AIOPS(Disponible Juin 2025)

Formations Introductives

1. Introduction à l'AIOps : Concepts et Enjeux

   • Définition et principes de l'AIOps

   • Différences entre monitoring classique et AIOps

   • Cas d'usage et bénéfices pour les entreprises

2. Fondamentaux du Machine Learning appliqué à l'AIOps

   • Principes de base du Machine Learning et du Deep Learning

   • Types d’algorithmes utilisés en AIOps

   • Introduction aux modèles prédictifs pour l’IT

3. Les outils du marché : Panorama des solutions AIOps

   • Présentation des solutions open source et commerciales (Splunk, Dynatrace, Moogsoft, etc.)

   • Comparaison des fonctionnalités et cas d’usage

   • Démo pratique sur un outil open source (Prometheus, Grafana Loki avec AI, etc.)

Formations Techniques et Pratiques

1. Déployer une solution AIOps avec Open Source

   • Collecte et traitement des logs et métriques avec ELK, Prometheus, Grafana

   • Détection d’anomalies avec des modèles IA (scikit-learn, TensorFlow)

   • Automatisation des alertes et réponses aux incidents

2. Observabilité et AIOps : Mise en œuvre avancée

   • Corrélation des événements et analyses de tendances

   • Exploitation des logs, traces et métriques en environnement distribué

   • Détection des incidents en temps réel

3. Automatisation des opérations IT avec l'IA et le DevOps

   • Intégration d’AIOps dans une stack DevOps

   • Automatisation des workflows et remédiation avec Ansible et Kubernetes

   • Gestion des incidents IT avec des bots et assistants IA (ex : ChatOps)

Formations Avancées

1. AIOps et Sécurité : Détection des menaces et réponse automatisée

   • Utilisation de l’IA pour détecter les anomalies de sécurité (SIEM + AI)

   • Automatisation de la réponse aux menaces

   • Études de cas : MITRE ATT&CK et IA pour la cybersécurité

2. Construire une Data Pipeline pour l'AIOps

   • Ingestion, transformation et analyse des données IT

   • Implémentation d’un pipeline de données avec Kafka, Spark et ELK

   • Visualisation et prise de décision automatisée

3. AIOps et FinOps : Optimisation des coûts Cloud

   • Suivi des consommations IT avec l’IA

   • Détection des dérives et optimisation des ressources

   • Gestion intelligente des coûts en multi-cloud

Formations Métier & Stratégie

1. Stratégie de mise en place d’une approche AIOps en entreprise

   • Gouvernance et bonnes pratiques de l’AIOps

   • Retour d’expérience et déploiement à grande échelle

   • Mesurer l’impact et le ROI d’une solution AIOps

2. AIOps pour les DSI : Comment transformer l’IT avec l’IA

   • Alignement stratégique entre IT et Business

   • Automatisation et résilience IT grâce à l’IA

   • Gestion des équipes et accompagnement au changement