Formation Introduction to AI in Azure (AI-901)

Découvrez les fondamentaux de l'IA sur Azure et apprenez à intégrer des services intelligents clés au sein de vos architectures d'entreprise.

Explorez le potentiel de l'intelligence artificielle sur le cloud de Microsoft : appréhendez Azure OpenAI, les services de vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et les principes fondamentaux de l'IA responsable pour valider vos compétences clés.

1 jour (7 h)

Inter : 800,00 € HT/pers

Intra : nous consulter

import os
from azure.ai.inference import ChatCompletionsClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

# Connexion aux services d'inférence Azure AI
client = ChatCompletionsClient(
	endpoint=os.environ["AZURE_AI_ENDPOINT"],
	credential=AzureKeyCredential(os.environ["AZURE_AI_KEY"])
)

response = client.complete(
	messages=[{"role": "user", "content": "Hello Azure AI!"}]
)

Description

L'intelligence artificielle transforme en profondeur les services cloud modernes. Cette formation d'introduction est conçue pour donner aux développeurs, architectes et profils RH une vision d'ensemble claire des capacités d'Artificial Intelligence sur Microsoft Azure. Vous découvrirez comment exploiter les modèles de langage via Azure OpenAI, analyser des images, traiter du texte et automatiser des tâches sans repartir de zéro. L'accent est mis sur les cas d'usage business réels, la mise en œuvre de solutions low-code/no-code et le respect des chartes d'éthique et de sécurité imposées par l'écosystème cloud professionnel.

Les objectifs

Comprendre les concepts fondamentaux de l'intelligence artificielle
Découvrir les services Azure qui permettent de créer des solutions d'IA
Acquérir un ensemble de compétences technologiques de base
Être préparé à passer la certification AI-901 : principes de base de l'IA Microsoft Azure

Public visé

Professionnels en début de carrière en développement de solutions d'IA, disposant de notions en Python et des fondamentaux du cloud (stockage, calcul, authentification).

Prérequis

Connaissance de base de la syntaxe Python et des techniques de programmation, compréhension des concepts fondamentaux du cloud (stockage cloud, calcul cloud, authentification et autorisation basées sur le cloud).

Le programme

Jour 1

Matinée

1. _Concepts, ML et vision (3h30)_

Module 1 - Concepts IA/ML, IA responsable (équité, fiabilité, confidentialité, inclusion, transparence) (1h00)
Contenu : définitions de l'IA, du Machine Learning, du Deep Learning et de l'IA générative avec exemples d'applications professionnelles ; identification des différentes charges de travail IA (vision, langage, décision, génération) ; introduction aux services Azure correspondants.
Dimension IA responsable au cœur de la séquence : présentation détaillée du cadre Microsoft d'IA responsable (équité, fiabilité et sécurité, confidentialité et sécurité des données, inclusion, transparence, responsabilité) et de son application concrète.
Module 2 - Machine Learning sur Azure (Azure ML, pipelines) (0h45)
Contenu : apprentissage supervisé vs non supervisé ; métriques d'évaluation clés ; Azure Machine Learning (expériences, compute clusters, pipelines ML, AutoML) ; cycle de vie d'un modèle.
Travaux pratiques - Lab officiel 00 : explorer Microsoft Foundry - créer et configurer un projet AI (0h30)
Déroulé : création et configuration d'un projet AI dans Microsoft Foundry ; découverte de l'interface et des ressources associées.
Lien officiel : https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Exercises/00-explore-foundry.html
Module 3 - Vision par ordinateur (Azure AI Vision, Custom Vision) (0h45)
Contenu : Azure AI Vision (analyse d'images, détection d'objets, OCR, reconnaissance) ; Custom Vision (entraînement de modèles de classification et de détection personnalisés) ; cas d'usage métier.
Travaux pratiques - Lab officiel 05a : vision par ordinateur - analyser et générer des images dans Foundry (0h30)
Déroulé : analyse d'images via Azure AI Vision ; interprétation des résultats (objets, texte, description) ; génération d'images.
Lien officiel : https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Exercises/05a-image-analysis.html

