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Peut-on sereinement confier la mise à jour de 200 serveurs hétérogène et non documentés à l'IA ?

REXAutomatisationInfrastructure

09/12/2026 | 11h35 - 11h55

Description

Faire des MAJ sur 200 VM legacy, hétérogènes et sans doc : mission impossible ? 
Récit d'une opération réussie grâce à l'IA, en partant d’un premier PoC trop gourmand en tokens par un workflow hybride maîtrisé puis en passant à l’échelle.

Mettre à jour des machines, c'est rarement une partie de plaisir. Mais quand chaque client arrive avec son propre legacy, qu'aucune machine ne ressemble à une autre, qu'il n'y a pas de préprod et — surtout — quand la documentation se fait rare, on frôle le cauchemar.

En 2026, l'idée est séduisante : brancher de l'IA pour se sortir de cet enfer. Sauf qu'en pratique, le piège se referme vite entre contextes surchargés, lenteurs d'exécution et factures de tokens astronomiques.

Chez Theodo Cloud, nous avons relevé le défi en construisant une usine agentique capable de traiter le legacy hétérogène de différents clients sur plus de 200 machines. En passant d'un simple PoC à une usine d'exécution à l'échelle, nous avons augmenté la fiabilité tout en gardant les coûts sous contrôle.

Pendant ce retour d'expérience, nous retracerons la trajectoire complète du projet :
  • Du PoC monolithique au multi-agents : comment notre v0 (agent unique) et notre v1 (flotte d'agents) ont validé le concept, mais ont explosé notre budget.
  • La re-pragmatisation par le code : la transition vers la v2 grâce à la réintroduction de scripts déterministes pour l'exploration et les tests, couplée à une base de connaissances pour éviter de réanalyser les machines en boucle.
  • Passage à l'échelle et sécurité : l'aboutissement avec la v3, son exécution en quasi-autonomie sur la non-production et le maintien de la validation humaine (*human-in-the-loop*) sur la production.

À la fin de ce talk, vous repartirez avec :

  1. Une méthode concrète pour réintroduire du déterminisme dans vos agents IA et savoir quoi confier aux scripts déterministes plutôt qu'au raisonnement LLM.
  2. Les retours terrain de nos clients : perception du changement, niveau de confiance et impact réel sur leurs équipes.
  3. Nos métriques réelles de production: gains de temps par serveur, ROI financier et pourcentage exact de tokens économisés de la v1 à la v3.

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