Objectifs pédagogiques

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

• Comprendre les notions clés d’intelligence artificielle et de machine learning.
• Explorer Azure Cognitive Services, notamment Vision, Speech et Language.
• Utiliser Azure Machine Learning pour créer et déployer des modèles.
• Déployer et intégrer des solutions IA dans des applications cloud Azure.
• Se préparer efficacement à l’examen AI-900 pour décrocher la certification.

Public visé

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

• Les débutants en IA qui souhaitent acquérir des compétences concrètes sur Azure.
• Les développeurs, responsables techniques ou chefs de projet qui veulent comprendre les services IA disponibles.
• Les professionnels IT qui préparent la certification Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900).
• Les décideurs ou entrepreneurs intéressés par les technologies IA dans un environnement cloud.

Prérequis

Aucun prérequis spécifique n’est nécessaire.

Contenu de la formation

La formation intensive d’une journée est structurée comme suit :

Introduction à l’intelligence artificielle

• Définitions et concepts clés de l’IA, du Machine Learning (ML) et du Deep Learning.
• Typologie des algorithmes : supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement.
• Cas d’usage en entreprise : NLP, vision par ordinateur, moteurs de recommandation, etc.

Introduction à Azure AI

• Panorama des services IA Azure : Azure Cognitive Services, Azure Machine Learning.
• Zoom sur Cognitive Services : vision, analyse de texte, traduction, reconnaissance vocale…
• Azure Machine Learning : créer, entraîner et déployer des modèles ML sur Azure.

Démo & Q&A

• Mise en action des outils Azure AI (Cognitive Services, Azure ML Studio).
• Session de questions-réponses avec l’instructeur.

Mise en pratique des Azure Cognitive Services

• Computer Vision : détecter des objets dans des images via l’API de reconnaissance.
• Traitement du langage naturel : analyse de texte, détection de sentiments, langues.
• Reconnaissance vocale : introduction à la transcription et à la synthèse vocale.

Atelier pratique : créer une mini application IA

• Construction guidée d’une solution simple (vision ou NLP) avec les API Azure.
• Exercice en groupe : chaque participant prototype une application avec un service Azure AI.

Clôture & préparation à l’examen AI-900

• Récapitulatif des enseignements clés.
• Conseils pour réussir l’examen : stratégies, ressources officielles, calendrier.
• Q&A finale et discussion sur les cas d’usage Azure AI dans vos projets.

Points clés & livrables

• Pédagogie accessible : parcours pensé pour les débutants avec alternance théorie/pratique.
• Compétences IA : acquisition des bases IA et ML directement sur la plateforme Azure.
• Certification reconnue : validation officielle Microsoft, valorisable auprès des employeurs.
• Workshops concrets : manipulation directe des services Azure AI pour comprendre outils et usages.
• Formateurs experts : professionnels de l’IA et du cloud en mission au quotidien.

Approche pédagogique

• Démos live : interaction temps réel avec les services IA du cloud Azure.
• Ateliers pratiques et cas réels : application des concepts dans différents secteurs.
• Sessions de feedback : bonnes pratiques et pièges observés sur le terrain.
• Simulations & outils : ressources Azure pour répéter les scénarios d’examen.

Évaluation & certification

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

Normes & références

• 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.