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# Presentation du projet
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En 2025, de nombreuses personnes considèrent cette année comme le point de départ de la programmation par IA. De plus en plus de gens commencent à utiliser l'IA pour écrire du code, mais les résultats restent souvent au stade de prototype -- sans savoir comment organiser un processus de développement avec le Vibe Coding, quels outils choisir, et encore moins quelles étapes clés séparent le prototype de la mise en production.
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Nous adoptons une **approche pratique en trois étapes** : l'étape débutant permet de se familiariser rapidement avec la programmation par IA grâce à des mini-jeux ; la première étape permet de maîtriser le flux de travail du Vibe Coding et de réaliser un prototype d'application Web ; la deuxième étape couvre le développement full-stack et le déploiement en production ; la troisième étape permet de construire des applications complexes multiplateformes.
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Chaque étape est accompagnée d'un projet pratique complet, vous permettant de passer du prototype au produit grâce à des défis concrets, et d'acquérir finalement la capacité à **transformer n'importe quelle idée en une application fonctionnelle**.
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Nous sommes convaincus qu'en maîtrisant le Vibe Coding associé à une formation systématique, vous pouvez devenir à vous seul un **développeur polyvalent, combinant développement front-end et back-end, intégration de capacités IA et conception de produits**.
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Ce projet s'adresse principalement à trois types d'apprenants :
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- **Débutants (grand public / côté produit et operations)** : aider les profils non techniques et les apprenants débutants à comprendre les concepts clés et à réaliser un premier petit outil IA ou prototype de produit.
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- **Développeurs intermédiaires (étudiants et développeurs ayant quelques bases)** : maîtriser systématiquement le Vibe Coding et le développement d'applications IA natives.
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- **Développeurs avancés (entreprises et startups, open source et développeurs indépendants)** : accompagner les équipes et les individus dans la création, la validation et l'itération rapide d'applications IA natives.
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## 📖 Navigation du contenu
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### Appendice général
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[Dictionnaire des capacités IA : explication des concepts clés, termes et scénarios courants](/fr-fr/appendix/8-artificial-intelligence/ai-capability-dictionary)
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### Étape 0 : Maternelle
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| [Guide debutant : carte d'apprentissage](/fr-fr/stage-1/learning-map/) | Aperçu global du parcours d'apprentissage | ✅ |
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| [Guide debutant : À l'ère de l'IA, savoir parler, c'est savoir coder](/fr-fr/stage-1/ai-capabilities-through-games/) | Découvrir les capacités de la programmation IA grâce à des exemples comme le jeu du serpent | ✅ |
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### Étape 1 : Chef de produit IA
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| Chapitre | Contenu clé | Statut |
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| [Niveau 1 chapitre 2 : Decouvrir les outils AI IDE](/fr-fr/stage-1/introduction-to-ai-ide/) | Apprendre à utiliser un IDE, maîtriser la structure de l'interface et les méthodes de prompting efficaces | ✅ |
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| [Niveau 1 chapitre 3 : Creer un prototype](/fr-fr/stage-1/building-prototype/) | De l'analyse produit au prototype multipage, un cycle complet | ✅ |
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| [Niveau 1 chapitre 4 : Ajouter des capacites IA au prototype](/fr-fr/stage-1/integrating-ai-capabilities/) | Comprendre et intégrer les API de capacités IA courantes (texte, image, vidéo) | ✅ |
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| [Niveau 1 chapitre 5 : Projet complet pratique](/fr-fr/stage-1/complete-project-practice/) | Simuler des scénarios réels, itérer à partir des retours utilisateurs et finaliser la présentation du projet (projet de fin de parcours inclus) | ✅ |
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#### Annexes
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| [Annexe A : Complement sur la pensee produit](/fr-fr/stage-1/appendix-a-product-thinking/) | Du cadrage des idées à la réflexion produit en passant par le MVP | ✅ |
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| [Annexe B : Erreurs courantes et solutions](/fr-fr/stage-1/appendix-b-common-errors/) | Erreurs fréquentes en Vibe Coding et méthodes de dépannage | ✅ |
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| [Annexe : Ou trouver des idees](/fr-fr/stage-1/appendix-idea-sources/) | Identifier des directions à partir d'applications de référence, de tendances et de listes de VC | ✅ |
