🏆SFEIR est le Google Cloud EMEA Training Partner of the Year 2025🤝Nouveau partenariat : Formations GitLab officielles🤖Nouvelle formation : Développeur Augmenté par l'IA
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Formation Ingénierie des performances pour les systèmes autonomes sur Google Cloud

Cette formation propose un guide forensique de l'ingénierie des performances, déplaçant l'attention opérationnelle de la surveillance passive des systèmes vers un réglage et un débogage actifs au niveau du code sur le Google Cloud Agent Platform. Les participants apprendront à isoler les ruptures logiques en production à l'aide du cadre Failure Quartet, en évaluant les traces d'exécution selon les quatre piliers (Brain, Past, Hands et Perimeter) afin d'éliminer la taxe de latence (Latency Tax) du système.

La formation comble l'écart entre une vérification subjective des systèmes « au ressenti » et une optimisation continue et quantitative. Les apprenants maîtriseront des méthodes de diagnostic technique avancées, des DAG de gouvernance parallélisés et le journal de bord du pilote (Pilot's Logbook) de jeux de données de référence (Golden Datasets) nécessaires au maintien de systèmes autonomes performants, garantissant une fiabilité absolue de l'IA tout en protégeant le ROI de l'infrastructure d'entreprise.

Google Cloud
✓ Formation officielle Google CloudNiveau Intermédiaire⏱️ 0.5 jour (3h)

Ce que vous allez apprendre

  • Au module 1 : auditer les traces en direct pour identifier exactement où et pourquoi un agent échoue en production. (Analyser)
  • Au module 2 : corriger les temps de réponse lents et les erreurs de logique à l'aide de l'élagage du contexte et de schémas d'outils précis. (Appliquer)
  • Au module 3 : évaluer la sûreté et la conformité des agents à l'aide d'indicateurs quantitatifs clairs plutôt que par approximation. (Évaluer)
  • Au module 4 : constituer un journal de bord maître de jeux de données de référence afin d'empêcher la dégradation des performances au fil du temps. (Créer)
  • Au module 5 : évaluer la compréhension des concepts fondamentaux de la formation à travers des questions de production basées sur des scénarios. (Contrôler)

Prérequis

  • Bases de la construction d'agents : expérience de la contribution à la construction de l'infrastructure sous-jacente à l'agentivité autonome.
  • Rôle en architecture de systèmes : aisance à naviguer dans les architectures cloud, car la formation passe rapidement aux diagnostics forensiques.
  • Il est fortement recommandé d'avoir suivi la formation « Agentic Infrastructure for the Autonomous Enterprise on Google Cloud ».
  • Il est utile de connaître : les garde-fous de périmètre cloud et les couches de sécurité des systèmes ; la manière dont les workflows se connectent aux API externes et aux boucles de récupération de données ; le Google Cloud SDK pour Python ; les bases de BigQuery pour l'analyse des tendances de performance ; et les méthodologies de base de traçage forensique ou de journalisation.

Public cible

  • Ingénieurs AIOps / MLOps : responsables des diagnostics forensiques, du réglage et de la certification des performances des agents au sein du Google Cloud Agent Platform., Architectes de plateformes IA / Cloud : chargés de concevoir des topologies d'agents stables et évolutives et de sécuriser les garde-fous de périmètre., Responsables des opérations IA / d'ingénierie : chargés de traduire la télémétrie technique des performances (comme la fidélité logique, Logic Faithfulness) en registres de capacité métier et en indicateurs de ROI présentables en conseil d'administration., En résumé, toute personne responsable de l'opérationnalisation, du renforcement et de la justification financière de flottes d'agents autonomes en tant qu'actifs d'entreprise à forte valeur.

Programme de la Formation

5 modules pour maîtriser les fondamentaux

Objectifs
  • Isoler les défaillances racines : associer les erreurs d'exécution directement au pilier précis du Failure Quartet (Brain, Past, Hands ou Perimeter) à l'origine de la panne.
  • Diagnostiquer la perte de raisonnement : réaliser une analyse forensique des traces pour repérer le moment exact où un agent dévie de son chemin d'exécution logique.
  • Corriger les goulots d'étranglement de latence : identifier et éliminer le sophisme de la « force brute » (Brute Force), où le surprovisionnement de jetons de calcul détruit les temps de réponse du système.
Sujets abordés
  • →Le Failure Quartet (théorie)
  • →La taxe de latence (la contrainte)
  • →L'analyse des traces (l'outil)
Activités

1 cas d'usage, 2 démonstrations

Objectifs
  • Guérir la noyade mémorielle : appliquer l'élagage du contexte et la synthèse des jetons pour maintenir l'agent strictement concentré sur des données pertinentes et à forte valeur.
  • Éliminer les erreurs d'exécution : structurer les schémas d'outils et la documentation des API afin que l'agent exécute du code externe sans sauts logiques.
  • Alléger les prompts : utiliser la distillation des instructions pour réduire des instructions système volumineuses et coûteuses en une logique d'exécution concise et déterministe.
Sujets abordés
  • →Régler le Past (optimisation de la récupération)
  • →Régler les Hands (affinage des appels d'outils)
  • →Régler le Brain (distillation des instructions)
Activités

