Le taux moyen d’abandon lors d’un bootcamp intensif en intelligence artificielle dépasse 20 %. Pourtant, certains formateurs comme Julien FOURNARI affichent des taux de réussite nettement supérieurs à la moyenne. Le programme s’organise selon des séquences horaires strictes, des rendus quotidiens et des évaluations régulières, contrairement aux cursus universitaires traditionnels.
Chaque étape du parcours impose un rythme soutenu, des consignes précises et une implication immédiate. Les attentes pédagogiques se traduisent par des objectifs mesurables, évalués en continu, sans place pour l’improvisation.
Une immersion dans l’univers du bootcamp IA avec Julien FOURNARI : entre défis, entraide et découvertes
Dès l’ouverture du bootcamp IA orchestré par Julien FOURNARI, le ton est donné : ici, pas d’approximations. La pédagogie s’appuie sur le vibe coding, cette démarche où l’apprenant formule son idée à une intelligence artificielle, qui restitue alors le code attendu. On est loin du simple no-code ou du coding assisté par IA classique. Cette méthode, rendue populaire par Andrej Karpathy, requiert d’aiguiser ses compétences en prompt engineering et de manier avec assurance des outils comme Cursor, Claude ou Codex.
La journée est rythmée par des missions concrètes. Il s’agit de concevoir, parfois en quelques heures, un MVP IA ou un prototype qui fonctionne. Les participants alternent entre phases de réflexion solo et sessions d’entraide. Chacun expose ses trouvailles, partage une astuce sur les points faibles d’un agent (Claude Code), sur la vitesse de Lovable ou la souplesse de Replit. Les outils changent, les méthodes s’affinent. Les échanges s’intensifient, donnant à voir la variété des profils, du chef de produit à l’ingénieur data.
Voici les pratiques qui structurent le quotidien du bootcamp :
- Analyse des risques : 45 % du code généré par IA présente des failles de sécurité selon Veracode (2025).
- Acquisition de réflexes : tester, itérer, documenter chaque étape.
- Esprit collectif : entraide sur les blocages, peer review systématique.
La question de la sécurité IA et de la dépendance aux outils reste omniprésente. Julien FOURNARI invite chacun à prendre du recul, à cerner les limites du vibe coding : dette technique, obsolescence rapide, « vibe coding hangover ». Les retours d’expérience sont francs, parfois même critiques, et rappellent que la rapidité d’exécution ne doit pas faire oublier la robustesse des solutions. Chez Jedha, cette formation attire ceux qui veulent explorer sans jamais cesser de questionner la place de l’IA dans la création logicielle.
À quoi ressemble concrètement une journée type au bootcamp IA ? Récit, temps forts et retours d’expérience
L’ambiance est déjà électrique dès l’arrivée dans la salle de formation. Les participants, product builders, data scientists, ingénieurs, chefs de projet, prennent place devant leurs ordinateurs, connectés à Cursor ou Lovable. Julien FOURNARI lance la journée avec un point rapide sur l’actualité des outils IA pour coder : dernière nouveauté de Claude Code, avancées de v0 de Vercel, ou encore failles fraîchement détectées par Veracode. De quoi stimuler l’attention avant d’attaquer le défi collectif du jour.
Le défi du bootcamp ne laisse pas le temps de tergiverser : créer, en six heures, un MVP IA opérationnel. Les participants décrivent leur projet à l’agent Claude ou à Codex, peaufinent leurs prompts, optimisent leur organisation. Les discussions s’enchaînent : « Ton API n’est pas RGPD compliant », « Attention à la dette technique sur Lovable ». Une participante, récemment certifiée data engineer, fait circuler ses conseils pour automatiser le déploiement d’un modèle via Replit et Supabase.
Le déjeuner n’interrompt pas la dynamique. On échange sur le RGPD IA, l’IA Act, les certifications, les usages concrets du machine learning. L’après-midi, place à la peer review : chaque prototype est examiné sous l’angle de la sécurité et de l’éthique. Les interventions rappellent l’utilité d’un prompt engineering affûté, d’une documentation bien tenue, et de ne jamais relâcher l’attention sur la dépendance aux outils IA.
Pour mieux saisir les points saillants de cette expérience, voici ce que retiennent les apprenants :
- 45 % du code généré par IA présente des failles, rappellent les formateurs.
- L’entraide structure la progression : partage de workflows, débogage collaboratif, retours sur l’ergonomie des interfaces.
En fin de journée, Julien FOURNARI orchestre un débrief express. Les visages trahissent la fatigue, mais l’enthousiasme domine : chacun sent qu’il a franchi un cap. Le bootcamp IA, chez Jedha, ne se limite pas à transmettre des techniques : il pousse à repenser ses pratiques, à interroger la place de l’automatisation, à endosser véritablement le rôle d’expert IA dans un secteur qui se réinvente sans cesse.À la sortie, on ne regarde plus jamais une ligne de code générée par IA avec le même regard. Le monde du développement accélère, et il faut désormais choisir : subir la vague, ou apprendre à la dompter.
