Formation DevOps IA : Déployer et Opérer des Systèmes IA en Production en 2 Jours
Maîtrisez le déploiement, le monitoring et l'opération de systèmes IA en production. Cloud souverain, on-premise, public cloud et open source — avec les outils et pratiques DevOps adaptés à l'IA.
Vous saurez déployer des LLM, agents IA et pipelines RAG en production avec les bonnes pratiques DevOps : containerisation, orchestration, monitoring, sécurité et optimisation des coûts.
Ce que vous devez savoir
- Expérience DevOps/SRE (2+ ans) — Docker, Kubernetes, CI/CD
- Connaissances Linux, réseau et sécurité système
- Familiarité avec au moins un cloud provider (AWS, GCP, Azure, OVH, Scaleway)
- Compréhension basique des LLM et APIs d'IA
- Terminal et scripting (Bash, Python)
À qui s'adresse cette formation
DevOps, SRE, ingénieurs plateforme et administrateurs système responsables du déploiement et de l'opération de systèmes IA en production.
Programme détaillé
Environnements et Déploiement
Paysage des environnements IA
- Cloud public — AWS Bedrock, Azure OpenAI, GCP Vertex AI — comparatif
- Cloud souverain — OVH, Scaleway, NumSpot, 3DS Outscale — offres IA
- On-premise — GPU servers, contraintes et avantages
- Hybrid et multi-cloud — stratégies de déploiement
Exercice : Comparer 3 environnements pour un cas d'usage donné — coûts, latence, conformité
Déployer des LLM
- Ollama en production — installation, configuration, modèles
- vLLM et TGI — serving haute performance
- GPU management — allocation, scaling, monitoring
- Docker et Kubernetes pour l'IA — images, resources, scheduling
Exercice : Déployer Ollama + Open WebUI sur un cluster Kubernetes avec GPU scheduling
Déployer des agents et pipelines RAG
- Containeriser un pipeline RAG — Docker multi-stage
- Déployer n8n en production — self-hosted, HA, backups
- Vector databases en production — Qdrant, Weaviate, pgvector — déploiement et scaling
- Reverse proxy et load balancing pour APIs IA
Exercice : Déployer un pipeline RAG complet avec vector DB, API et monitoring
Infrastructure as Code pour l'IA
- Terraform et Pulumi pour l'infra IA
- Helm charts pour les stacks IA
- GitOps avec ArgoCD et Flux — déploiement continu IA
- Secrets management — API keys, modèles, credentials
Exercice : Écrire les manifests IaC pour une stack IA complète (LLM + RAG + monitoring)
Opérations, Monitoring et Sécurité
Monitoring et observabilité IA
- Métriques spécifiques IA — latence, tokens/s, error rate, quality scores
- Prometheus + Grafana pour l'IA — dashboards prêts à l'emploi
- Tracing des requêtes LLM — LangFuse, LangSmith, Phoenix
- Alerting intelligent — coûts, qualité, dégradation
Exercice : Configurer un dashboard de monitoring complet pour un système IA en production
Sécurité et conformité
- Sécuriser les APIs IA — rate limiting, auth, WAF
- Protection contre le prompt injection en production
- RGPD et données personnelles — anonymisation, chiffrement, data residency
- Audit et logging — traçabilité des requêtes et réponses
Exercice : Audit de sécurité d'un déploiement IA — identifier et corriger 5 vulnérabilités
Scaling et optimisation
- Auto-scaling pour les workloads IA — métriques custom
- Caching intelligent — sémantique, requêtes similaires, batching
- Optimisation des coûts GPU — spot instances, scheduling, sharing
- Capacity planning — prévoir la charge IA
Exercice : Configurer l'auto-scaling d'un service IA basé sur les métriques tokens/s et latence
Open source et souveraineté
- Stack IA 100% open source — Ollama + Open WebUI + Qdrant + n8n
- Déploiement souverain — hébergeurs français, data residency FR/EU
- Alternatives open source aux services cloud — comparatif fonctionnel
- Migration vers une stack souveraine — checklist et plan
Exercice : Déployer une stack IA souveraine complète sur un hébergeur français
Évaluation & certification
Méthode d'évaluation
Évaluation continue + déploiement d'une stack IA complète en fin de formation
Certification
Attestation de compétences Better People
Livrables
- Stack IA complète déployée et monitorée
- Dashboard de monitoring production-ready
- Playbook de sécurité IA
- Template IaC réutilisable
Pourquoi se former au DevOps IA ?
Déployer un POC IA sur un laptop est trivial. Le mettre en production avec monitoring, sécurité, scaling et conformité RGPD est un tout autre défi. Les compétences DevOps traditionnelles ne suffisent plus : les workloads IA ont leurs propres contraintes en termes de GPU, latence, coûts et observabilité.
Le marché manque cruellement de profils DevOps capables d’opérer des systèmes IA en production. Cette formation comble ce gap en vous donnant les patterns, outils et bonnes pratiques spécifiques au déploiement et à l’opération de LLM, agents et pipelines RAG.
Ce que vous apprendrez
- Déployer des LLM en production avec Ollama, vLLM et TGI sur Kubernetes
- Containeriser et orchestrer des pipelines RAG avec Docker et Kubernetes
- Monitorer les systèmes IA avec Prometheus, Grafana, LangFuse et des métriques custom
- Sécuriser les APIs IA contre le prompt injection, les fuites de données et les abus
- Scaler intelligemment avec auto-scaling basé sur tokens/s et latence
- Déployer en souverain avec une stack 100% open source sur hébergeurs français
Formations complémentaires
Agents IA
Concevez et déployez des agents IA autonomes en 2 jours. Architectures ReAct, orchestration multi-agents, mémoire, outils et mise en production. Formation inter/intra pour développeurs seniors, finançable OPCO.
APIs Modèles
Maîtrisez les APIs OpenAI, Anthropic, Mistral et Google en 2 jours. Intégration, streaming, function calling, coûts. Pour dev seniors. OPCO éligible.
Claude Code Avancé
Maîtrisez les Skills, serveurs MCP et l'automatisation avancée de Claude Code en 1 jour. Pour développeurs ayant déjà pratiqué Claude Code. Finançable OPCO.
Questions fréquentes
Nous couvrons AWS (Bedrock, SageMaker), Azure (OpenAI Service), GCP (Vertex AI) et les clouds souverains français (OVH, Scaleway, NumSpot). Les exercices pratiques sont réalisables sur n'importe quel provider.
Non. Nous fournissons l'accès à des environnements cloud avec GPU pour les exercices pratiques. Vous pouvez aussi suivre certains exercices en mode CPU avec des modèles quantifiés.
Oui, c'est un axe majeur. Une section entière est dédiée au déploiement d'une stack IA 100% open source (Ollama, Open WebUI, Qdrant, n8n) sur infrastructure souveraine.
Oui, Better People est organisme de formation déclaré. Nous vous accompagnons dans les démarches de prise en charge OPCO. Contactez-nous pour un devis personnalisé.
Vous devez être à l'aise avec Docker, avoir des bases en Kubernetes, connaître Linux et le scripting Bash. Si vous gérez déjà des déploiements en production, vous avez le niveau requis.
Cela dépend de vos contraintes. La formation vous donne les critères de décision objectifs : coûts, latence, conformité, compétences internes. Nous couvrons les deux approches en profondeur pour que vous puissiez faire un choix éclairé.
Prêt à former
votre équipe ?
Demandez un devis personnalisé pour votre équipe. Nous adaptons le contenu à votre stack et vos cas d'usage.
Certification Qualiopi · Intervention France, Belgique & Suisse · Réponse sous 24h