Module Technique 8 — AWS — Lambda et Serverless

Fonctions serverless et architecture event-driven

aws
lambda
serverless
Auteur·rice

François Boussengui

Date de publication

25 mars 2026

0.0.1 🎯 Objectifs d’apprentissage

  1. Serverless : concepts et avantages
  2. AWS Lambda : créer une première fonction
  3. Triggers : S3, API Gateway, CloudWatch
  4. Lambda + API Gateway = API serverless
  5. Cas d’usage data science

📚 Prérequis : Modules techniques précédents

⏱️ Temps estimé : 3 heures

1 Serverless : concepts et avantages

1.1 Présentation

Serverless : concepts et avantages est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

1.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser serverless : concepts et avantages te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

1.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

2 AWS Lambda : créer une première fonction

2.1 Présentation

AWS Lambda : créer une première fonction est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

2.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser aws lambda : créer une première fonction te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

2.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

3 Triggers : S3, API Gateway, CloudWatch

3.1 Présentation

Triggers : S3, API Gateway, CloudWatch est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

3.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser triggers : s3, api gateway, cloudwatch te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

3.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

4 Lambda + API Gateway = API serverless

4.1 Présentation

Lambda + API Gateway = API serverless est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

4.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser lambda + api gateway = api serverless te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

4.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

5 Cas d’usage data science

5.1 Présentation

Cas d’usage data science est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

5.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser cas d’usage data science te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

5.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

Synthèse

5.3.1 Les points essentiels

  1. Serverless : concepts et avantages
  2. AWS Lambda : créer une première fonction
  3. Triggers : S3, API Gateway, CloudWatch
  4. Lambda + API Gateway = API serverless
  5. Cas d’usage data science

Auto-évaluation

Explique comment serverless : concepts et avantages s’applique dans le projet central.

Explique comment aws lambda : créer une première fonction s’applique dans le projet central.

Explique comment triggers : s3, api gateway, cloudwatch s’applique dans le projet central.

Explique comment lambda + api gateway = api serverless s’applique dans le projet central.

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