Intélligence Artificielle

Formation Concevoir, développer et déployer une architecture microservices à base d'Intelligence Artificielle

Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés

Découvrez comment concevoir, développer et déployer des architectures microservices intelligentes pour optimiser vos systèmes et garantir la sécurité et la performance de vos applications modernes. Cette formation vous permettra de maîtriser les dernières tendances en matière d'intelligence artificielle et de microservices. Vous serez en mesure de créer des applications innovantes et efficaces.

Réponse sous 24h ouvrées

En intra la formation peut être entièrement sur mesure

Durée21h
FormatInter-entreprise
NiveauTout niveau
LieuFrance — Présentiel & Distanciel
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  • Concevoir des architectures microservices intelligentes pour améliorer la flexibilité et la scalabilité de vos systèmes
  • Développer et intégrer des services IA pour analyser et prédire les données
  • Déployer et opérer vos applications sur des plateformes Cloud pour améliorer la disponibilité et la sécurité
  • Optimiser la performance et la sécurité de vos systèmes IA pour garantir une expérience utilisateur optimale
01.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.
02.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.
03.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.
04.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.
05.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.
06.Observabilité et Supervision des Systèmes IA
  • Monitoring des performances (Prometheus, Grafana).
  • Log Management (ELK Stack, Loki).
  • Tracing distribué (Jaeger, OpenTelemetry) pour le debugging.
  • === MODULE Nɰ: 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 Nɰ: 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 Nɰ: 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 Nɰ: 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.

Concevoir des architectures microservices intelligentes

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.

Développer et intégrer des services IA

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.

Déployer et opérer sur plateformes Cloud

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.

Optimiser performance & sécurité des systèmes IA

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.

Financement

Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.

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Points forts de la formation

Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés — pourquoi la choisir ?

🎯
Architecture Microservices Optimisée

Apprenez à concevoir des architectures microservices intelligentes qui augmentent la flexibilité et la scalabilité de vos systèmes, un atout majeur pour toute entreprise.

🤖
Intégration de l'IA

Développez des microservices intégrant des services d'IA pour analyser et prédire les données, transformant ainsi vos processus décisionnels.

☁️
Déploiement sur Cloud Efficace

Maîtrisez le déploiement et l'exploitation d'applications sur des plateformes Cloud, améliorant la disponibilité et la sécurité de vos systèmes.

⚙️
Optimisation de la Performance

Optimisez la performance et la sécurité de vos systèmes IA pour garantir une expérience utilisateur optimale, essentielle dans un environnement concurrentiel.

📦
Approche CI/CD Pratique

Découvrez des pratiques de déploiement et d'intégration continue (CI/CD) spécifiques aux microservices IA, réduisant le temps de mise en production.

👥
Formation Inter-entreprise Collaborative

Bénéficiez d'une formation inter-entreprise favorisant les échanges entre professionnels, enrichissant ainsi votre expérience d'apprentissage et votre réseau.

Thématique

Questions clés

Tout ce que vous devez savoir sur Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés.

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Aucun prérequis spécifique. Cette formation est ouverte à tous les professionnels souhaitant se former aux dernières tendances en matière d'intelligence artificielle et de microservices.
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Financement

Financer Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés

Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.

Logo OPCO – Opérateur de compétences
OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.

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Logo du FAF – Fonds d’Assurance Formation
FAF

Aide à la formation pour les indépendants

Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).

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Logo France Travail
FranceTravail

Des aides pour les demandeurs d’emploi

France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.

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Compte Personnel de Formation
Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation.

Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.

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Aide régionale à la formation
Région

Aides régionales pour la formation professionnelle

Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.

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Dispositif FNE Formation pour entreprises
FNE Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.

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Microservices et IA : Architecture, Développement et Déploiement Optimisés en situation

De retour au travail, un participant a conçu une architecture microservices intégrant des modèles d'IA pour optimiser le traitement des données.

Un autre a automatisé le déploiement de ses applications sur le cloud, améliorant ainsi la disponibilité des services.

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- Connaissances solides en programmation (Python, Java, Go ou Node.js) - Maîtrise des concepts fondamentaux de l'IA/ML (modèles, entraînement, déploiement) - Expérience avec les principes de base du développement web (API REST, HTTP) - Familiarité avec les conteneurs (Docker) et l'orchestration (Kubernetes est un plus) - Notions de base sur les bases de données (SQL/NoSQL)

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