Formation · Développement d’agents IA · DevOps & Cloud

Développement d’agents IA pour les équipes DevOps et cloud

Développer des agents IA de qualité professionnelle : architectures, tool use, SDK d’agents, LangGraph, mémoire, évaluations et déploiement.

Durée
2 jours (14 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

Cette formation associe Développement d’agents IA aux processus quotidiens du domaine DevOps & Cloud. Les participants travaillent sur des scénarios réalistes et repartent avec des prompts, des workflows et des checklists immédiatement utilisables.

Les agents IA vont bien au-delà des chatbots classiques : ils décomposent les tâches, appellent des outils et des API, analysent les résultats et itèrent jusqu’à atteindre leur objectif. Cette formation de deux jours vous apprend à concevoir de tels systèmes pour qu’ils fonctionnent de manière fiable, traçable et sûre en entreprise. Vous comparez les modèles d’architecture, du workflow simple à la boucle agentique jusqu’aux systèmes multi-agents, et les mettez en pratique avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK et LangGraph.

L’objectif n’est pas la démo rapide, mais le passage en production. Vous concevez avec soin les interfaces d’outils et le contexte, connectez des outils via le Model Context Protocol, structurez mémoire à court et à long terme et mettez en place des évaluations qui révèlent tôt les régressions. S’y ajoutent les garde-fous contre l’injection de prompt et les actions indésirables, la validation humaine, le traçage, la maîtrise des coûts et le déploiement. Vous saurez ensuite quand un agent se justifie, quand un workflow déterministe suffit et quel framework convient à votre projet.

Les équipes DevOps et cloud ont la charge de l’infrastructure as code, des pipelines CI/CD, de la supervision, de la maîtrise des coûts et de la sécurité, souvent sur plusieurs fournisseurs cloud et environnements on-premise. Une grande partie du travail consiste à écrire de la configuration en HCL, YAML et shell, à fouiller des logs et à croiser des documentations. Les assistants et agents de codage IA accélèrent précisément ces tâches : modules Terraform réutilisables, réparation de pipelines en échec, rôles Ansible, analyse de logs d’incident, pistes d’optimisation des coûts. L’enjeu est toutefois élevé, car une seule commande erronée peut toucher la production. Vous apprendrez à utiliser ces agents avec des limites d’autorisation claires, des circuits plan-revue et des environnements cloisonnés.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Ingénieurs DevOps et équipes plateforme
  • Architectes cloud sur AWS, Azure ou Google Cloud
  • Ingénieurs SRE responsables de l’exploitation et des incidents
  • Administrateurs systèmes en transition vers l’infrastructure as code
  • Développeurs qui gèrent leurs propres pipelines CI/CD

Les défis concrets que nous traitons

  • Un volume croissant de configuration Terraform, YAML et pipelines, avec dérives et doublons
  • Un dépannage chronophage de pipelines en échec et de logs dispersés
  • Des coûts cloud en hausse sans visibilité claire
  • Des exigences élevées de sécurité, de conformité et de traçabilité des changements

Objectifs pédagogiques

  • Vous choisissez le bon patron pour chaque tâche, du workflow fixe à l’agent autonome.
  • Vous concevez outils et contexte pour que vos agents travaillent de façon fiable et économique.
  • Vous implémentez des agents avec le Claude Agent SDK, l’OpenAI Agents SDK ou LangGraph.
  • Vous mettez en place évaluations et traçage pour mesurer la qualité et détecter les régressions.
  • Utiliser des agents IA en toute sécurité pour l’infrastructure as code, les pipelines et la gestion de configuration.
  • Analyser plus rapidement incidents, échecs de pipeline et coûts cloud grâce à l’IA.
  • Définir limites d’autorisation et circuits de validation pour empêcher toute modification incontrôlée de la production par un agent.

