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logiciels souhaitant concevoir des architectures distribuées modernes \n\nArchitectes techniques et ingénieurs cloud, DevOps ou MLOps \n\nChefs de projet techniques et responsables IT \n\nConsultants et ingénieurs R&D impliqués dans des projets intégrant microservices et IA","-   Bases solides en programmation (Python, Java ou équivalent) \n-   Compréhension des principes fondamentaux des applications web et des API REST \n-   Notions générales sur les environnements cloud et les systèmes distribués ","-   Comprendre les principes et les enjeux des architectures microservices modernes \n-   Concevoir une architecture distribuée intégrant des composants d’Intelligence Artificielle \n-   Développer et exposer des microservices via des API robustes et sécurisées \n-   Déployer et orchestrer des microservices dans un environnement conteneurisé \n-   Mettre en œuvre des pratiques DevOps et MLOps adaptées aux architectures IA \n-   Assurer la supervision, la sécurité et l’évolutivité d’une solution en production ","--day1--\n\n## Fondamentaux des architectures distribuées et microservices \n\n-   Évolution des architectures logicielles : du monolithique aux systèmes distribués \n-   Limites des architectures traditionnelles dans les contextes de forte scalabilité et d’agilité \n-   Principes fondamentaux des microservices : indépendance, faible couplage, responsabilité unique \n-   Notions de scalabilité horizontale et verticale \n-   Introduction aux concepts de résilience, tolérance aux pannes et haute disponibilité \n-   Positionnement de l’Intelligence Artificielle dans les architectures modernes \n-   Cas d’usage concrets de l’IA dans des applications distribuées \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC)\n\n--break--\n\n## Conception d’une architecture microservices \n\n-   Méthodes de découpage applicatif orientées métier \n-   Introduction aux principes du Domain-Driven Design appliqués aux microservices \n-   Identification des domaines fonctionnels et des frontières de services \n-   Gestion des dépendances entre services \n-   Choix des modes de communication entre microservices \n-   Introduction aux architectures orientées événements \n-   Atelier pratique de conception d’une architecture microservices à partir d’un besoin métier réel \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC)\n\n--day2--\n\n## Développement de microservices et APIs \n\n-   Principes de développement de services autonomes \n-   Organisation du code et bonnes pratiques de maintenabilité \n-   Conception d’API REST robustes et cohérentes \n-   Gestion des erreurs et des exceptions dans des architectures distribuées \n-   Introduction à la documentation des APIs \n-   Atelier pratique de développement de microservices exposant des APIs REST \n\n  \n\n--break--\n\n## Conteneurisation et orchestration \n\n-   Problématiques de déploiement des microservices \n-   Introduction à la conteneurisation et à ses avantages \n-   Création et gestion d’images applicatives \n-   Principes fondamentaux de Kubernetes \n-   Déploiement, services et configuration des microservices dans un cluster \n-   Atelier pratique de déploiement d’une application microservices conteneurisée \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC)\n\n--day3--\n\n## Intégration de l’Intelligence Artificielle dans une architecture microservices \n\n-   Rappels sur les concepts clés de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning \n-   Choisir les bons cas d’usage IA dans un système distribué \n-   Différences entre modèles embarqués et services IA exposés via API \n-   Introduction aux modèles prédictifs, de classification et de traitement du langage \n-   Intégration d’un composant IA dans un microservice \n-   Atelier pratique d’appel à un service IA depuis une application microservices \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC) \n\n--break--\n\n## Cycle de vie des modèles et pratiques MLOps \n\n-   Problématiques spécifiques au déploiement de l’IA en production \n-   Introduction aux concepts MLOps \n-   Gestion des versions de modèles et des jeux de données \n-   Tests, validation et surveillance des performances des modèles \n-   Détection de dérive et mise à jour des modèles \n-   Atelier pratique de mise en place d’un pipeline MLOps simplifié \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC)\n\n--day4--\n\n## Sécurité, supervision et qualité de service \n\n-   Enjeux de sécurité dans les architectures microservices \n-   Gestion des accès et des identités entre services \n-   Sécurisation des APIs \n-   Introduction aux concepts d’observabilité \n-   Mise en place de logs, métriques et traces distribuées \n-   Surveillance de la qualité de service et détection des incidents \n-   Atelier pratique de configuration de la supervision d’une architecture microservices \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC)\n\n--break--\n\n## Automatisation, intégration continue et déploiement continu \n\n-   Principes DevOps appliqués aux architectures microservices \n-   Mise en place de chaînes d’intégration continue \n-   Automatisation des tests et des déploiements \n-   Gestion des environnements de développement, test et production \n-   Stratégies de déploiement progressif et de rollback \n-   Atelier pratique de création d’un pipeline CI/CD pour une application microservices \n\n![Forme](data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAl4AAAABCAYAAAAPZqCNAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjwv8YQUAAAAJcEhZcwAADsMAAA7DAcdvqGQAAAAZSURBVEhL7cExAQAAAMKg9U9tCy8gAAAeagl5AAEdUhn2AAAAAElFTkSuQmCC)\n\n--day5--\n\n## Mise en production, performance et résilience \n\n-   Bonnes pratiques de mise en production d’architectures distribuées \n-   Gestion de la montée en charge \n-   Patterns de résilience et de reprise sur incident \n-   Optimisation des performances des microservices \n-   Gestion des coûts dans un environnement cloud et conteneurisé \n-   Atelier pratique de tests de charge et d’optimisation \n\n--break--\n\n## Projet de synthèse et évaluation \n\n-   Réalisation d’un projet fil rouge intégrant microservices, IA et déploiement automatisé \n-   Mise en situation professionnelle proche d’un contexte réel \n-   Présentation des architectures et des choix techniques réalisés \n-   Échanges collectifs et retours d’expérience \n-   Évaluation finale des acquis \n-   Bilan de la formation et perspectives d’application en entreprise \n-   Déployer et exploiter une intelligence artificielle open source en environnement local","Nos formations, équilibrées entre théorie (50%) et pratique (50%), offrent un apprentissage interactif grâce à des méthodes variées comme les travaux pratiques, les mises en situation et les démonstrations. Des QCM réguliers assurent le suivi des acquis.\n\nVariables suivant les formations, les moyens techniques mis en oeuvre sont :\n\nOrdinateurs Mac ou PC, connexion internet fibre, tableau blanc ou écran (pour le distanciel).\n\nEn cas de formation intra sur site externe à Le Code, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires\n\n(équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\n  \n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\n  \n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\n  \n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h\n\nouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la\n\nformation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.",0,"35.00","microservice_IA","2026-04-28T14:12:48+00:00","2026-04-28T14:07:40+00:00","4500.00",{"id":612,"name":467,"slug":468},"/api/themes/1bfd6e41-c2b0-4813-a29b-c9e1c486b5d0",{"id":614,"label":615,"domain":616},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":617},"32 - Communication et information",[619],{"id":620,"name":621},"7732139d-6025-4fde-b145-39298ced3408","MENUFEATURED",{"desc-accroche":623,"Description":624,"icon-color":625,"icon-name":626,"code-langage":627,"code-snippet":628,"courte-description":629,"titre-accroche":630},"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.","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. 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