• Survol des pratiques techniques de la mise en production logiciel
  • pipeline CI/CD;
  • Revue de code;
  • Construction (build) logiciel;
  • Différents types de déploiement logiciel;
  • La gestion de configuration et d'infrastructure logiciel;
  • Observabilité d'un système.
• Techniques avancés à la mise en production, tel que
  • Introduction à l'utilisation de l'apprentissage machine dans le domaine du génie logiciel;
  • Utilisation des modèles d'apprentissage machine pour le pipeline de déploiement :
    • Prédiction des bogues
    • Utilisation de l'apprentissage machine pour estimation des coûts de maintenance du système de construction (build)
    • Utilisation des méthodes statistiques pour tester la configuration des logiciels
  • Gestion de télémetrie : 
    • Outils de gestion de télémetrie
    • Utilisation de l'intelligence artificielle pour optimiser la gestion de traces d'exécution
    • Utilisation de l'intelligence artificielle pour la prédiction des pannes de l'opération
• Mise en pratique par la laboratoire et par un mini-projet pour la résolution d'un problème (au choix d'étudiant(e)s)

Divers travaux seront proposés aux étudiants tout au long de la session afin de leur permettre de mettre en pratique les concepts discutés au cours et pour mieux comprendre les avantages et les limitations des méthodologies et les outils logiciels disponibles. Il est attendu que les étudiant(e)s aient accès à un ordinateur (non fourni par l'ÉTS) pour réaliser les travaux.