2 cas d'usage, 2 démonstrations

Objectifs
  • Remplacer les vérifications au ressenti : déployer des tableaux de bord de sûreté quantitatifs pour mesurer la conformité à l'aide d'indicateurs concrets et reproductibles plutôt que par approximation.
  • Optimiser la latence de sécurité : régler les couches de sûreté de la plateforme pour atteindre une protection maximale des données sans provoquer de latence perceptible par l'utilisateur.
  • Maîtriser la supervision humaine (Human-in-the-Loop) : déployer un flux d'intervention basé sur un score de confiance pour solliciter un humain uniquement lorsque le score logique de l'agent chute.
Sujets abordés
  • →L'IA responsable comme indicateur de performance (conformité)
  • →Régler le périmètre (sécurité de la passerelle)
  • →Le tampon HITL forensique (boucle humaine)
Activités

1 cas d'usage, 2 démonstrations

Objectifs
  • Établir une base de référence des performances : constituer un journal de bord maître de « jeux de données de référence » (Golden Datasets) servant de vérité terrain absolue pour les tests.
  • Automatiser les défenses : mettre en place une boucle de rétroaction automatisée qui signale et corrige la dérive logique dès qu'un agent commence à se dégrader en production.
  • Prouver le ROI financier : traduire la télémétrie technique en indicateurs présentables en conseil d'administration qui démontrent des gains réels de capacité pour l'entreprise au regard des coûts d'infrastructure cloud.
Sujets abordés
  • →Le journal de bord du pilote (Golden Datasets)
  • →L'optimisation continue (CI/CO)
  • →La feuille de route du réglage des performances
Activités

1 cas d'usage, 2 démonstrations

Objectifs
  • Évaluer la compréhension des concepts clés de la formation à travers des questions basées sur des scénarios.
Sujets abordés
  • →Révision des concepts clés
Activités

5 questions à choix multiples basées sur des scénarios

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0.5 j
Avancé
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Processus Qualité

L'engagement de SFEIR Institute : une démarche d'excellence pour garantir la qualité et la réussite de toutes nos formations. En savoir plus sur notre démarche qualité

Méthodes pédagogiques mobilisées
  • Lectures / Apports théoriques (Slides) — Présentation de concepts via des supports visuels (PowerPoint, PDF).
  • Démonstration technique (Démos) — Le formateur réalise une manipulation ou une procédure devant les apprenants.
  • Étude de cas — Analyse d'une situation réelle ou fictive d'entreprise pour en tirer des solutions.
  • Quiz / QCM — Test rapide de connaissances (format papier ou numérique type Kahoot/Klaxoon).
Dispositif d'évaluation et de suivi

L'atteinte des objectifs de la formation est évaluée à plusieurs niveaux pour garantir la qualité de la prestation :

  • Évaluation continue des acquis : Vérification des connaissances tout au long de la formation via des méthodes participatives (en fonction de la formation: quiz, exercices pratiques, mises en situation) sous la supervision du formateur.
  • Mesure de la progression : Dispositif d'auto-évaluation comparatif comprenant un diagnostic initial pour situer le niveau de départ, suivi d'une évaluation finale pour valider l'évolution des compétences.
  • Évaluation de la qualité : Questionnaire de satisfaction en fin de session pour mesurer la pertinence et l'efficacité de la formation ressentie par les participants.

Questions fréquentes

Aux ingénieurs AIOps et MLOps, aux architectes de plateformes IA et cloud, et aux responsables des opérations IA ou d'ingénierie : toute personne chargée d'opérationnaliser, de renforcer et de justifier financièrement des flottes d'agents autonomes.
Une expérience de la construction de l'infrastructure d'agents autonomes et une aisance avec les architectures cloud. Il est fortement recommandé d'avoir suivi Infrastructure agentique pour l'entreprise autonome sur Google Cloud.
Vous auditerez des traces en direct pour identifier où et pourquoi un agent échoue en production, vous corrigerez les temps de réponse lents et les erreurs de logique grâce à l'élagage du contexte et à des schémas d'outils précis, vous évaluerez la sûreté et la conformité des agents avec des indicateurs quantitatifs, et vous constituerez un journal de jeux de données de référence pour empêcher la dégradation des performances.
C'est le cadre de diagnostic utilisé dans la formation pour isoler les ruptures de logique en production. Il évalue les traces d'exécution selon quatre piliers, le Brain, le Past, les Hands et le Perimeter, afin d'éliminer la « Latency Tax » du système.
La formation dure 3 heures et est animée par un formateur SFEIR Institute. Chaque module s'appuie sur des cas d'usage et des démos, et la formation se termine par un quiz de questions basées sur des scénarios.
Oui. Il s'agit d'une formation officielle Google Cloud Sparks dispensée par SFEIR Institute, partenaire certifié Google Cloud Training.

395€ € HT

par apprenant

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