Programme

Jour 1

Module 1 Architectures d’agents et patrons de conception
  • Workflows ou agents : chaînage de prompts, routage, parallélisation, orchestrateur-exécutants
  • La boucle agentique : planifier, agir, observer, ajuster
  • Systèmes multi-agents, sous-agents et passages de relais entre agents
  • Critères de choix du modèle, du framework et du niveau d’autonomie
Module 2 Tool use et ingénierie du contexte
  • Function calling et sorties structurées avec JSON Schema
  • Bien concevoir ses outils : granularité, nommage, messages d’erreur, idempotence
  • Connecter et réutiliser des outils via des serveurs MCP
  • Gérer la fenêtre de contexte : résumé, compaction, retrieval et prompt caching
Module 3 Les frameworks en pratique
  • Claude Agent SDK : boucle agentique, outils, sous-agents, permissions et hooks
  • OpenAI Agents SDK : agents, handoffs, garde-fous et traçage
  • LangGraph : graphes à état, checkpointing et validation humaine
  • Comparaison sur une même tâche et critères de choix d’un framework
Module 4 Mémoire, évaluations et observabilité
  • Mémoire à court et long terme, stratégies de stockage et d’oubli
  • Jeux d’évaluation, LLM-as-a-judge et mesure du succès par tâche
  • Traçage des appels d’outils, de la consommation de tokens et des latences
  • Tests de non-régression lors de changements de prompts, de modèles ou d’outils

Jour 2

Module 5 Garde-fous, sécurité et déploiement
  • Se protéger contre l’injection de prompt, la fuite de données et les outils trop privilégiés
  • Contrôles des entrées et sorties, étapes de validation et sandboxing
  • Déploiement en service, exécution asynchrone, reprises et plafonds de coûts
  • Gouvernance, journalisation et exigences du RGPD et de l’AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : DevOps & Cloud
  • Développer des modules Terraform
  • Réparer des pipelines CI/CD
  • Ansible et gestion de configuration
  • Analyse d’incidents
  • Optimiser les coûts cloud
  • Policy as code et durcissement
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Des agents ayant accès aux comptes cloud et aux pipelines posent une question de sécurité : appliquez le moindre privilège, séparez les environnements, imposez une validation humaine et excluez des prompts identifiants cloud, fichiers d’état et secrets. Les opérateurs de services essentiels et importants doivent en outre satisfaire aux exigences de NIS2 en matière de gestion des risques, de sécurité de la chaîne d’approvisionnement et de traçabilité.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Développer des modules Terraform

L’agent crée des modules Terraform ou OpenTofu réutilisables avec variables, validations et outputs, exécute fmt, validate et plan, puis explique chaque changement prévu avant qu’un humain n’autorise l’apply.

Réparer des pipelines CI/CD

Les exécutions en échec de GitHub Actions, GitLab CI ou Azure DevOps sont analysées à partir des logs, les causes – problèmes de cache, droits manquants – identifiées et des définitions de pipeline corrigées proposées.

Ansible et gestion de configuration

L’IA rédige des rôles Ansible idempotents, des templates et des inventaires, remplace les scripts shell fragiles et ajoute des tests Molecule pour garantir des configurations reproductibles.

Analyse d’incidents

Logs, métriques et alertes de supervision sont rassemblés, une chronologie reconstituée, les causes probables circonscrites et un projet de post-mortem assorti d’actions rédigé. L’équipe garde le dernier mot.

Optimiser les coûts cloud

L’assistant examine rapports de coûts et définitions de ressources, repère instances surdimensionnées, volumes orphelins ou règles de cycle de vie manquantes, et prépare les modifications IaC correspondantes.

Policy as code et durcissement

Le code IaC est analysé avec des outils comme Checkov ou tfsec, les anomalies corrigées et les règles de chiffrement, d’étiquetage ou d’accès réseau formalisées en policy as code.

Projets pratiques possibles

Détecteur de dérive

Un script qui exécute régulièrement terraform plan sur plusieurs environnements, détecte les écarts et publie un résumé dans un canal de discussion.

