Formation : Maintenance, supervision et administration des solutions IA

Durée	3 jours
Code cours	IA070
Dates	20 au 22 avril 31 août au 2 septembre 16 au 18 novembre (cliquez sur une date pour vous inscrire)

Public:

Administrateurs, ingénieurs DevOps, ingénieurs déployant des solutions IA en production

Objectifs:

Maintenir et superviser des solutions IA en production, configurer des outils de surveillance et d'alerting, gérer les cycles de vie des modèles, administrer les infrastructures IA, assurer la sécurité et la conformité des déploiements

Connaissances préalables nécessaires:

Expérience en administration systèmes, notions de base en réseaux et bases de données, fondamentaux de l'IA

Déroulé pédagogique


	Concepts fondamentaux de la maintenance IA
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Types de maintenance : corrective, préventive, prédictive Cycle de vie des modèles d'IA et points de défaillance critiques Architecture de surveillance : journaux, métriques, traces distribuées, métriques de performance (précision, F1, ...) Atelier : Installation et configuration d'une pile de surveillance complète (Prometheus + Grafana + Alertmanager) pour surveiller un modèle de classification déployé

	Surveillance et suivi opérationnel
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Configuration avancée Prometheus : collecte de métriques, re-étiquetage et fédération Tableaux de bord Grafana : métriques métier, infrastructure, modèles ML Présentation de Zabbix et ElasticStack pour la supervision IA. Avantages, inconvénients. Surveillance IA - suivi GPU, métriques modèles, alertes sur dégradation Métriques IA spécifiques (précision, F1, latence d'inférence) Métriques JVM critiques (heap, GC, threads) Alertes : règles d'alerte, escalade, corrélation d'événements Surveillance de la dérive des données : détection automatique, seuils adaptatifs Atelier : Déploiement d'une solution complète de suivi opérationnel

	Gestion des données et stockage
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Stockage et archivage des données d'entraînement et d'inférence Organisation des datasets : structure de répertoires, conventions de nommage Pipelines de qualité des données : validation, nettoyage, enrichissement Sauvegarde et restauration : stratégies, planification, tests de récupération Surveillance basique de la qualité des données : checks automatiques, alertes simples Atelier : Configuration d'un système de stockage et de sauvegarde pour données IA - organisation des jeux de données, automatisation des sauvegardes, vérifications d'intégrité

	Maintenance et cycle de vie des modèles
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Indicateurs de dégradation des modèles : baisse de performance, latence Procédures de maintenance : planification, fenêtres de maintenance Stratégies de mise à jour : remplacement de modèles, rollback Automatisation des tâches de maintenance : scripts, cron jobs Gestion des incidents : procédures d'escalade, communication Atelier : Mise en place de procédures de maintenance standardisées - scripts de vérification santé, planification des mises à jour, procédures de rollback

	Administration des infrastructures IA
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Gestion des ressources de calcul : allocation CPU/GPU/TPU, elasticité Orchestration Kubernetes : déploiement de workloads IA, gestion des ressources Stockage distribué : MinIO, Ceph, HDFS pour jeux de données volumineux Optimisation des performances : profilage, optimisation mémoire, parallélisation Haute disponibilité : réplication, équilibrage de charge, disaster recovery Atelier : Déploiement d'une architecture IA haute disponibilité sur Kubernetes - auto-scaling des pods d'inférence, stockage persistant, monitoring des ressources

	Déploiement et gestion des versions
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Gestion basique des versions de modèles : étiquetage, documentation Procédures de déploiement : tests préalables, validation, mise en production Environnements : séparation dev/staging/production, gestion des configurations Stratégies de déploiement : déploiement progressif, tests en production Procédures de retour en arrière : critères de déclenchement, méthodes de rollback Atelier : Mise en place d'un processus de déploiement contrôlé - environnements séparés, procédures de validation, scripts de déploiement et rollback

	Sécurité et conformité des déploiements IA
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Sécurisation des modèles : chiffrement au repos et en transit, signature Authentification et autorisation : OAuth, RBAC, API keys, certificats Audit et traçabilité : logging des accès, historique des modifications Conformité RGPD : anonymisation, droit à l'oubli, consentement Scan de vulnérabilités : analyse des dépendances, tests de pénétration Atelier : Configuration d'un environnement IA sécurisé - authentification multi-facteurs, chiffrement des communications, audit trail complet

	Outils d'administration essentiels
Durée : 2h30 Méthodes pédagogiques : alternance de théorie et de travaux pratiques Matériels et moyens : vidéo-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle, infrastructure distribuée serveurs Linux	Outils de journalisation : configuration et rotation des journaux d'applications IA Supervision système : suivi des ressources, alertes système Outils de sauvegarde : scripts automatisés, vérification d'intégrité Outils de diagnostic : analyse des performances, détection des goulots d'étranglement Documentation et procédures : création de runbooks, guides d'exploitation Atelier : Installation et configuration d'outils d'administration - centralisation des journaux, monitoring système, automatisation des sauvegardes

	Projet final et industrialisation
Durée : 1h30 Méthodes pédagogiques : exposé/échanges Matériels et moyens : video-projecteur en présentiel, tableau partagé en classe virtuelle	Projet pratique : Administration complète d'une solution IA - installation, configuration monitoring, procédures de maintenance, documentation Création de procédures opérationnelles : runbooks, guides de dépannage, check-lists Planification de la maintenance : calendrier, procédures préventives Documentation technique : architecture, configuration, procédures d'incident

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Modalités et délais d'accès
Méthodes mobilisées et modalités d'évaluation

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+33 1 55 33 52 10
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Calendrier
Code cours : IA070

Contenu de la formation
Maintenance, supervision et administration des solutions IA:

Concepts fondamentaux de la maintenance IA
Surveillance et suivi opérationnel
Gestion des données et stockage
Maintenance et cycle de vie des modèles
Administration des infrastructures IA
Déploiement et gestion des versions
Sécurité et conformité des déploiements IA
Outils d'administration essentiels
Projet final et industrialisation

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Version du document : T021
Date de mise à jour du document : 2026/01/21

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