle
• →Quand utiliser ChatGPT (tâches mixtes, prototypage, doc) vs Claude (refactor, archi)
• →Configurer un Custom GPT IT pour votre stack (langages, frameworks, conventions)
• →Sécurité et bonnes pratiques (code propriétaire, secrets)

Coder vite sur les tâches courantes avec ChatGPT.

• →Prompts efficaces pour la génération de code (contexte, contraintes, exemples)
• →Production de fonctions, API, scripts en quelques minutes
• →Adapter selon le langage (Python, JavaScript, TypeScript, Go, Rust)
• →Combiner avec Canvas pour itérer en collaboration

Diagnostiquer rapidement les bugs et analyser les logs.

• →Analyser une stack trace longue et identifier la cause racine
• →Diagnostiquer des erreurs courantes (NullPointer, race condition, memory leak)
• →Utiliser Code Interpreter pour exécuter et tester des hypothèses
• →Construire des tests unitaires non-régression

Consolider et organiser la bibliothèque IT.

• →Revue des livrables : API, debug, tests
• →Bibliothèque de prompts IT partagée
• →Identification des cas d'usage prioritaires
• →Plan d'action Jour 2

Exploiter Code Interpreter pour l'analyse de données et le prototypage.

• →Exécution réelle de Python pour explorer des datasets
• →Génération de visualisations (matplotlib, plotly) à la volée
• →Prototypage rapide de modèles ML simples
• →Limites de Code Interpreter et alternatives

Construire et utiliser des GPTs spécialisés pour vos workflows IT.

• →Architecture d'un GPT IT (system prompt, knowledge, actions)
• →Construire un GPT 'Code Reviewer' avec vos conventions
• →Construire un GPT 'Documentation' pour générer la doc à partir du code
• →Découvrir les GPTs IT du store (sécurité, debugging, architecture)

Industrialiser la documentation et l'automatisation des tâches IT.

• →Générer des READMEs complets à partir d'un repo existant
• →Produire des specs OpenAPI à partir d'API (Express, FastAPI)
• →Scripts d'automatisation DevOps (CI/CD, monitoring, déploiement)
• →Voice Mode pour les sessions de pair programming à l'oral

Finaliser la bibliothèque IT et planifier le déploiement.

• →Organiser la bibliothèque par usage (code, debug, doc, DevOps)
• →Définir les règles de gouvernance (code propriétaire, secrets, sécurité)
• →Identifier les quick wins activables
• →Plan de déploiement 30 jours dans l'équipe

Match nul selon le besoin. ChatGPT excelle sur les tâches mixtes, le prototypage avec Code Interpreter, les Custom GPTs. Claude est la référence sur les missions de fond (refactor, architecture, debug profond). GitHub Copilot reste le meilleur pour l'auto-complétion dans VS Code. La plupart des équipes utilisent une combinaison.

Sur les versions Team et Enterprise, OpenAI s'engage contractuellement à ne pas utiliser votre code pour l'entraînement. Pour les codebases ultra-sensibles, considérez Claude Enterprise EU ou des modèles open-weight en self-hosted.

Oui, surtout pour le prototypage, l'analyse de données, les tests rapides. Code Interpreter exécute du Python en sandbox et permet de tester des hypothèses en quelques secondes. Le module 5 couvre les usages typiques.

Oui, via l'API OpenAI. La formation aborde les principes mais ne couvre pas l'intégration technique fine (qui demande du temps DevOps). Voir notre offre Conseil IA pour les intégrations sur mesure.

Le code généré par ChatGPT doit toujours être relu et testé par un humain. Le module 2 couvre les bonnes pratiques de validation (tests unitaires, code review, sécurité). Comme tout outil IA, ChatGPT augmente la productivité mais ne remplace pas la rigueur du dev.