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| [Annexe : Le modele Double Diamond](/fr-fr/stage-1/appendix-double-diamond/) | Comprendre le rythme complet : définir d'abord le problème, puis concevoir la solution | ✅ |
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| [Annexe : Jobs to Be Done](/fr-fr/stage-1/appendix-jobs-to-be-done/) | Utiliser la méthode JTBD pour comprendre ce que l'utilisateur veut vraiment accomplir | ✅ |
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| [Annexe : The Mom Test - Entretiens utilisateurs](/fr-fr/stage-1/appendix-mom-test/) | Méthode de recherche pour valider les besoins via des entretiens utilisateurs | ✅ |
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### Étape 2 : Développeur intermédiaire
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#### Partie front-end
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| Chapitre | Contenu clé | Statut |
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| Utiliser lovart pour produire des ressources | Apprendre à utiliser lovart pour générer en masse des visuels (personnages, décors, etc.), fournissant une base de ressources pour le design UI et le développement front-end | 🚧 |
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| Introduction à Figma et MasterGo | Utiliser les outils de design pour structurer l'architecture de l'information et la mise en page, posant les bases de l'implémentation front-end | 🚧 |
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| Construire une premiere application moderne - Design UI | Réaliser une interface basée sur les composants à partir des maquettes, établissant le premier lien entre design et code | 🚧 |
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| Concevoir des pages et boutons selon les normes UI | Apprendre à organiser la structure des pages et la hiérarchie des boutons selon les standards de design dominants, et utiliser l'IA pour générer des propositions | 🚧 |
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| [Creer des portraits de Poudlard ensemble](/fr-fr/stage-2/frontend/hogwarts-portraits/) | Créer de A à Z une application front-end intégrant des capacités IA, en combinant design et développement | 🚧 |
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#### Partie back-end
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| Chapitre | Contenu clé | Statut |
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| Qu'est-ce qu'une API | Comprendre les interfaces HTTP et le modèle requête/réponse, en préparation de l'intégration et des tests back-end | 🚧 |
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| [De la base de données à Supabase](/fr-fr/stage-2/backend/database-supabase/) | Implémenter une base de données et une API sur Supabase, relier le modèle de données aux pages front-end | 🚧 |
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| Rediger du code d'interface et de la documentation assistee par LLM | Utiliser les LLM pour générer du code d'interface et de la documentation de base de données, réalisant un back-end lisible et testable | 🚧 |
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| Flux de travail Git et deploiement Zeabur | Gérer le code avec un flux Git et déployer l'application sur Zeabur pour la mise en production | 🚧 |
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| Outils de développement CLI modernes | Utiliser les outils CLI de programmation IA pour accélérer le développement et le débogage, et établir un flux de travail personnel industrialisé | 🚧 |
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| Comment integrer un systeme de paiement comme stripe | Intégrer un système de paiement et compléter le circuit de facturation et le processus de règlement de base | 🚧 |
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| Construire une premiere application moderne - Application full-stack | Combiner front-end, back-end et module de paiement pour livrer une application Web full-stack déployable | 🚧 |
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| Bibliotheque de composants front-end modernes + Trae en pratique | Utiliser une bibliothèque de composants front-end modernes et Trae pour réaliser de manière autonome un produit avec connexion/inscription et support de paiement | 🚧 |
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#### Appendice capacites IA
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| Chapitre | Contenu clé | Statut |
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| :-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :------------------------------------------------------------- | :--- |
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| [Introduction à Dify et integration de base de connaissances](/fr-fr/stage-2/ai-capabilities/dify-knowledge-base/) | Créer un produit de type outil avec Dify Workflow et un RAG basique, en préparation des évolutions futures de l'application | 🚧 |
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| Apprendre à consulter le dictionnaire IA et integrer des API multimodales | Apprendre à trouver les modèles et API appropriés, et intégrer les capacités multimodales (texte, image, etc.) dans le produit | 🚧 |
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### Étape 3 : Développeur avancé
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