diff --git a/README b/README
deleted file mode 100644
index fbc0610..0000000
--- a/README
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-# Observabilité pour l'IoT et l'Industrie
-
-## Les 3 piliers de l'observabilité
-
-### Journaux (événements)
-
-### Métriques (mesures quantitatives)
-
-### Traces (chemin d'une requête)
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diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..932a167
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,56 @@
+# Observabilité pour l'IoT et l'Industrie
+
+## Les 3 piliers de l'observabilité
+
+### Journalisation (Logging)
+
+La journalisation désigne la pratique consistant à enregistrer les événements qui se produisent dans un système, tels que les erreurs, les avertissements et les messages informatifs.
+
+Chaque entrée de journal (log) contient des informations sur un événement survenu à un moment précis, ce qui aide au suivi du système et au débogage.
+
+#### Types de logs :
+
+##### Logs simples (Plain Logs)
+
+Des logs sous forme de texte libre, faciles à générer mais souvent difficiles à analyser car ils manquent de structure.
+
+##### Logs structurés (Structured Logs)
+
+Des logs généralement formatés en JSON ou dans d’autres formats structurés.
+Ils sont beaucoup plus faciles à analyser automatiquement, à agréger et à filtrer.
+
+- Utiliser des bibliothèques de journalisation pour standardiser la forme des logs.
+- Agréguer les logs pour gérer efficacement un grand volume et éviter les surcharges.
+- Stocker les logs dans un système de stockage persistant (ex. Elasticsearch) afin de pouvoir les consulter et les analyser sur le long terme.
+- Utiliser des outils de visualisation comme Kibana pour interroger, filtrer et visualiser les données de log.
+
+### Métriques (mesures quantitatives)
+
+Les métriques sont des représentations numériques de données qui décrivent le comportement de composants ou de services au fil du temps.
+
+Elles permettent d’obtenir une vision sur les performances et l’état de santé d’un système.
+
+Les métriques sont généralement agrégées dans le temps, afin d’identifier des **tendances** ou des anomalies.
+
+Elles permettent de comprendre des indicateurs usuels de performance d’un système, tels que :
+ - les temps de réponse,
+ - les taux d’erreur,
+ - l’utilisation des ressources (CPU, mémoire, réseau, etc.).
+
+La plupart des bibliothèques de programmation intègrent des mécanismes pour collecter et exposer des métriques.
+
+Dans certains environnements, des bibliothèques dédiées aux métriques peuvent envoyer les données vers des endpoints prévus pour la supervision.
+
+### Traçage (chemin d'une requête)
+
+Le traçage consiste à capturer le parcours d’une requête à travers les différents composants d’un système.
+
+Il permet de comprendre comment les services interagissent entre eux lors de l’exécution d’une même requête.
+
+Chaque trace est associée à un identifiant global (trace ID) transmis à travers l’ensemble des services impliqués.
+
+Des outils de traçage distribué comme Jaeger ou Zipkin permettent de visualiser le chemin parcouru par la requête, afin d’identifier facilement les goulots d’étranglement ou les points de défaillance.
+
+OpenTelemetry fournit une approche standardisée pour implémenter le traçage dans différents langages de programmation.
+
+Le traçage permet de mettre en évidence des problèmes de performance à divers niveaux de l’architecture des services.