Formation Observabilité pilotée par l'IA : Des logs aux analyses enrichies par les LLM
L'observabilité traditionnelle repose sur des tableaux de bord, des alertes basées sur des seuils et une analyse manuelle des journaux. L'observabilité pilotée par l'IA transforme cette approche grâce à l'interrogation en langage naturel des données de télémétrie, à l'analyse des causes racines assistée par des LLM, à la détection d'anomalies utilisant des modèles de base, et à des résumés automatiques d'incidents capables de comprendre le contexte.
Cette formation en présentiel avec un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs chargés de l'observabilité et des SRE souhaitant intégrer des LLM et l'intelligence artificielle dans leurs workflows de surveillance, d'alerte et d'analyse d'incidents.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Construire des interfaces en langage naturel pour interroger Prometheus, Elasticsearch et les bases de données de télémétrie basées sur SQL.
- Mettre en œuvre des pipelines d'analyse de logs et de détection d'anomalies alimentés par des LLM.
- Générer des résumés automatisés d'incidents et des ébauches d'analyse post-mortem à partir de données brutes de télémétrie.
- Concevoir des workflows d'analyse des causes racines assistée par l'IA avec enchaînement des preuves.
- Intégrer des modèles de base pour la détection d'anomalies sur les séries temporelles et la prévision.
- Déployer une expérience de garde assistée par l'IA avec un enrichissement intelligent des alertes.
Format de la formation
- Cours interactif et discussion.
- De nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre concrète dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Plan du cours
Paysage de l'observabilité IA
- Des tableaux de bord aux conversations : le virage vers une observabilité augmentée par l'IA
- Capacités des LLM pertinentes pour l'observabilité : résumé, raisonnement, correspondance de motifs
- Modèles d'architecture : intégration de l'IA dans les piles d'observabilité existantes
Interrogation en langage naturel des données de télémétrie
- Texte-to-PromQL : traduction du langage naturel en requêtes de surveillance
- Interrogation en NL pour Elasticsearch, OpenSearch et les entrepôts de logs Loki
- Génération de SQL à partir du langage naturel pour la télémétrie structurée
- Création d'un assistant de requête intelligent avec utilisation d'outils et prise de contexte
Analyse de logs alimentée par des LLM
- Décodage et structuration automatisés des logs avec des LLM
- Détection d'anomalies dans les flux de logs via la similarité d'embeddings
- Regroupement des logs et découverte de motifs à grande échelle
- Génération d'explications lisibles par l'homme à partir de séquences brutes de logs
Alerte intelligente et enrichissement des incidents
- Corrélation et déduplication des alertes avec compréhension sémantique
- Rassemblement automatique du contexte des incidents à partir des runbooks, des incidents passés et de la documentation
- Routage intelligent des alertes basé sur la compréhension du contenu et l'expertise de l'équipe
- Réduction de la fatigue d'alerte grâce à la réduction du bruit pilotée par l'IA
Analyse des causes racines assistée par l'IA
- Génération d'hypothèses à partir de la corrélation de télémétrie multi-sources
- Enchaînement des preuves : connexion des symptômes entre les métriques, les logs et les traces
- Dépannage guidé avec des sessions de diagnostic IA interactives
- Construction d'un agent d'analyse des causes racines avec enquête progressive
Réponse automatisée aux incidents et communication
- Génération de résumés d'incidents et de mises à jour d'état à partir de la télémétrie
- Rédaction automatique des analyses post-mortem avec reconstitution de la chronologie
- Communication aux parties prenantes adaptée aux audiences techniques et executives
- Suggestions de runbooks et recommandations de correction automatisées
ML pour l'observabilité
- Prévision de séries temporelles pour la planification des capacités et la prédiction d'anomalies
- Modèles de base pour la détection d'anomalies zero-shot sur les métriques
- Cartographie des dépendances de services et découverte de topologie basées sur les embeddings
- Entraînement et déploiement de modèles ML légers en parallèle des pipelines d'observabilité
Déploiement en production et éthique
- Considérations de latence et de coût pour l'observabilité IA en temps réel
- Vie privée des données : assurer que les LLM ne divulguent pas de télémétrie sensible
- Supervision humaine : quand le diagnostic IA nécessite une validation par l'opérateur
- Mesure d'impact : MTTD, MTTR et métriques de la expérience de garde
Pré requis
- Expérience avec des outils d'observabilité tels que Prometheus, Grafana, Datadog ou OpenTelemetry.
