Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

• Concevoir l’architecture d’une solution Azure AI de bout en bout.
• Configurer, sécuriser et déployer Azure Cognitive Services (Vision, Speech, Language).
• Exploiter Azure Machine Learning pour entraîner, optimiser et publier des modèles.
• Intégrer les composants IA dans des applications Azure (App Service, Functions, Logic Apps, bots...).
• Appliquer les bonnes pratiques d’IA responsable et se préparer efficacement à l’examen AI-102.

Public visé

La formation s’adresse à un large public, notamment :

• Les ingénieurs IA/ML et développeurs qui industrialisent des services Azure Cognitive.
• Les data scientists et architectes techniques qui conçoivent des pipelines Azure ML.
• Les consultants, chefs de projet et responsables produit qui doivent encadrer des cas d’usage IA sur Azure.
• Les professionnels IT visant la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102).

Prérequis

Une connaissance de base d’Azure et des notions ML facilite la progression. Une maîtrise intermédiaire de Python est recommandée.

Contenu de la formation

Le parcours se déroule sur deux journées intensives et s’articule ainsi :

Conception d’une solution Azure AI

• Rappels sur les options Azure AI, patterns d’architecture, sécurité et gouvernance.
• Choisir entre Azure Cognitive Services, Azure ML et services personnalisés.
• Structurer les pipelines de données, les conteneurs et les endpoints.

Azure Cognitive Services avancés

• Vision : Custom Vision, Face API, OCR et scénarios industriels.
• Language : Azure OpenAI Service, Language Studio, QnA Maker & bots.
• Speech : transcription, traduction, synthèse, intégration dans des apps temps réel.

Atelier architecture & démonstrations

• Mise en œuvre d’un use case bout en bout dans Azure Portal et via CLI.
• Q&A guidé sur les pièges d’implémentation et les critères d’examen.

Azure Machine Learning et automatisation

• Création d’environnements de travail, jeux de données, expériences et pipelines.
• Entrainer, optimiser et valider des modèles (AutoML, Python SDK, responsables ML).
• Déployer sur des endpoints gérés, surveiller et mettre à l’échelle.

Atelier pratique – orchestrer une application IA

• Construction d’une application combinant Cognitive Services, Azure ML et Logic Apps.
• Ajout de contrôles d’IA responsable, supervision et publication sécurisée.

Clôture & préparation à l’examen AI-102

• Bilan des acquis, checklist opérationnelle et feuille de route.
• Stratégies d’examen : structure AI-102, exemples de questions, ressources clés.
• Q&A final et partage de cas d’usage Azure AI déployés sur le terrain.

Points clés & livrables

• Pédagogie appliquée et orientée production, avec alternance théorie/labs.
• Maîtrise concrète des services Azure Cognitive et Azure ML.
• Préparation officielle à la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate.
• Workshops opérationnels, templates d’architecture et scripts réutilisables.
• Formateurs Azure MVP/experts IA déployant des workloads réels.

Approche pédagogique

• Démos live : interactions directes avec les services IA du cloud Azure.
• Ateliers pratiques & études de cas métiers dans plusieurs secteurs.
• Sessions de feedback pour adopter les meilleures pratiques et éviter les pièges.
• Simulations d’examen et utilisation des outils Azure (Portal, CLI, SDK).

Évaluation & certification

• QCM de validation en fin de parcours.
• Études de cas pratiques.
• Évaluation continue avec feedback personnalisé.

Normes & référentiels

• Azure Well-Architected Framework.
• ISO/IEC 19086.
• RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
• NIST Cloud Computing Standards (SP 500-292).
• ISO 27001 Sécurité de l’information.