DevFest Lyon 2026 (04/12) : 12 sessions IA à cibler pour repartir avec une stack et un plan

Tu vas au DevFest Lyon 2026 pour “prendre la température IA” ? Mauvais objectif. Une journée de conf utile, c’est une journée où tu repars avec deux trucs concrets : une stack cible (outils, patterns, contraintes) et un plan de delivery 30-60-90 jours que tu peux coller dans Jira le lundi.

Le DevFest Lyon 2026 a lieu le 04 décembre 2026, sur un créneau 08h à 21h, avec une capacité annoncée de 400 participant·e·s et trois tracks (conférences, stands, networking). Billets journée affichés à partir de 75 € au moment du crawl. Source : page billetterie HelloAsso. Le DevFest s’inscrit dans la saison mondiale DevFest (octobre à décembre 2026), organisée par les GDG locaux, indépendamment. Source : Google for Developers.

Maintenant, le vrai sujet : comment préparer ta journée pour capter de la valeur IA sur GenAI, data, MLOps, sécurité et coûts. Et comment choisir tes talks data IA Lyon et tes sessions MLOps Lyon sans finir avec juste des “idées”.

Ce que tu viens chercher : valeur IA, pas inspiration

Si tu es décideur tech, lead, staff, EM, architecte ou platform engineer, la valeur se joue sur trois axes. Si tu rates un axe, tu repars avec un POC qui mourra au prochain sprint.

• Produit : cas d’usage, utilisateurs, “definition of done”, métriques d’impact.
• Plateforme : data, infra, MLOps/LLMOps, observabilité, intégration SI.
• Risque : sécurité, conformité, contrôle des coûts, gouvernance.

Le DevFest Lyon 2026 IA peut te donner des patterns et des REX, mais seulement si tu arrives avec une grille. Sinon tu subis le programme, tu “picorres” et tu n’atterris nulle part.

Méthode simple pour sélectionner les sessions IA (et ne pas te planter)

Étape 1 : fixe 1 objectif principal + 1 objectif secondaire

Un seul objectif principal. Pas trois. Tu dois pouvoir le dire en une phrase, avec un livrable attendu.

• Objectif principal (exemples) : “mettre en prod un assistant interne”, “réduire le coût d’inférence”, “industrialiser l’évaluation qualité”, “sécuriser les usages LLM”.
• Objectif secondaire : un truc qui débloque le principal (ex : “gouvernance des prompts”, “monitoring”, “data readiness”).

Tu viens ensuite mapper chaque talk potentiel sur tes objectifs. Si le talk est “intéressant” mais ne sert aucun objectif, tu le sautes. C’est dur. C’est le but.

Étape 2 : classe les talks en 4 familles “value”

• GenAI produit : assistants, RAG, agents, tool-calling, UX, garde-fous.
• Data engineering : qualité, catalog/lineage, accès, pipelines embeddings, gouvernance.
• MLOps/LLMOps : évaluation, CI/CD, observabilité, versioning, incident management.
• Risk & FinOps : sécurité, conformité, coûts d’inférence, latence, choix d’hébergement.

Sur une conf IA Lyon décembre 2026 en format multi-tracks, tu veux une couverture équilibrée : au moins 1 session “produit”, 1 “data”, 1 “LLMOps”, 1 “risque/coûts”. Sinon tu construis une cathédrale sur du sable.

Étape 3 : utilise une matrice impact vs faisabilité 90 jours

Tu notes chaque talk pressenti sur 2 axes :

• Impact business/ops (faible à fort).
• Faisabilité en 90 jours dans ton contexte (faible à forte).

Priorité absolue : impact fort + faisabilité forte. Deuxième priorité : impact fort mais faisabilité faible (à garder pour la roadmap, pas pour ton prochain sprint). Le reste, tu vires.

Étape 4 : impose un livrable par session

Règle d’or : tu n’assistes pas à un talk sans livrable. Un livrable, c’est un truc que tu peux partager en interne le lendemain. Exemples :

• un blueprint d’archi RAG “minimum viable”
• une check-list sécurité LLM pour revue RSSI
• un protocole d’évaluation (golden set, métriques, seuils)
• un budget-type d’inférence (ordre de grandeur et postes dominants)
• un backlog POC en 10 items

Les 12 sessions IA à cibler : une shortlist par “type de talk”

Je ne peux pas te garantir la liste exacte des intitulés 2026 sans reconsulter le programme détaillé. Donc je fais mieux : je te donne 12 types de sessions IA à repérer dans les trois tracks, avec ce que tu dois en sortir. Tu prends le programme officiel, tu coches les talks qui matchent ces profils.

Bloc A : GenAI qui sort du slide (4 sessions)

• 1) RAG en production (pattern, pas démo)

  Ce que tu veux entendre : choix d’indexation, chunking, embeddings, reranking, cache, gestion du contexte long, latence, erreurs.

