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Formation Microsoft Azure IA – Concevoir et développer des solutions intelligentes (AI102)
Concevez et déployez des solutions d'intelligence artificielle à l'échelle industrielle en exploitant la puissance et la sécurité du Cloud Microsoft Azure.
Devenez un ingénieur en IA certifié : maîtrisez les Azure AI Services, l'implémentation de solutions de Vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) avec Azure OpenAI et la création d'agents conversationnels intelligents.
from azure.ai.contentsafety import ContentSafetyClient
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential
# Initialisation du client AI
client = ContentSafetyClient(endpoint, AzureKeyCredential(key))
# Analyse de texte pour une IA responsable
response = client.analyze_text(text="Contenu à analyser")
print(f"Niveau de risque : {response.hate_result.severity}")Description 
La formation AI-102 est le passage incontournable pour les développeurs souhaitant intégrer des capacités cognitives avancées dans leurs applications. Vous apprendrez à exploiter les services pré-entraînés de Microsoft pour la reconnaissance d'images, l'analyse de sentiment, la traduction automatique et la recherche sémantique. Un accent particulier est mis sur l'intégration des Large Language Models (LLM) via Azure OpenAI et sur les principes de l'IA responsable. À l'issue de ce cursus, vous serez capable de bâtir des architectures intelligentes, sécurisées et prêtes pour la production, répondant aux exigences de l'examen de certification Microsoft.
Les objectifs
Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA et du machine learning dans un contexte Cloud.
Utiliser les services Azure AI pour analyser des données, créer des modèles et intégrer des capacités intelligentes.
Concevoir, entraîner, évaluer et déployer des modèles machine learning sur la plateforme Azure.
Intégrer des fonctionnalités d’IA (vision, langage, chatbot) dans des applications métier.
Appliquer des bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de performance pour des solutions IA.
Public visé
Développeurs et ingénieurs logiciels souhaitant intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans leurs applications.
Architectes et techniciens Cloud impliqués dans des projets d’analyse avancée ou de systèmes intelligents.
Toute personne amenée à concevoir, déployer ou maintenir des solutions IA sur Microsoft Azure.
Prérequis
Connaissances de base en informatique et développement logiciel.
Familiarité avec au moins un langage de programmation (Python ou C# recommandé).
Notions élémentaires de statistiques et de machine learning sont un plus.
Le programme
Jour 1
Matinée
1. Introduction à l’intelligence artificielle et à Azure
- Concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et du machine learning.
- Présentation de la plateforme Azure : services Cloud, principes d’architecture.
- Exploration des services IA disponibles (Cognitive Services, Machine Learning, Bot Services).
- Mise en place de l’environnement Azure pour le développement IA.
- Atelier guidé : création d’un espace de travail Azure AI.
Après-midi
2. Données et préparation pour l’IA
- Sources de données, formats courants et bonnes pratiques de structuration.
- Collecte, nettoyage et transformations de données pour l’IA.
- Gestion des datasets dans Azure (Blob Storage, Data Lake, Tables).
- Introduction à l’analyse exploratoire des données.
- Exercices pratiques : ingestion et préparation de jeux de données.
Jour 2
Matinée
3. Initiation au machine learning sur Azure
- Concepts clés du machine learning supervisé et non supervisé.
- Flux de développement d’un modèle ML : préparation, entraînement, validation.
- Azure Machine Learning Studio : interface, composants et approches.
- Création d’un premier modèle simple.
- Atelier pratique : entraînement et évaluation d’un modèle de classification.
Après-midi
4. Évaluation et optimisation des modèles
- Techniques d’évaluation des performances : métriques, courbes, confusion matrix.
- Sélection des hyperparamètres et optimisation de modèles.
- Validation croisée et généralisation.
- Détection d’overfitting et stratégies de mitigation.
- Atelier : optimiser un modèle entraîné sur un dataset réel.
Jour 3
Matinée
5. Déploiement de modèles et services d’API
- Approches de déploiement : conteneurs, endpoints web, services managés.
- Publication de modèles ML sur Azure.
- Création de services REST pour exploiter les prédictions.
- Sécurisation et gouvernance des endpoints de modèle.
- Exercices pratiques : déploiement d’un modèle web accessible via API.
Après-midi
6. Cognitive Services – Vision par ordinateur
- Présentation des APIs de vision : reconnaissance d’images, OCR, analyse vidéo.
- Cas d’usage et scénarios applicatifs.
- Intégration des services vision dans une application existante.
- Travaux pratiques : reconnaissance d’objets et extraction de texte à partir d’images.
Jour 4
Matinée
7. Cognitive Services – Traitement du langage naturel
- Concepts de base en NLP (Natural Language Processing).
- APIs de compréhension du langage, sentiment analysis, entités nommées.
- Intégration de services de traduction et de conversation.
- Atelier guidé : analyser des retours clients via NLP.
Après-midi
8. Conception de chatbots intelligents
- Introduction aux bots et aux interfaces conversationnelles.
- Utilisation d’Azure Bot Service et Composer.
- Scénarisation des dialogues, intents et entités.
- Intégration de l’IA conversationnelle dans une application Web ou mobile.
- Atelier pratique : créer un chatbot simple avec capacités de compréhension.
Jour 5
Matinée
9. Gouvernance, sécurité et éthique des solutions IA
- Aspects de sécurité autour des données et des modèles (authentification, RBAC, chiffrement).
- Gouvernance des modèles IA : traçabilité, versioning, audit.
- Considérations éthiques liées à l’IA (biais, explicabilité, transparence).
- Mise en place de processus de surveillance de modèles en production.
- Exemples et retours d’expérience de solutions IA en production.
Après-midi
10. Synthèse, étude de cas intégrée et bonnes pratiques
- Mise en œuvre d’un projet complet intégrant ingestion, modèle, déploiement et interface utilisateur.
- Revue collective de l’étude de cas et échanges.
- Bonnes pratiques de conception, performance, optimisation des coûts.
- Bilan des acquis, recommandations pour aller plus loin et ressources complémentaires.
Dernière mise à jour : 28 avril 2026
En présentiel ou à distance : à vous de choisir
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.
- Il appartient au client de veiller à ce que le matériel mis à disposition soit conforme aux prérequis techniques indiqués dans le programme de formation.
- 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.