Programme de la formation
Exploiter l'AIOps pour optimiser les opérations informatiques et l'IA

• Introduction à AIOps et son Contexte Technologique

  - Définition et portée de l'AIOps.
  - Historique et évolution des opérations IT (ITOM, ITIL).
  - Positionnement de l'AIOps face aux enjeux actuels (Cloud, DevOps, Microservices).

• Les Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle pour AIOps

  - Types d'IA utilisés en AIOps (Machine Learning, Deep Learning).
  - Algorithmes clés pour l'analyse des données IT (régression, classification, clustering).
  - Notions de traitement du langage naturel (NLP) pour les logs.

• Collecte et Centralisation des Données IT

  - Sources de données AIOps (logs, métriques, événements, traces, tickets).
  - Outils et plateformes de collecte (ELK Stack, Prometheus, Grafana).
  - Enjeux de normalisation et corrélation des données hétérogènes.

• Analyse Prédictive et Détection d'Anomalies

  - Méthodes de prédiction des pannes et dégradations de performance.
  - Techniques de détection d'anomalies (seuil, comportemental, multivarié).
  - Alerte intelligente et réduction du bruit d'alertes.

• Corrélation d'Événements et Diagnostic Intelligent

  - Principes de corrélation d'événements pour identifier la cause racine.
  - Utilisation des graphes de dépendances et de la topologie.
  - Aide à la décision et recommandations d'actions pour les opérateurs.

• Automatisation et Réponse Autonome en AIOps

  - Automatisation des tâches répétitives et des playbook (RPA).
  - Réponse autonome aux incidents (remédiation, scaling).
  - Surveillance proactive et optimisation continue des systèmes.

• Mesure de la Performance et ROI de l'AIOps

  - Indicateurs clés de performance (KPI) pour évaluer l'efficacité AIOps.
  - Mesure du retour sur investissement (ROI) des implémentations AIOps.
  - Cas d'usage concrets et bénéfices observés en entreprise.

• Mise en Œuvre d'une Stratégie AIOps et Perspectives

  - Étapes clés d'un projet d'implémentation AIOps.
  - Choix des outils et plateformes AIOps (commerciales, open-source).
  - Éthique et gouvernance de l'IA en AIOps, tendances futures.