  Livrable : un blueprint “RAG v1” adapté à ton SI (data sources, fréquence refresh, SLA).

• 2) Agents et tool-calling pour automatiser des actions

  Ce que tu veux entendre : quelles actions sont autorisées, comment limiter les dégâts, design “human-in-the-loop”, gestion des permissions.

  Livrable : une liste de garde-fous et un modèle d’autorisation (scopes, IAM, secrets).

• 3) Design produit d’un assistant interne

  Ce que tu veux entendre : segmentation utilisateurs, cas d’usage précis, parcours, adoption, feedback loop, mesure d’impact.

  Livrable : une PRD light (problème, users, tâches, KPI, risques).

• 4) Évaluation de la qualité LLM (avant la prod)

  Ce que tu veux entendre : constitution d’un golden set, métriques, human eval, tests de non-régression, gating CI.

  Livrable : un protocole d’éval prêt à lancer sur ton cas d’usage.

Bloc B : Data et plateforme (3 sessions)

• 5) Data readiness pour GenAI (qualité, accès, gouvernance)

  Ce que tu veux entendre : data ownership, catalog/lineage, droits d’accès, rétention, PII, données obsolètes.

  Livrable : une check-list “data prête pour IA” et les prérequis par source.

• 6) Pipelines embeddings et ingestion (à l’échelle)

  Ce que tu veux entendre : orchestration, incrémental, déduplication, versioning des embeddings, recalcul, coûts.

  Livrable : un schéma de pipeline + points de contrôle (qualité, drift, coût).

• 7) Observabilité LLM (latence, coûts, qualité, incidents)

  Ce que tu veux entendre : métriques utiles, traces, logs, dashboards, SLO, alerting, post-mortems.

  Livrable : un modèle de dashboard et une liste d’alertes “seuils”.

Bloc C : MLOps/LLMOps, le vrai différenciateur (3 sessions)

• 8) CI/CD pour prompts, modèles et configs

  Ce que tu veux entendre : versioning, review, rollback, environnements, tests automatiques, gestion de changements.

  Livrable : une convention de versioning + workflow de review.

• 9) Stratégies de serving : routing, modèles petits vs gros, fallback

  Ce que tu veux entendre : quand router vers un modèle plus cher, quand résumer, quand refuser, comment fallback sans casser l’UX.

  Livrable : une politique de routing (règles simples + exceptions).

• 10) Run et SRE pour IA (incidents, drift, post-prod)

  Ce que tu veux entendre : runbooks, ownership, on-call, gestion de drift, gestion des tickets utilisateurs.

  Livrable : un runbook v1 et une RACI (qui fait quoi).

Bloc D : Sécurité et coûts, là où tout se joue (2 sessions)

• 11) Sécurité LLM et agents (données, permissions, supply chain)

  Ce que tu veux entendre : gestion des secrets, isolation, journalisation, accès aux outils, risques d’injection de prompt, dépendances.

  Livrable : une check-list de revue sécurité avant pilote.

• 12) FinOps GenAI : coûts d’inférence, postes dominants, optimisations

  Ce que tu veux entendre : ce qui coûte vraiment (tokens, retrieval, embeddings, infra), techniques d’optim (cache, batching, routing), mesure du coût par action.

  Livrable : un budget-type mensuel + modèle de suivi (coût par requête, par utilisateur, par tâche).

Tu veux une règle simple : si un talk ne te permet pas de produire un de ces livrables, ce n’est probablement pas un bon choix pour toi cette année.

Check-list “questions à poser” pendant les Q&A (et au stand ensuite)

Le Q&A, c’est là que tu récupères les détails qui manquent aux slides. Tu veux des réponses testables, pas des opinions.

Produit et ROI

• Quel problème exact est résolu, pour quel persona, dans quel flux de travail ?
• Quelle métrique de succès : temps gagné, taux de résolution, qualité, réduction d’erreurs ?
• Qu’est-ce qui est automatisé vs assisté ? Où sont les garde-fous ?

Données

• Quelles sources de données, quelle fraîcheur, quel niveau de qualité ?
• Comment sont gérés droits d’accès, PII, rétention, suppression ?
• Qui est owner de la donnée et qui arbitre quand ça coince ?

Architecture

• Pourquoi ce pattern : RAG, agent, workflow, tool-calling ? Quelles alternatives ont été rejetées ?
• Latence : comment est-elle tenue (cache, pré-calcul, streaming, batch) ?
• Plan B : que se passe-t-il si le modèle tombe, si le retrieval échoue, si la donnée est indisponible ?

Évaluation

• Quel est le jeu de tests (golden set) et comment il est maintenu ?
• Quels tests de non-régression avant déploiement ?
• Comment est mesurée la dérive et à quel moment on rollback ?