- Connaissance des concepts de gestion des logs et des métriques.
- Scripting Python basique pour le traitement des données.
Audience cible
- Ingénieurs SRE et chargés de l'observabilité adoptant des outils améliorés par l'IA.
- Ingénieurs plateforme construisant des pipelines de surveillance de nouvelle génération.
- Responsables DevOps évaluant l'intégration des LLM dans les workflows d'incidents.
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
Formation Observabilité pilotée par l'IA : Des logs aux analyses enrichies par les LLM - Réservation
Formation Observabilité pilotée par l'IA : Des logs aux analyses enrichies par les LLM - Demande de renseignements
Observabilité pilotée par l'IA : Des logs aux analyses enrichies par les LLM - Demande d'informations consulting
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- Mettre en œuvre la mémoire AgentCore pour des workflows stateful et sensibles au contexte.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place des environnements AgentCore Runtime et emballer des agents pour le déploiement.
- Exposer des agents via Gateway en configurant des points de terminaison authentifiés et soumis à des limites de débit (rate limiting).
- Intégrer des outils et des API externes dans les flux de travail des agents à l'aide de contrats stables.
- Mettre en place l'observabilité, la journalisation et le suivi de l'utilisation pour l'exploitation en production.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Pratiques sur machine avec des déploiements Runtime et des intégrations Gateway.
- Exercices pratiques axés sur la fiabilité, la sécurité et les déploiements.
Options de personnalisation de la formation
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
Antigravity pour les développeurs : Création d'applications de type « agent-first »
21 HeuresAntigravity est une plateforme de développement conçue pour créer des applications pilotées par l'IA et de type « agent-first ».
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Développer des applications qui reposent sur des agents d'IA autonomes et coordonnés.
- Utiliser l'IDE Antigravity, son éditeur, son terminal et son navigateur pour un développement de bout en bout.
- Gérer les flux de travail multi-agents grâce au Agent Manager.
- Intégrer les capacités des agents dans des systèmes logiciels de production.
Format de la formation
- Présentations combinées à des démonstrations approfondies.
- Pratique intensive et exercices guidés.
- Mise en œuvre réelle dans l'environnement en direct d'Antigravity.
Options de personnalisation de la formation
- Pour un contenu adapté à votre stack de développement, veuillez nous contacter afin d'organiser une version personnalisée de cette formation.
Prise en main d'Antigravity : introduction aux IDE centrés sur les agents
14 HeuresGoogle Antigravity est un environnement de développement centré sur les agents, conçu pour rationaliser les flux de travail d'ingénierie grâce à une automatisation intelligente.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux praticiens débutants souhaitant explorer les fondamentaux d'Antigravity et comprendre comment les environnements de codage pilotés par des agents améliorent la productivité.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Installer et configurer Google Antigravity.
- Naviguer et comprendre à la fois la Vue Éditeur et la Vue Gestionnaire.
- Travailler efficacement avec des agents pour automatiser des tâches de développement simples.
- Utiliser Antigravity pour générer, affiner et gérer les fichiers de projet.
Format du cours
- Explications du formateur appuyées par des démonstrations en temps réel.
- Exercices guidés axés sur l'utilisation pratique des agents.
- Exploration pratique des fonctionnalités principales d'Antigravity dans un environnement de laboratoire contrôlé.
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À l'issue de la formation, les participants seront en mesure de :
- Créer des agents qui interagissent avec des applications Web dans une surface navigateur.
- Automatiser des flux de travail de bout en bout à travers différents contextes de navigateur.
