Une application IA reste une application : elle a besoin d'une infrastructure reproductible, de déploiements sans surprise, de métriques, d'alertes et d'un budget. La différence tient à ce qu'on observe (tokens, coûts, qualité des réponses) et à la vitesse à laquelle tout change (modèles, prompts). Ce parcours s'adresse aux ingénieurs plateforme, SRE et DevOps qui reprennent ces systèmes.
Ce que vous saurez faire à la fin : décrire et tester l'infrastructure en Terraform, assembler des traitements événementiels sur services managés, versionner et évaluer avec MLflow, tracer avec Langfuse et OpenTelemetry, déployer sur Kubernetes en GitOps, et poser une architecture d'entreprise sécurisée.