Automatiser l’administration système avec l’IA (Bash, PowerShell, Ansible)

Administrateurs systèmes et DevOps

Bonne pratique de base d’un shell (Bash ou PowerShell) - Notions sur l’automatisation (scripts, tâches planifiées, éventuellement Ansible) - Aisance avec l’édition et la lecture de code texte

Utiliser l’IA comme assistant pour générer, relire et améliorer des scripts d’administration - Sécuriser et fiabiliser les scripts Bash, PowerShell et les playbooks Ansible - Structurer une démarche de travail où l’IA accélère sans remplacer le jugement de l’admin

Positionner l’IA comme “copilot” de scripting

Rappels sur les usages possibles de l’IA pour le code et les scripts
Ce que l’IA fait bien : génération de squelette, suggestions, refactoring, documentation
Ce qu’elle ne doit pas décider seule : sécurité, architecture, opérations sensibles
Organisation du travail admin + IA : boucle proposition, vérification, tests, mise en production

Atelier pratique : demander à un modèle IA de générer un script simple, puis l’analyser ligne par ligne

Générer des scripts Bash et PowerShell avec l’IA

Exemples de tâches type : collecte d’infos, rotation de logs, sauvegardes simples, surveillance de services
Structurer ses demandes pour obtenir un script exploitable et lisible
Ajouter des garde-fous : vérifications, messages, codes de retour, logs
Adapter et franciser les scripts proposés par l’IA pour son contexte

Atelier pratique : générer et adapter plusieurs scripts Bash / PowerShell pour des tâches récurrentes

Durcir et relire des scripts existants

Faire relire un script par l’IA pour identifier fragilités et mauvaises pratiques
Améliorer la gestion des erreurs, des paramètres, des chemins et des permissions
Ajouter de la journalisation, des contrôles de cohérence et des messages explicites
Comparer différentes versions d’un script et choisir la plus robuste

Atelier pratique : soumettre des scripts existants à l’IA et construire une version durcie

Utiliser l’IA pour concevoir des playbooks Ansible

Décrire une cible d’infrastructure et laisser l’IA proposer un playbook
Structurer les rôles, variables et tâches pour rester maintenable
Faire générer des tâches idempotentes et des handlers cohérents
Documenter les playbooks en langage clair à destination de l’équipe

Atelier pratique : générer un playbook Ansible complet pour un cas simple (installation et configuration d’un service)

Sécurité et bonnes pratiques dans les scripts assistés par IA

Identifier les patterns dangereux : commandes destructrices, sudo mal utilisé, chemins en dur
Imposer des règles internes : scripts de prod, validation par revue humaine, tests obligatoires
Limiter l’exposition de données sensibles lors des échanges avec un moteur IA
Documenter les scripts générés ou modifiés par l’IA pour assurer leur reprise

Atelier pratique : établir une check-list de validation pour tout script issu d’une aide IA

Mettre en place une démarche outillée et durable

Choisir les outils d’IA : local (Ollama, modèles open source) ou cloud
Intégrer l’IA dans son workflow habituel : éditeur, CI, documentation
Capitaliser : bibliothèque de prompts, snippets et modèles de scripts réutilisables
Plan d’actions pour diffuser ces pratiques dans l’équipe d’administration

Atelier pratique : définir un mini guide interne “Utiliser l’IA pour nos scripts d’administration”

Active Learning

contrôle continu ou certification si prévue dans le financement