Programme de la formation
Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés

• Introduction aux Microservices et IA

  - Principes des microservices: découplage, autonomie, scalabilité.
  - Fondamentaux de l'Intelligence Artificielle appliquée aux systèmes.
  - Avantages et défis de l'intégration IA/Microservices.

• Architecture de Référence Microservices

  - Patterns architecturaux: API Gateway, Service Discovery, Circuit Breaker.
  - Communication inter-services: synchrone (REST/gRPC), asynchrone (Kafka/RabbitMQ).
  - Gestion des transactions distribuées.

• Conception de Microservices Intelligents
• Développement de Microservices avec IA - Partie 1

  - Choix des langages et frameworks (Python, Java/Spring Boot, Node.js).
  - Intégration de librairies IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn).
  - Implémentation de modèles prédéfinis ou entrainés.

• Développement de Microservices avec IA - Partie 2

  - Exposition des capacités IA via des APIs (RESTful, gRPC).
  - Tests unitaires et d'intégration des services IA.
  - Optimisation des performances des inférences.

• Déploiement et CI/CD pour Microservices IA

  - Stratégies de déploiement continu (Canary, Blue/Green).
  - Mise en place de pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI, GitHub Actions).
  - Automatisation des tests et du déploiement des modèles IA.

• Observabilité et Supervision des Systèmes IA

  - Monitoring des performances (Prometheus, Grafana).
  - Log Management (ELK Stack, Loki).
  - Tracing distribué (Jaeger, OpenTelemetry) pour le debugging.
  === MODULE NÉ°: 9
  MODULE_TITLE: Sécurité des Architectures Microservices IA
  MODULE_CONTENT:
  - Authentication et Autorisation (OAuth2, JWT).
  - Gestion des secrets et chiffrement des données sensibles.
  - Sécurisation des APIs et des modèles d'IA contre les attaques.
  === MODULE NÉ°: 10
  MODULE_TITLE: Scalabilité et Performances des Microservices IA
  MODULE_CONTENT:
  - Auto-scaling horizontal et vertical.
  - Caching distribué et optimisation des requêtes IA.
  - Gestion de la charge et des latences des services intelligents.
  === MODULE NÉ°: 11
  MODULE_TITLE: Optimisation des Coûts Cloud et Durabilité
  MODULE_CONTENT:
  - Rappels des bonnes pratiques de l'optimisation des coûts.
  - Choix des services Cloud adaptés aux besoins IA.
  - FinOps pour les architectures Cloud Microservices.
  === MODULE NÉ°: 12
  MODULE_TITLE: Futures Tendances et Cas d'Usage Avancés
  MODULE_CONTENT:
  - Edge AI et microservices décentralisés.
  - MLOps avancé et automatisation du cycle de vie des modèles.
  - Éthique de l'IA et gouvernance des données dans un contexte microservices.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 1
  COMPETENCE_NAME: Concevoir des architectures microservices intelligentes
  COMPETENCE_CONTENT: Conceptualiser et structurer des systèmes basés sur des microservices intégrant des logiques d'Intelligence Artificielle, en respectant les patterns architecturaux et les principes de scalabilité.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 2
  COMPETENCE_NAME: Développer et intégrer des services IA
  COMPETENCE_CONTENT: Réaliser le développement de microservices embarquant des modèles d'IA, les exposer via des APIs robustes et assurer leur intégration fluide au sein d'un écosystème distribué.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 3
  COMPETENCE_NAME: Déployer et opérer sur plateformes Cloud
  COMPETENCE_CONTENT: Maîtriser le déploiement continu, l'orchestration (Kubernetes) et le monitoring de multiples microservices IA sur des infrastructures Cloud, en garantissant leur haute disponibilité et sécurité.
  === COMPETENCE ===
  COMPETENCE_NUMBER: 4
  COMPETENCE_NAME: Optimiser performance & sécurité des systèmes IA
  COMPETENCE_CONTENT: Appliquer des stratégies d'optimisation des performances, de la scalabilité et de la sécurité pour des architectures microservices intelligentes, afin d'assurer leur robustesse et leur efficience.