DevAiOps : Maîtrisez l'IA pour le DevOps (Architecture Prod-Safe & LLM)

Objectifs

Ce que vous saurez faire

• Concevoir une architecture IA robuste qui ne casse jamais le contrat de confiance DevOps.
• Isoler l'IA en lecture seule pour l'analyse de logs et de configurations sans accès en écriture.
• Développer des agents de diagnostic pour réduire la charge cognitive lors des astreintes.
• Maîtriser le Prompt Engineering appliqué au DevOps pour obtenir des réponses techniques précises.
• Sécuriser les flux de données entre votre infrastructure et les fournisseurs de LLM.

Présentation

La formation en détail

Programme

Le programme, module par module

1. 01

   Cadre DevAiOps et architecture prod-safe (S1 · 1 h 30)

   Clarifier ce qu'un système IA peut faire en production sans devenir un risque opérationnel.

   • Cartographier les cas d'usage utiles : triage d'alertes, analyse de logs, runbooks, postmortems, support d'astreinte.
   • Choisir le niveau d'autonomie : suggestion, agent en lecture seule, action soumise à approbation humaine.
   • Décider quelles données peuvent être exposées à un LLM, sans fuite de secrets ni dérive de conformité (Loi 25).
2. 02

   Donner le bon contexte : logs, métriques et traces (S1 · 1 h 30)

   Obtenir des diagnostics actionnables et vérifiables au lieu de réponses génériques.

   • Structurer le contexte d'un incident : symptômes, changements récents, topologie, criticité métier.
   • Réduire le bruit avant l'envoi au modèle : filtrage, échantillonnage, masquage des secrets et des données personnelles.
   • Imposer un format de sortie : hypothèses classées, vérifications à faire, plan d'action et rollback.
3. 03

   Agents de diagnostic en lecture seule (S2 · 3 h)

   Laisser un agent interroger vos outils d'observabilité sans jamais pouvoir modifier la production.

   • Brancher un agent sur Prometheus, Grafana, Loki ou kubectl par des serveurs MCP en lecture seule.
   • Comptes de service dédiés, permissions minimales, journalisation de chaque appel d'outil.
   • Se protéger de l'injection de consignes cachées dans des logs, des tickets ou des pages consultées par l'agent.
4. 04

   Runbooks, postmortems et incident fil rouge (S3 · 3 h)

   Capitaliser sur chaque incident au lieu de repartir de zéro.

   • Transformer des runbooks statiques en procédures guidées, avec validation humaine à chaque étape sensible.
   • Produire un brouillon de postmortem à partir de la chronologie de l'incident, puis le relire et le compléter.
   • Rechercher dans l'historique des incidents pour accélérer le diagnostic des récidives.
   • Incident fil rouge : diagnostiquer de bout en bout un incident rejoué sur l'environnement de démonstration, avec l'agent en lecture seule.
5. 05

   Évaluation, gouvernance et mise en production (S4 · 3 h)

   Mesurer la valeur réelle de l'IA et l'industrialiser de façon auditable.

   • Construire un jeu d'évaluation à partir d'incidents réels rejoués, pour comparer modèles et consignes.
   • Suivre précision, bruit, MTTR, coût par incident et confiance des opérateurs.
   • Planifier un déploiement progressif pour une équipe DevOps, SRE ou plateforme.

Avis

Ce que disent les apprenants du formateur

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FAQ

Questions fréquentes