Sécurité et conformité

• Quels contrôles sur données sensibles : masquage, chiffrement, isolation, journalisation ?
• Comment sont gérés secrets, IAM, audit, traçabilité des actions d’un agent ?
• Supply chain : conteneurs, dépendances, images, scans, SBOM ?

Coûts

• Quels sont les 2 postes de coût qui dominent réellement ?
• Quelles optimisations ont été testées, avec quels gains mesurés ?
• Quel est le coût par action utile (pas par “requête”) ?

Si tu n’oses pas poser ces questions en salle, tu les poses en 1:1 au speaker après. C’est souvent là que tu récupères le “comment”.

Plan de journée : comment utiliser les 3 tracks sans te disperser

Avec trois tracks, tu vas forcément rater des choses. Ce n’est pas un problème si tu structures.

• Matin : 2 talks “architecture et patterns” (RAG, agents, serving). Tu optimises pour la clarté technique.
• Midi : networking ciblé. Tu viens avec 3 questions précises (coûts, sécu, éval). Tu repars avec 2 contacts utiles, pas 15 cartes.
• Après-midi : 2 talks “industrialisation” (LLMOps, CI/CD, observabilité). Tu optimises pour le run.
• Fin de journée : 1 talk “Risk & FinOps”. Tu optimises pour éviter les mauvaises surprises.

Si tu dois arbitrer : privilégie les retours d’expérience et les talks qui donnent des chiffres, des seuils, des choix tranchés. Les “tours d’horizon” sont faciles à lire plus tard, et souvent trop génériques.

Mini-plan post-événement : transforme le DevFest en delivery

J+2 à J+7 : consolidation (pas de “on verra”)

• Une note par talk : 3 points, 2 risques, 1 action.
• Un decision log : ce qu’on adopte, ce qu’on écarte, pourquoi.
• Un doc “stack cible v0” : modèle, orchestration, data sources, observabilité, sécurité, coûts.

J+7 à J+30 : POC cadré (avec protocole d’éval avant dev)

• Choisis un cas d’usage prioritaire, un sponsor métier, un owner technique.
• Définis l’évaluation avant d’implémenter : golden set, métriques, seuils, critères d’acceptation.
• Cadre un budget prévisionnel (enveloppe infra, coût d’inférence, limites d’usage).

J+30 à J+60 : pilote maîtrisé (observabilité + gouvernance)

• Mets en place observabilité : qualité, latence, coûts, incidents.
• Formalise la gouvernance : qui peut changer un prompt, un modèle, une règle de routing, un accès data.
• Documente les risques et les contrôles (sécurité, conformité, traçabilité).

J+60 à J+90 : industrialisation (le moment où la vraie vie commence)

• CI/CD complet, contrôles, rollback, runbooks, ownership clair.
• SLO/SLA : ce qui est “acceptable”, ce qui déclenche alerte, ce qui déclenche arrêt.
• Mesure d’impact : gains temps, taux d’adoption, réduction d’erreurs, coût par action.

Ressources Lyon IA utiles pour préparer ton focus sécurité, gouvernance et prod

• Souveraineté et décisions d’hébergement : https://lyon-ia.com/blog/souverainete-des-donnees-a-lyon-2809-7-decisions-avant-de-brancher-une-genai
• Checklist industrialisation DSI (POC vers run, MLOps, coûts, risques) : https://lyon-ia.com/blog/industrialiser-lia-en-dsi-a-lyon-1310-la-checklist-poc-vers-run-mlops-couts-risques
• Mesurer l’impact : https://lyon-ia.com/blog/mesurer-gain-reel-usage-ia
• Sécuriser un agent qui a accès à tes outils : https://lyon-ia.com/blog/securiser-un-agent-ia
• Shadow AI (usage non déclaré) : https://lyon-ia.com/blog/shadow-ai-en-entreprise

Ce que tu fais dès maintenant (avant le 04/12)

Si tu veux que le DevFest Lyon 2026 IA te rapporte un plan, pas une playlist YouTube, fais ça :

• Choisis ton objectif principal (un seul) et écris-le dans une phrase.
• Prépare ta grille : impact, faisabilité 90 jours, livrable attendu.
• Liste tes contraintes à clarifier : coûts d’inférence, latence, sécurité, observabilité, gouvernance.
• Arrive avec 10 questions (celles de la check-list ci-dessus).
• Bloque dans ton agenda un créneau J+3 (1h) pour écrire le decision log, sinon tu ne le feras pas.

Le DevFest Lyon, c’est une journée. Ton avantage compétitif, c’est ce que tu fais dans les 30 jours après. Si tu ressors avec une stack v0 et un plan 30-60-90, tu as gagné. Sinon tu as juste “assisté” à une conférence IA Lyon décembre 2026, et tu recommenceras l’an prochain.