- Valider et dépanner le comportement des agents dans des environnements pilotés par l'interface utilisateur.
- Mettre en œuvre des stratégies d'automatisation multi-surfaces à l'aide d'Antigravity.
Format du cours
- Encadrement pédagogique accompagné de démonstrations pratiques.
- Activités pratiques et exercices basés sur des scénarios réels.
- Mise en œuvre de flux de travail d'agents dans un environnement de laboratoire interactif.
Options de personnalisation du cours
- Pour répondre à des besoins de formation spécifiques, veuillez nous contacter afin d'adapter le cours à vos objectifs.
Création d'agents IA entièrement gérés avec AgentCore : du concept à la production
14 HeuresAgentCore simplifie le processus de création, d'amélioration et de supervision d'agents IA entièrement gérés en offrant un ensemble unifié de services adaptés au déploiement à grande échelle.
Cette formation dirigée par un formateur, animée en direct (en ligne ou sur site), s'adresse aux praticiens débutants à intermédiaires souhaitant acquérir une expérience pratique dans la création d'agents IA prêts pour la production avec AgentCore.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les capacités fondamentales d'AgentCore pour le développement d'agents IA.
- Concevoir et configurer des agents IA simples à l'aide de services gérés.
- Intégrer des flux de travail pour enrichir les fonctionnalités des agents.
- Déployer et surveiller les agents IA dans des environnements de production.
Format du cours
- Cours interactifs et discussions.
- Ateliers pratiques avec les services d'AgentCore.
- Exercices guidés, du concept d'agent au déploiement.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée sur ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser les détails.
Développement d'agents IA avec Mastra
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs logiciels de niveau intermédiaire et aux équipes d'ingénierie souhaitant construire des systèmes d'IA évolutifs et observables à l'aide de Mastra.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre l'architecture de Mastra et son intégration avec les LLM et les API externes.
- Concevoir et implémenter des agents IA et des workflows en utilisant TypeScript.
- Utiliser les outils d'observabilité et de mémoire de Mastra pour surveiller et améliorer les performances des agents.
- Déployer des applications IA prêtes pour la production en tirant parti des fonctionnalités du framework Mastra.
Débogage, Évaluation et Assurance Qualité pour les Agents IA avec Mastra
21 HeuresMastra est un framework qui fournit des outils structurés pour évaluer, déboguer et garantir la fiabilité des agents IA opérant dans des workflows complexes.
Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant tester rigoureusement le comportement des agents, améliorer leur fiabilité et mettre en œuvre des processus d'évaluation mesurables.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Appliquer des techniques de débogage pour identifier et corriger les problèmes de comportement des agents.
- Évaluer les agents à l'aide de métriques structurées, de benchmarks et de scores de qualité.
- Mettre en place des outils et des workflows pour suivre la fiabilité, la dérive et les hallucinations.
- Concevoir des stratégies d'assurance qualité garantissant des performances d'agents cohérentes et prévisibles.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions.
- Exercices pratiques de débogage et d'évaluation.
- Analyse en laboratoire en direct des comportements des agents à l'aide d'outils d'observabilité.
Options de personnalisation de la formation
- Des scénarios de test de fiabilité personnalisés et des méthodes d'assurance qualité spécifiques à l'industrie peuvent être organisés sur demande.
Mastra Ops & Production Engineering : Déploiement et mise à l'échelle des agents IA
21 HeuresMastra est un cadre opérationnel conçu pour simplifier le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion du cycle de vie des agents IA dans des environnements de production.
Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur expert, s'adresse aux professionnels techniques de niveau intermédiaire à avancé qui doivent intégrer de manière fiable et efficace des agents IA dans leurs systèmes de production.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Déployer des agents IA basés sur Mastra dans des environnements de production contrôlés et conformes aux exigences industrielles.
- Mettre à l'échelle les agents de manière horizontale et verticale à l'aide des primitives natives de la plateforme.
- Mettre en place des pipelines d'observabilité pour suivre le comportement et les performances des agents.
