Concevez, sécurisez et industrialisez des applications d’IA cloud de bout en bout
Cette formation intermédiaire de deux jours explore les architectures, services et bonnes pratiques pour concevoir et exploiter des solutions d'IA dans les principaux clouds (Azure, AWS, GCP). Les participants apprendront à analyser les cas d'usage, à mettre en œuvre des pipelines de données et d'inférence, et à configurer la gouvernance, la sécurité et la supervision. Des travaux pratiques guidés permettent d'intégrer des services managés d'IA, d'automatiser le déploiement et d'industrialiser la mise en production.
Est-ce pour vous ?
Ingénieurs data/IA, développeurs cloud, architectes techniques en contexte entreprise. Équipes projets souhaitant industrialiser des cas d'usage IA sur Azure/AWS/GCP, en environnement IT gouverné. Expérience attendue : bases de programmation et notions cloud ; familiarité avec les concepts ML/IA
Préalables
Connaissances de base en Python ou équivalent. Notions d'architecture cloud (réseaux, stockage, compute). Compréhension des concepts fondamentaux du ML (jeu d'entraînement, métriques, surapprentissage)
Ce que vous saurez faire
- ✓ Analyser des cas d'usage d'IA et choisir les services cloud adaptés (compute, données, IA managée)
- ✓ Mettre en œuvre un pipeline d'inférence bout en bout (ingestion, prétraitement, modèle, exposition)
- ✓ Configurer la sécurité, la gouvernance des données et les coûts pour des charges IA
- ✓ Intégrer des services d'IA managés (vision, langage, recherche) dans une application
- ✓ Automatiser le déploiement et la supervision (CI/CD, MLOps, surveillance et logs)
Contenu de la formation
1 Fondamentaux de l'IA dans le cloud et architecture de bout en bout
- Panorama des services IA dans le cloud : compute (CPU/GPU/Serverless), données (lakehouse), IA managée
- Architecture de référence d'un pipeline d'inférence : flux de données, prétraitement, modèle, API, mise à l'échelle
- Choix technologiques et critères : latence, coûts, conformité, localisation des données
- Sécurité et gouvernance : identités, clés/secrets, segmentation réseau, gestion des données sensibles
- Observabilité et coûts : logs, métriques, traces, dimensionnement et optimisation
- Modèle d'exploitation : rôles, runbooks, SLA/SLO et responsabilités
2 TP / Exercice :
Concevoir et déployer un premier pipeline d'inférence minimal dans un cloud donné : création des ressources nécessaires, déploiement d'un modèle pré-entraîné via un service managé, exposition d'une API et test de bout en bout. Livrable : schéma d'architecture, URL d'endpoint, jeux d'essais et mesure de latence/coût estimé.
3 Points clés & takeaways :
- Architecture type d'un service d'inférence cloud et ses composants
- Bonnes pratiques initiales de sécurité, observabilité et maîtrise des coûts
4 Intégration de services d'IA managés et industrialisation (MLOps)
- Intégration de services d'IA managés (vision, NLP, recherche vectorielle, embeddings) dans une application
- Patrons d'architectures pour RAG et recherche sémantique ; gestion des prompts et des contextes
- Sécurisation des endpoints d'IA et protection contre les abus (quotas, rate limiting, filtrage)
- Automatisation CI/CD et MLOps : packaging, registres de modèles, déploiements contrôlés, rollback
- Supervision du drift, qualité des données, alerting et boucles d'amélioration continue
- Étude de cas fil rouge : choix des services, arbitrages coûts/perf/compliance et plan d'exploitation
5 TP / Exercice :
Intégrer un service d'IA managé (ex. NLP ou vision) dans une API existante et mettre en place un pipeline CI/CD simple avec supervision basique (logs/métriques) et tests fonctionnels. Livrable : dépôt de code, pipeline CI/CD opérationnel, tableau de bord de supervision et guide de runbook.
6 Points clés & takeaways :
- Intégration sûre et efficace de services d'IA managés
- Premiers jalons d'industrialisation avec CI/CD et MLOps
- Validation finale des acquis : soutenance courte du cas et check-list de compétences
📌 Informations pratiques
Nos formations sont offertes à Montréal ou Québec, en présentiel ou en classe virtuelle. Les dates et lieux sont précisés lors de votre choix de session ci-dessous. Si vous avez des questions, consultez notre FAQ.
