IA appliquée à l'exploitation (AIOps) : usages et limites

Objectifs pédagogiques

• Évaluer un cas d'usage AIOps avec des critères objectifs
• Comprendre les prérequis de données et leurs coûts
• Garder l'humain dans la boucle de décision

1. 1Cas d'usage matures vs immaturesDistinguer les usages d'AIOps réellement industrialisables des promesses marketing encore immatures.25 min
2. 2Qualité des données et prérequis d'instrumentationIdentifier les prérequis d'instrumentation et de qualité de données sans lesquels un projet AIOps échoue systématiquement.30 min
3. 3Gouvernance, biais et supervision humaineMettre en place une gouvernance qui garde l'humain dans la boucle de décision face aux biais et limites de l'AIOps.35 min

Règle de complétion : Réussir le quiz à 80 % minimum

Sources officielles du programme

Ce cours s'appuie exclusivement sur des référentiels publiés. Les liens renvoient vers l'éditeur officiel.

• Google

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  Site Reliability Engineering (livres en accès libre)

  SLO, budgets d'erreur, gestion des astreintes et post-mortems sans blâme.

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• Agence internationale de l'énergie

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  Data centres and data transmission networks

  Données publiques de référence sur la consommation mondiale des data centres.

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• ENISA

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  Publications et bonnes pratiques de cybersécurité

  Analyses de menaces annuelles et guides sectoriels gratuits.

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