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et ingénieurs logiciels souhaitant intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans leurs applications. \n\nArchitectes et techniciens Cloud impliqués dans des projets d’analyse avancée ou de systèmes intelligents. \n\nToute personne amenée à concevoir, déployer ou maintenir des solutions IA sur Microsoft Azure.","-   Connaissances de base en informatique et développement logiciel. \n-   Familiarité avec au moins un langage de programmation (Python ou C# recommandé). \n-   Notions élémentaires de statistiques et de machine learning sont un plus. ","-   Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA et du machine learning dans un contexte Cloud. \n-   Utiliser les services Azure AI pour analyser des données, créer des modèles et intégrer des capacités intelligentes. \n-   Concevoir, entraîner, évaluer et déployer des modèles machine learning sur la plateforme Azure. \n-   Intégrer des fonctionnalités d’IA (vision, langage, chatbot) dans des applications métier. \n-   Appliquer des bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de performance pour des solutions IA. ","--day1--\n\n## Introduction à l’intelligence artificielle et à Azure \n\n-   Concepts fondamentaux de l’intelligence artificielle et du machine learning. \n-   Présentation de la plateforme Azure : services Cloud, principes d’architecture. \n-   Exploration des services IA disponibles (Cognitive Services, Machine Learning, Bot Services). \n-   Mise en place de l’environnement Azure pour le développement IA. \n-   Atelier guidé : création d’un espace de travail Azure AI. \n\n--break--\n\n## Données et préparation pour l’IA \n\n-   Sources de données, formats courants et bonnes pratiques de structuration. \n-   Collecte, nettoyage et transformations de données pour l’IA. \n-   Gestion des datasets dans Azure (Blob Storage, Data Lake, Tables). \n-   Introduction à l’analyse exploratoire des données. \n-   Exercices pratiques : ingestion et préparation de jeux de données. \n\n--day2--\n\n## Initiation au machine learning sur Azure \n\n-   Concepts clés du machine learning supervisé et non supervisé. \n-   Flux de développement d’un modèle ML : préparation, entraînement, validation. \n-   Azure Machine Learning Studio : interface, composants et approches. \n-   Création d’un premier modèle simple. \n-   Atelier pratique : entraînement et évaluation d’un modèle de classification. \n\n--break--\n\n## Évaluation et optimisation des modèles \n\n-   Techniques d’évaluation des performances : métriques, courbes, confusion matrix. \n-   Sélection des hyperparamètres et optimisation de modèles. \n-   Validation croisée et généralisation. \n-   Détection d’overfitting et stratégies de mitigation. \n-   Atelier : optimiser un modèle entraîné sur un dataset réel. \n\n--day3--\n\n## Déploiement de modèles et services d’API \n\n-   Approches de déploiement : conteneurs, endpoints web, services managés. \n-   Publication de modèles ML sur Azure. \n-   Création de services REST pour exploiter les prédictions. \n-   Sécurisation et gouvernance des endpoints de modèle. \n-   Exercices pratiques : déploiement d’un modèle web accessible via API. \n\n--break--\n\n## Cognitive Services – Vision par ordinateur \n\n-   Présentation des APIs de vision : reconnaissance d’images, OCR, analyse vidéo. \n-   Cas d’usage et scénarios applicatifs. \n-   Intégration des services vision dans une application existante. \n-   Travaux pratiques : reconnaissance d’objets et extraction de texte à partir d’images. \n\n--day4--\n\n## Cognitive Services – Traitement du langage naturel \n\n-   Concepts de base en NLP (Natural Language Processing). \n-   APIs de compréhension du langage, sentiment analysis, entités nommées. \n-   Intégration de services de traduction et de conversation. \n-   Atelier guidé : analyser des retours clients via NLP. \n\n--break--\n\n## Conception de chatbots intelligents \n\n-   Introduction aux bots et aux interfaces conversationnelles. \n-   Utilisation d’Azure Bot Service et Composer. \n-   Scénarisation des dialogues, intents et entités. \n-   Intégration de l’IA conversationnelle dans une application Web ou mobile. \n-   Atelier pratique : créer un chatbot simple avec capacités