Dans vos locaux
Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.
Formation Architecture microservices intelligentes : conception, développement et déploiement avec intégration d’Intelligence Artificielle
Concevez des écosystèmes logiciels nouvelle génération en associant la flexibilité des microservices à la puissance de l'IA.
Maîtrisez la convergence entre les systèmes distribués et l'IA : apprenez à concevoir des architectures microservices, à orchestrer des communications asynchrones et à intégrer des capacités d'Intelligence Artificielle directement au cœur de vos services métier.
version: '3.8'
services:
ai-service:
build: ./ai-engine
ports:
- "5000:5000"
environment:
- MODEL_TYPE=TRANSFORMER
gateway:
image: nginx:alpine
depends_on:
- ai-service
- user-serviceDescription 
L'architecture microservices intelligente représente l'état de l'art du développement logiciel moderne. Cette formation vous enseigne comment découper des domaines complexes en services autonomes tout en y insufflant des fonctionnalités d'IA (prédiction, classification, NLP). Vous explorerez les patterns de communication (REST, gRPC, RabbitMQ), l'orchestration avec Kubernetes, et les stratégies d'injection de modèles d'IA au sein de conteneurs. Un focus particulier est mis sur la résilience des systèmes, la traçabilité des données et le déploiement continu (CI/CD) d'applications distribuées intelligentes.
Les objectifs
Comprendre les principes et les enjeux des architectures microservices modernes
Concevoir une architecture distribuée intégrant des composants d’Intelligence Artificielle
Développer et exposer des microservices via des API robustes et sécurisées
Déployer et orchestrer des microservices dans un environnement conteneurisé
Mettre en œuvre des pratiques DevOps et MLOps adaptées aux architectures IA
Assurer la supervision, la sécurité et l’évolutivité d’une solution en production
Public visé
Développeurs logiciels souhaitant concevoir des architectures distribuées modernes
Architectes techniques et ingénieurs cloud, DevOps ou MLOps
Chefs de projet techniques et responsables IT
Consultants et ingénieurs R&D impliqués dans des projets intégrant microservices et IA
Prérequis
Bases solides en programmation (Python, Java ou équivalent)
Compréhension des principes fondamentaux des applications web et des API REST
Notions générales sur les environnements cloud et les systèmes distribués
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Fondamentaux des architectures distribuées et microservices
- Évolution des architectures logicielles : du monolithique aux systèmes distribués
- Limites des architectures traditionnelles dans les contextes de forte scalabilité et d’agilité
- Principes fondamentaux des microservices : indépendance, faible couplage, responsabilité unique
- Notions de scalabilité horizontale et verticale
- Introduction aux concepts de résilience, tolérance aux pannes et haute disponibilité
- Positionnement de l’Intelligence Artificielle dans les architectures modernes
- Cas d’usage concrets de l’IA dans des applications distribuées
- 
Après-midi
2. Conception d’une architecture microservices
- Méthodes de découpage applicatif orientées métier
- Introduction aux principes du Domain-Driven Design appliqués aux microservices
- Identification des domaines fonctionnels et des frontières de services
- Gestion des dépendances entre services
- Choix des modes de communication entre microservices
- Introduction aux architectures orientées événements
- Atelier pratique de conception d’une architecture microservices à partir d’un besoin métier réel
- 
Jour 2
Matinée
3. Développement de microservices et APIs
- Principes de développement de services autonomes
- Organisation du code et bonnes pratiques de maintenabilité
- Conception d’API REST robustes et cohérentes
- Gestion des erreurs et des exceptions dans des architectures distribuées
- Introduction à la documentation des APIs
- Atelier pratique de développement de microservices exposant des APIs REST
Après-midi
4. Conteneurisation et orchestration
- Problématiques de déploiement des microservices
- Introduction à la conteneurisation et à ses avantages
- Création et gestion d’images applicatives
- Principes fondamentaux de Kubernetes
- Déploiement, services et configuration des microservices dans un cluster
- Atelier pratique de déploiement d’une application microservices conteneurisée
- 
Jour 3
Matinée
5. Intégration de l’Intelligence Artificielle dans une architecture microservices
- Rappels sur les concepts clés de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning
- Choisir les bons cas d’usage IA dans un système distribué
- Différences entre modèles embarqués et services IA exposés via API
- Introduction aux modèles prédictifs, de classification et de traitement du langage
- Intégration d’un composant IA dans un microservice
- Atelier pratique d’appel à un service IA depuis une application microservices
- 
Après-midi
6. Cycle de vie des modèles et pratiques MLOps
- Problématiques spécifiques au déploiement de l’IA en production
- Introduction aux concepts MLOps
- Gestion des versions de modèles et des jeux de données
- Tests, validation et surveillance des performances des modèles
- Détection de dérive et mise à jour des modèles
- Atelier pratique de mise en place d’un pipeline MLOps simplifié
- 
Jour 4
Matinée
7. Sécurité, supervision et qualité de service
- Enjeux de sécurité dans les architectures microservices
- Gestion des accès et des identités entre services
- Sécurisation des APIs
- Introduction aux concepts d’observabilité
- Mise en place de logs, métriques et traces distribuées
- Surveillance de la qualité de service et détection des incidents
- Atelier pratique de configuration de la supervision d’une architecture microservices
- 
Après-midi
8. Automatisation, intégration continue et déploiement continu
- Principes DevOps appliqués aux architectures microservices
- Mise en place de chaînes d’intégration continue
- Automatisation des tests et des déploiements
- Gestion des environnements de développement, test et production
- Stratégies de déploiement progressif et de rollback
- Atelier pratique de création d’un pipeline CI/CD pour une application microservices
- 
Jour 5
Matinée
9. Mise en production, performance et résilience
- Bonnes pratiques de mise en production d’architectures distribuées
- Gestion de la montée en charge
- Patterns de résilience et de reprise sur incident
- Optimisation des performances des microservices
- Gestion des coûts dans un environnement cloud et conteneurisé
- Atelier pratique de tests de charge et d’optimisation
Après-midi
10. Projet de synthèse et évaluation
- Réalisation d’un projet fil rouge intégrant microservices, IA et déploiement automatisé
- Mise en situation professionnelle proche d’un contexte réel
- Présentation des architectures et des choix techniques réalisés
- Échanges collectifs et retours d’expérience
- Évaluation finale des acquis
- Bilan de la formation et perspectives d’application en entreprise
- Déployer et exploiter une intelligence artificielle open source en environnement local
Dernière mise à jour : 28 avril 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
En classe virtuelle
Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.
Dans nos locaux
Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.
Les modalités de formation
Suivi et évaluation :
- Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
- Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
- Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation
Format et encadrement :
- Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
- Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
- Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation
Moyens pédagogiques et techniques :
- Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
- Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- Accessibilité : nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.
Conditions et délais d'accès :
- Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
- Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.