- Optimiser les configurations d'exécution afin de réduire la latence, les coûts et les risques opérationnels.
Format de la formation
- Conférence interactive et discussion.
- Exercices pratiques axés sur des scénarios de déploiement réels.
- Implémentation en direct de laboratoires dans des environnements conteneurisés et orchestrés.
Options de personnalisation de la formation
- La personnalisation des thèmes, des travaux pratiques ou des scénarios spécifiques au secteur d'activité est possible sur demande.
Mastra Workflow Automation & Multi-Agent Orchestration
21 HeuresMastra est un cadre de travail qui permet une automatisation sophistiquée des flux de travail et une coordination entre plusieurs agents IA opérant dans des systèmes distribués.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un instructeur, s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, orchestrer et exploiter des flux de travail multi-agents à grande échelle.
À l'issue de cette formation, les participants acquerront les compétences suivantes :
- Concevoir des flux de travail complexes en utilisant les capacités d'orchestration de Mastra.
- Coordonner plusieurs agents effectuant des tâches parallèles ou dépendantes.
- Mettre en place des outils de surveillance et de débogage pour l'exécution des flux de travail.
- Optimiser la logique d'orchestration pour améliorer la fiabilité, le débit et l'efficacité de l'automatisation.
Format de la formation
- Cours interactif et discussions.
- Exercices pratiques de conception et d'automatisation de flux de travail.
- Implémentation pratique dans un environnement de laboratoire en direct avec conteneurisation.
Options de personnalisation de la formation
- Des scénarios d'automatisation personnalisés, des intégrations entreprise ou des motifs de flux de travail peuvent être fournis sur demande.
Gestion des flux de travail des agents dans Google Antigravity : Orchestration, planification et artefacts
14 HeuresGoogle Antigravity est une plateforme de développement centrée sur les agents (agents), utilisée pour orchestrer, superviser et coordonner les flux de travail de codage et d’automatisation pilotés par l’IA.
Cette formation live, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s’adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant concevoir, gérer et optimiser des flux de travail multi-agents dans l’environnement Google Antigravity.
À l’issue de cette formation, les participants acquerront les compétences nécessaires pour :
- Configurer les responsabilités des agents et les pipelines d’orchestration au sein de l’interface Manager ;
- Générer et interpréter les artefacts Antigravity, tels que les listes de tâches, les plans, les journaux d’activité et les enregistrements de navigateur ;
- Mettre en œuvre des stratégies de vérification afin de garantir que les actions des agents restent transparentes et auditables ;
- Optimiser la collaboration multi-agents pour des tâches de développement et opérationnelles complexes.
Format de la formation
- Présentations guidées et démonstrations pratiques ;
- Exercices basés sur des scénarios, axés sur les défis réels des flux de travail ;
- Expérimentation pratique dans un espace de travail Antigravity en direct.
Options de personnalisation
- Si vous avez besoin d’une version sur mesure de cette formation, veuillez nous contacter pour discuter des options de personnalisation.
Test et vérification du code généré par agents : assurance qualité dans Antigravity
14 HeuresAntigravity est un cadre qui représente des flux de travail de développement avancés pilotés par des agents.
Cette formation en direct, animée par un instructeur (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent vérifier, valider et sécuriser les résultats produits par des agents d'IA opérant dans des environnements pilotés par Antigravity.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Évaluer l'exactitude et la sécurité des artefacts de code générés par les agents.
- Utiliser des techniques structurées pour vérifier les tâches exécutées par les agents.
- Analyser les enregistrements de navigateur et suivre efficacement l'activité des agents.
- Appliquer les principes de QA et de sécurité pour garantir la fiabilité des flux de travail des agents.
Format du cours
- Présentations techniques et discussions guidées par l'instructeur.
- Exercices pratiques axés sur la vérification de flux de travail d'agents réels.
- Tests et validations sur place dans un environnement de laboratoire contrôlé.
Options de personnalisation du cours
- L'adaptation des scénarios, des flux de travail et des exemples de test est disponible sur demande.
