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Atelier fil rouge

Session 100 % pratique : en équipes de 2-3, livrer un mini-produit du besoin au déploiement en 3h, IA à chaque étape. On termine par la restitution et le plan d'adoption de l'équipe.

6.0Objectif de l'atelier

Livrer un mini-produit fonctionnel et déployé en 3h, en équipe de 2-3
Mobiliser tout ce qui a été appris : prompting, workflow agent, process équipe, CI/CD
Mesurerhonnêtement ce que l'IA apporte (et coûte) sur un cycle complet
Décidercollectivement ce que l'équipe adopte dès lundi

Règle d'or de l'atelierDéployé = démontrable en live. Un produit qui tourne sur le laptop du dev ne compte pas. La barre est basse en périmètre, haute en finition.

6.1Déroulé minuté

Temps	Étape	Détail
15 min	Brief + équipes	Rappel des règles, choix des sujets, formation des équipes de 2-3
30 min	Cadrage + spec avec IA	Périmètre MVP, spec courte co-écrite avec l'IA, CLAUDE.md du projet
1h30	Build	Workflow complet des modules 2-3 : plan → code → tests → review, commits atomiques
30 min	CI + déploiement	Pipeline minimal (lint + tests), déploiement, vérification en prod
30 min	Restitutions + debrief	Démo 3 min par équipe, retours croisés, plan d'adoption

6.2Sujets proposés

Quatre sujets calibrés pour 3h. Une équipe peut proposer le sien si le périmètre MVP tient sur trois bullets.

A — Dashboard d'équipe

Page unique : PRs ouvertes, issues en cours, dernier déploiement (données mockées ou API GitHub)
Rafraîchissement auto toutes les 60 s
Lisible sur un écran mural (grosses typos, contraste)

B — Bot de standup

Formulaire « hier / aujourd'hui / blocages » qui poste un résumé formaté (webhook Slack/Discord ou simple page récap)
Historique des 7 derniers jours consultable
Résumé quotidien généré par IA à partir des entrées

C — Générateur de changelog

Entrée : liste de commits (git log ou fichier) ; sortie : changelog Markdown groupé par type
Reformulation des messages en langage utilisateur via IA
Export copiable / téléchargeable

D — Outil interne au choix

Un irritant réel de votre quotidien d'équipe (petit !)
Périmètre MVP validé par un formateur avant de coder
Même exigence : déployé et démontrable

6.3Règles du jeu

Workflow obligatoire — spec → plan → code → review, comme appris aux modules 2-3. Pas de YOLO-prompting.
CLAUDE.md dès le départ— stack, conventions, périmètre. C'est le premier fichier du repo.
Commits atomiques — une intention par commit, messages propres.
CI verte exigée — lint + tests passent avant le déploiement final.
Relecture humaine avant merge— tout code généré est lu et compris par un humain de l'équipe.
Déployé = démo en live— l'URL de prod est ouverte pendant la restitution.

Gestion du tempsÀ mi-parcours du build (45 min), chaque équipe coupe ce qui ne rentrera pas. Réduire le périmètre n'est pas un échec, c'est le métier.

6.4Grille de restitution

Chaque équipe passe 3 min de démo + 3 min de retour structuré :

Démo— le produit en live, sur l'URL déployée
Ce qui a marché— où l'IA a fait gagner gros
Ce qui a raté — où elle a fait perdre du temps ou produit du faux
Ce qui a surpris— l'inattendu, en bien ou en mal
Estimation honnête — combien de temps ce build aurait pris sans IA

Pourquoi cette grilleCes retours sont le matériau brut du plan d'adoption. Un formateur note tout : les points récurrents deviennent des décisions d'équipe en 6.5.

6.5Plan d'adoption équipe

Synthèse collective, animée au tableau. Trois colonnes :

On adopte lundi — pratiques évidentes, gain démontré pendant la formation (ex : CLAUDE.md sur les repos actifs, review IA en premier passage)
On teste 1 mois — pratiques prometteuses mais à valider en conditions réelles, avec un critère de succès mesurable
On écarte (pour l'instant)— ce qui ne colle pas au contexte de l'équipe, avec la raison notée

Chaque ligne des deux premières colonnes a un porteur nommé. Un checkpoint à 30 joursest posé dans l'agenda avant de quitter la salle : on y rejuge la colonne « test » avec les critères définis aujourd'hui.

6.6Checklist de fin de formation

Je sais expliquer comment un LLM fonctionne et pourquoi il hallucine (module 1)
Je pratique le workflow spec → plan → code → review sur mes tâches réelles (module 2)
Mes repos actifs ont un CLAUDE.md utile et à jour (module 3)
Je connais les lignes rouges de l'équipe : secrets, code sensible, relecture humaine (module 4)
Je sais monter un pipeline CI minimal et y brancher l'IA à bon escient (module 5)
Mon équipe a livré et déployé un produit avec l'IA à chaque étape (module 6)
Le plan d'adoption est écrit, porté, et le checkpoint à 30 jours est dans l'agenda

6.7Quiz de synthèse

Q1L'ordre du workflow complet appris pendant la formation, c'est…

Q2Quelle ligne rouge reste absolue, même sous pression de deadline ?

Q3Un bon plan d'adoption après la formation, c'est…

6.8Et après ?

La formation se termine, la pratique commence. Pour continuer :

Docs Claude CodeRéférence officielle : commandes, CLAUDE.md, hooks, MCP, agents — à garder sous la main

Docs Anthropic / API ClaudePour intégrer l'IA dans vos produits et pipelines, au-delà de l'assistant

CommunautésDiscord/forums Claude Code et Cursor, subreddits dev+IA : les patterns évoluent vite, la veille se fait là

Veille d'équipeUn canal dédié + 15 min au rituel d'équipe : partager un prompt, un pattern, un raté par semaine

Ce site et le repo restent accessiblesModules, checklists, quiz et exercices restent consultables après la formation. Les checklists sont sauvegardées dans votre navigateur : revenez cocher ce qui manque.