Après-midi

2. _NLP, Speech et IA générative (3h30)_

Module 4 - NLP et Speech (Azure AI Language, Speech, Translator) (0h45)
Contenu : Azure AI Language (analyse de texte, détection de sentiment, extraction d'entités, CLU, QnA) ; Azure AI Speech (reconnaissance vocale STT, synthèse TTS, traduction vocale) ; Azure AI Translator.
Travaux pratiques - Lab officiel 04a : explorer Azure Speech Voice Live dans Foundry (0h25)
Déroulé : mise en œuvre de la reconnaissance et de la synthèse vocale ; test de scénarios vocaux en temps réel.
Lien officiel : https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Exercises/04a-speech.html
Module 5 - IA générative, Azure OpenAI, Agents IA (LLMs, prompt engineering) (0h50)
Contenu : fonctionnement des LLMs (tokenisation, prompt engineering) ; Azure OpenAI Service (GPT-4, DALL·E, Embeddings) ; Microsoft Foundry comme portail unifié ; agents IA et workflows agentiques (RAG via Foundry IQ).
Travaux pratiques - Lab officiel 02a : déployer un modèle génératif et créer un agent (0h35)
Déroulé : déploiement d'un modèle génératif ; création d'un agent simple ; test d'interactions.
Lien officiel : https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Exercises/02a-generative-ai.html
Travaux pratiques - Lab officiel 07 : Foundry IQ - connecter un agent à une base de connaissances (RAG) (0h20)
Déroulé : connexion d'un agent à une base de connaissances via Foundry IQ ; test d'une requête augmentée par la récupération de contexte (RAG).
Lien officiel : https://microsoftlearning.github.io/mslearn-ai-fundamentals/Instructions/Exercises/07-foundry-iq.html
Préparation spécifique à l'examen AI-901 et bilan (0h35)
Déroulé : synthèse des domaines de l'examen AI-901 et de leur pondération ; méthodologie de préparation ; questions-types commentées ; rappel des modalités d'inscription et de passage ; bilan des acquis.

Dernière mise à jour : 10 juillet 2026

En présentiel ou à distance : à vous de choisir

Dans vos locaux

Pour ancrer les apprentissages et encourager la dynamique collective.

En classe virtuelle

Pour allier flexibilité et interactions en temps réel avec le formateur.

Dans nos locaux

Pour favoriser la concentration, les échanges et le confort des apprenants.

Les modalités de formation

Suivi et évaluation :

Recueil des besoins en amont pour identifier les attentes du stagiaire
Évaluation continue : études de cas et travaux pratiques pendant la formation
Évaluation finale : questionnaire d'auto-évaluation

Format et encadrement :

Formation équilibrée alliant théorie et pratique (minimum 50%)
Sessions en petits groupes (2 à 9 participants) pour un suivi personnalisé
Émargement par demi-journée et remise d'une attestation de formation

Moyens pédagogiques et techniques :

Méthodes interactives et suivi des acquis : travaux pratiques, projet fil rouge, mises en situation, démonstrations, QCM…
Les stagiaires doivent être équipés de leur matériel informatique pour suivre la formation, que ce soit dans nos locaux ou sur site externe.
Les prérequis techniques seront communiqués aux apprenants en amont de la formation, lors de l'analyse des besoins, en fonction des spécificités de chaque client.
Accessibilité: nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d'adapter les sessions en cas de situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes les demandes dans un délai de 48h ouvré.

Conditions et délais d'accès :

Si l'une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 04 93 65 34 24 ou à l'adresse mail contact@le-code.dev. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d'adapter la formation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis. Les dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.
Concernant les formations Actions Collectives, l'inscription est possible jusqu'à 24h ouvrées avant le début de la formation.