Vous acquerrez une expertise dans les cadres méthodologiques permettant d'évaluer les architectures système existantes afin d'identifier les goulots d'étranglement en termes de performances et les lacunes en matière de résilience avant qu'ils n'aient un impact sur les systèmes de production.

Vous apprendrez à créer des schémas d'architecture de référence professionnels qui intègrent les contrôles de sécurité, l'automatisation du déploiement et la surveillance opérationnelle au sein de conceptions cohérentes et adaptées à l'entreprise.

Vous apprendrez des techniques d'analyse systématique des dépendances permettant d'identifier et de prévenir les défaillances en cascade dans les architectures des systèmes d'IA. Grâce à la mise en pratique des principes de l'AMDEC et des outils de cartographie des dépendances, les participants acquerront les compétences nécessaires pour évaluer les relations entre les services, analyser les risques de propagation des défaillances et mettre en œuvre des mesures de protection ciblées garantissant la fiabilité du système en situation de contrainte.

Vous développerez une expertise dans l'analyse des indicateurs RED (taux, erreurs, durée) afin d'identifier systématiquement les goulots d'étranglement en matière de performances et de hiérarchiser les stratégies d'optimisation dans les systèmes d'IA. En analysant des données de performances réelles et en appliquant des cadres décisionnels stratégiques, les apprenants transformeront les indicateurs d'observabilité en améliorations concrètes qui optimiseront les performances du système et l'expérience utilisateur.

Vous concevrez et mettrez en œuvre des modèles de microservices prêts à l'exploitation qui normalisent la journalisation, la traçabilité et les intergiciels de sécurité au sein des écosystèmes de services d'IA. Grâce à des exercices pratiques de développement de modèles, les participants créeront des bases réutilisables qui accéléreront le rythme de développement tout en garantissant la cohérence opérationnelle et le respect des normes de sécurité d'entreprise.

Vous apprendrez des techniques d'analyse systématique des coûts du cloud en examinant des données de facturation AWS réelles afin de mettre au jour les inefficacités cachées et d'élaborer des stratégies d'optimisation fondées sur les données.

Vous évaluerez systématiquement les cadres de gouvernance en analysant les rapports de conformité aux balises, en mesurant l'efficacité de la mise en œuvre des politiques et en identifiant les lacunes qui compromettent la maîtrise des coûts et la conformité en matière de sécurité.

Vous développerez des solutions « Infrastructure as Code » à l'aide de Terraform et de Sentinel afin d'automatiser l'application des politiques, transformant ainsi une gouvernance réactive en systèmes de prévention proactifs qui garantissent la conformité sans intervention manuelle.

Vous apprendrez à résoudre de manière systématique les problèmes liés à la qualité des données en vous familiarisant avec le suivi de la traçabilité, en analysant les graphiques de métadonnées et en appliquant des méthodologies d'analyse des causes profondes afin de diagnostiquer les problèmes affectant les performances des modèles GenAI dans les environnements d'entreprise.

Vous développerez une expertise dans la conception d'architectures de stockage rentables en analysant les modèles d'accès aux charges de travail, en évaluant les stratégies de hiérarchisation des données entre différentes technologies de stockage et en formulant des recommandations d'optimisation chiffrées qui concilient les exigences de performance et les contraintes budgétaires pour les systèmes GenAI d'entreprise.

Vous mettrez en œuvre des approches systématiques pour la conception d'une architecture unifiée de traitement des données, en analysant les modèles d'intégration des plateformes, en élaborant des schémas techniques précisant l'interopérabilité entre Kafka, Spark et Flink, et en rédigeant des « Architecture Decision Records » accompagnés de recommandations de déploiement pour les environnements GenAI d'entreprise.

Vous concevrez une plateforme d’infrastructure cloud complète destinée aux opérations d’IA générative, et découvrirez comment les principes fondamentaux de l’architecture cloud, les modèles de microservices et les pratiques de gestion des coûts s’articulent pour créer des systèmes d’IA fiables. Vous comprendrez en quoi le choix des services cloud influe sur les performances du système, comment la conception des microservices affecte la fiabilité, et comment la gouvernance automatisée permet d’éviter les dépassements de coûts. Grâce à des exercices pratiques de conception d’infrastructure, vous verrez comment ces choix d’infrastructure ont un impact à la fois sur les performances et sur le budget dans des environnements d’IA réels.