Formation DevAIOps certifiante avec DASA

Module 1 - Introduction à DevAIOps

• Principes et fondamentaux du rôle du DevAIOps
• Rôle du DevAIOps dans l’accélération de la mise sur le marché et la création de valeur
• Apports de l’IA dans les environnements et équipes DevOps
• Différences et synergies entre DevOps traditionnel et DevAIOps

Module 2 – Stratégies d’adoption de l’IA dans le DevAIOps

• Enjeux et défis de l’adoption de l’IA en contexte DevAIOps
• Alignement des enjeux métier et techniques
• Gestion de la complexité et de la surcharge technologique
• Collaboration et optimisation des ressources via les principes DevAIOps

Module 3 – Gouvernance des initiatives en intelligence artificielle

• Enjeux de gouvernance des systèmes d’IA
• Cadres de conformité et exigences réglementaires
• Gouvernance collaborative et transverse de l’IA
• Intégration de la gouvernance dans les pratiques DevAIOps

Module 4 – Prise de décision fondée sur les données

• Rôle de la donnée dans le DevAIOps
• Pratiques favorisant l’efficacité opérationnelle
• Identification et suppression des processus redondants
• Optimisation et automatisation des processus par les données

Module 5 – Sécurité et pratiques éthiques dans le DevAIOps

• Sécurité des systèmes d’IA et DevSecOps
• Pratiques éthiques et IA responsable
• Surveillance continue et gestion des incidents
• Priorisation des décisions de sécurité basées sur les données

Module 6 – Amélioration de l’efficacité opérationnelle avec DevAIOps

• Leviers d’amélioration de la performance opérationnelle
• Intégration de la sécurité dès la conception (Security by Design)
• Déploiement de solutions d’IA sécurisées et performantes
• Mesure et pilotage de la performance DevAIOps

Module 7 – Amélioration continue et innovation

• Culture d’amélioration continue en DevAIOps
• Méthodes d’innovation et d’itération
• Mise en œuvre d’initiatives d’amélioration continue
• Capitalisation sur les retours d’expérience

Module 8 – Mise en œuvre des pratiques DevAIOps

• Accélération du time-to-market et du time-to-value
• Identification et résolution des goulets d’étranglement
• Automatisation des pipelines DevAIOps pilotée par l’IA
• Priorisation des actions à fort impact business

Observabilité et monitoring

• Une plateforme efficace doit offrir une visibilité complète sur l’état des services et de l’infrastructure. Nous verrons comment mettre en place une solution d’observabilité intégrée en combinant logs, métriques et traces distribuées.
• Centralisation des logs avec Fluentd et Loki
• Monitoring des métriques avec Prometheus et Grafana
• Démonstration : Automatisation de l’observabilité de l’application fil rouge.

Modalités pédagogiques

• Apports théoriques illustrés par des cas concrets
• Retours d’expérience et bonnes pratiques terrain
• Ateliers pratiques et mises en situation
• Échanges collaboratifs et travaux de groupe

Modalités d'évaluation

• Quiz de validation des acquis
• Études de cas pratiques
• Évaluation continue lors des ateliers
• Questionnaire de satisfaction en fin de formation