de compréhension. \n\n--day5--\n\n## Gouvernance, sécurité et éthique des solutions IA \n\n-   Aspects de sécurité autour des données et des modèles (authentification, RBAC, chiffrement). \n-   Gouvernance des modèles IA : traçabilité, versioning, audit. \n-   Considérations éthiques liées à l’IA (biais, explicabilité, transparence). \n-   Mise en place de processus de surveillance de modèles en production. \n-   Exemples et retours d’expérience de solutions IA en production. \n\n--break--\n\n## Synthèse, étude de cas intégrée et bonnes pratiques \n\n-   Mise en œuvre d’un projet complet intégrant ingestion, modèle, déploiement et interface utilisateur. \n-   Revue collective de l’étude de cas et échanges. \n-   Bonnes pratiques de conception, performance, optimisation des coûts. \n-   Bilan des acquis, recommandations pour aller plus loin et ressources complémentaires.","Nos formations, équilibrées entre théorie (50%) et pratique (50%), offrent un apprentissage interactif grâce à des méthodes variées comme les travaux pratiques, les mises en situation et les démonstrations. Des QCM réguliers assurent le suivi des acquis.\n\nVariables suivant les formations, les moyens techniques mis en oeuvre sont :\n\nOrdinateurs Mac ou PC, connexion internet fibre, tableau blanc ou écran (pour le distanciel).\n\nEn cas de formation intra sur site externe à Le Code, le client s'assure et s'engage également à avoir toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires\n\n(équipements informatiques...) au bon déroulement de l'action de formation visée conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué","Les supports pédagogiques sont remis aux stagiaires sous format numérique et/ou papier selon les modalités de la formation.\n\n  \n\nIls comprennent des supports de cours, des présentations, des fiches pratiques, des études de cas, des exercices applicatifs ainsi que des QCM d’entraînement selon la formation. (adapté au choix du formateur)\n\n  \n\nLes formations s’appuient sur des moyens techniques adaptés : ordinateurs, logiciels professionnels, connexion internet, écran ou vidéoprojecteur, ainsi que des outils collaboratifs et de visioconférence pour les formations à distance.\n\n  \n\nL’ensemble des supports pédagogiques est accessible pendant et après la formation afin de favoriser l’appropriation et la mise en pratique des compétences acquises.","En amont de la formation, un recueil des besoins permet de récolter des informations sur le stagiaire et ses attentes. L’évaluation se fait en cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques. En fin de formation, par un questionnaire d’auto-évaluation et/ou un examen.\n\nUn suivi de qualité est effectué grâce à nos sessions en groupe restreint (entre 2 et 9 participants maximum). Le stagiaire émargera par demi-journée et recevra une attestation de formation.","Nous informons l'ensemble de nos clients et stagiaires que nous sommes dans la capacité d’adapter les sessions selon les handicaps et les situations spécifiques. Nous nous engageons à répondre à toutes vos demandes sous un délai de 48h\n\nouvré.","Si l’une de nos formations vous intéresse, contactez-nous au +33 4 93 65 34 24 ou à l’adresse mail contact@m2g-intellect.fr. Selon votre besoin et vos attentes, nous organiserons un échange téléphonique avec le formateur pressenti afin d’adapter la\n\nformation et ses modules, puis nous vous adresserons un devis.\n\nLes dates de la formation seront à convenir sous 30 jours maximum.",0,"35.00","AI102","2026-04-28T13:41:53+00:00","2026-04-28T13:37:09+00:00","3750.00",{"id":612,"name":524,"slug":525},"/api/themes/174b8e60-d342-450b-a484-35bc04a711fd",{"id":614,"label":615,"domain":616},"/api/training_specialities/163","326 - Informatique, traitement de l’information, réseaux de transmission des données",{"label":617},"32 - Communication et information",[619],{"id":620,"name":621},"7732139d-6025-4fde-b145-39298ced3408","MENUFEATURED",{"desc-accroche":623,"Description":624,"icon-color":625,"icon-name":527,"code-langage":626,"code-snippet":627,"courte-description":628,"titre-accroche":629},"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.","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. 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