Bibliothèque de modèles de pipeline

Des modèles CI/CD réutilisables pour le build, les tests, l’analyse de sécurité et le déploiement, documentés et accompagnés de projets d’exemple.

Outil de rapport de coûts

Une CLI qui récupère les données de coûts d’un compte cloud, les ventile par étiquettes et par équipes et met clairement en évidence les pistes d’optimisation.

Prérequis

De solides compétences en Python ou en TypeScript, une expérience des API REST et une première pratique des API de LLM ou des assistants IA. Une pratique de Linux, de Git et d’au moins une plateforme cloud, ainsi que des bases en Terraform, conteneurs et CI/CD.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec Python ou Node.js, Git et un éditeur de code, ainsi qu’un accès API à au moins un fournisseur de LLM, par exemple Anthropic ou OpenAI. Des identifiants pour les exercices peuvent être fournis si nécessaire.

Protection des données & conformité

Des agents ayant accès aux comptes cloud et aux pipelines posent une question de sécurité : appliquez le moindre privilège, séparez les environnements, imposez une validation humaine et excluez des prompts identifiants cloud, fichiers d’état et secrets. Les opérateurs de services essentiels et importants doivent en outre satisfaire aux exigences de NIS2 en matière de gestion des risques, de sécurité de la chaîne d’approvisionnement et de traçabilité.

Dates proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

  • mer. 25 novembre 2026 – jeu. 26 novembre 2026 En ligne Demander
  • jeu. 10 décembre 2026 – ven. 11 décembre 2026 Salzbourg Demander
  • mar. 15 décembre 2026 – mer. 16 décembre 2026 En ligne Demander
  • lun. 18 janvier 2027 – mar. 19 janvier 2027 Brême Demander
  • jeu. 4 février 2027 – ven. 5 février 2027 En ligne Demander
  • jeu. 18 février 2027 – ven. 19 février 2027 Augsbourg Demander

Questions fréquentes

Quel framework d’agents choisir ?

Tout dépend de votre stratégie de modèles, du niveau de contrôle souhaité et des compétences de l’équipe. Les SDK des éditeurs offrent un démarrage léger avec des fonctions bien intégrées, tandis que LangGraph donne un contrôle plus fin sur l’état et les enchaînements. Pendant la formation, vous résolvez la même tâche avec plusieurs frameworks et en tirez des critères de choix concrets.

Comment empêcher un agent d’exécuter des actions erronées ou dangereuses ?

En combinant plusieurs niveaux de protection : outils au périmètre restreint et aux droits minimaux, validation des entrées et sorties, étapes d’approbation pour les actions critiques, sandboxing et évaluation continue. L’injection de prompt via des contenus externes est traitée comme un risque bien réel. Vous appliquez ces mesures directement à votre propre agent.

Toute automatisation nécessite-t-elle un agent ?

Non. De nombreuses tâches se traitent de façon plus fiable, moins coûteuse et plus transparente avec un workflow fixe de quelques appels au LLM. Un agent se justifie lorsque le chemin de résolution ne peut pas être planifié à l’avance et que le système doit s’adapter aux résultats intermédiaires. Nous travaillons précisément cet arbitrage sur des exemples concrets.

Un agent IA peut-il appliquer lui-même des changements d’infrastructure ?

C’est un point à encadrer sciemment. Un circuit éprouvé consiste à laisser l’agent écrire le code et exécuter plan, à faire relire le résultat par un humain, puis à lancer l’apply via le pipeline habituel. Vous apprendrez à concevoir autorisations, environnements bac à sable et validations pour protéger la production.

Quelle plateforme cloud est utilisée pendant la formation ?

Les méthodes sont indépendantes du fournisseur et s’appliquent à AWS, Azure comme à Google Cloud. Les exercices reposent sur des exemples reproductibles avec des outils locaux ou des comptes de test. Vous pouvez apporter des scénarios issus de votre propre plateforme, à condition de ne jamais utiliser d’identifiants de production.

Combien coûte la formation « Développement d’agents IA pour les équipes DevOps et cloud » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 2 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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