Formation Azure AI

Description

Cette formation Azure AI vous permettra de maîtriser l’intelligence artificielle dans Microsoft Azure, du Machine Learning à l’IA générative.

Cette formation vous permettra d’utiliser Azure OpenAI, Cognitive Services et Azure Machine Learning Studio pour créer vos propres applications d’IA — sans code ou avec Python.

Pendant 3 jours, vous apprendrez à :

• Comprendre les concepts fondamentaux de l’IA (supervisé, non supervisé, génératif)
• Explorer l’écosystème Azure AI Studio et ses services : Vision, Speech, Text, Search, Translator
• Créer un modèle prédictif avec Azure Machine Learning Studio
• Déployer un assistant conversationnel GPT-5 via Azure OpenAI Service
• Connecter vos modèles IA à Power Apps et Power Automate
• Appliquer les bonnes pratiques de sécurité, gouvernance et conformité RGPD dans Azure

Grâce à des ateliers guidés, vous repartirez avec une mini-application IA entièrement fonctionnelle et sécurisée, déployée sur Azure.

Public

Cette formation s’adresse aux développeur·se·s, data scientist·es et chef·fes de projet souhaitant concevoir, déployer et intégrer des solutions d’intelligence artificielle dans le cloud Microsoft Azure, avec ou sans code.

Les objectifs

• Comprendre les fondamentaux de l’intelligence artificielle et du cloud Azure
• Maîtriser les principaux services d’Azure AI : Cognitive Services, OpenAI, Machine Learning
• Construire et déployer des modèles prédictifs et génératifs dans Azure
• Créer un chatbot GPT-5 avec Azure OpenAI et AI Search
• Intégrer les workflows IA dans Power Automate et Logic Apps
• Sécuriser et gouverner les projets IA (quotas, clés API, RGPD, coûts)

Pré-requis

• Connaissances de base en informatique et cloud
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation Azure AI

Jour 1 — Découvrir l’intelligence artificielle et l’écosystème Azure AI

• Introduction à l’intelligence artificielle et ses concepts clés
  • Comprendre les notions d’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement
  • Différencier les domaines : vision, langage, prédiction, automatisation
  • Explorer les cas d’usage typiques (analyse de texte, détection d’images, chatbots, prévision de ventes)
• Panorama des services Azure AI et Azure AI Studio
  • Présentation de l’écosystème Azure AI : Cognitive Services, Azure Machine Learning, OpenAI, Search, Speech avec focus sur Azure AI Studio pour workflows multimodaux
  • Vue d’ensemble du portail Azure et de la console AI Studio
  • Choisir le bon service Azure selon le besoin métier (pré-entraîné vs personnalisé)
• Découverte pratique des services cognitifs
  • Text Analytics : détection de langue, extraction d’entités, analyse de sentiment
  • Computer Vision : OCR, reconnaissance d’objets et génération de descriptions
  • Speech et Translator : conversion parole ↔ texte, traduction automatique

Mises en pratique :

• Création d’un pipeline no-code d’analyse de texte et d’images via Azure AI Studio

Jour 2 — Créer et déployer des modèles prédictifs et génératifs avec Azure Machine Learning et OpenAI

• Introduction à Azure Machine Learning Studio
  • Découverte de l’interface, du workspace et du modèle de ressources Azure
  • Comprendre le cycle de vie d’un projet ML : préparation, entraînement, validation, déploiement
  • Utiliser Automated ML et Designer pour créer un modèle sans écrire de code
• Concevoir et publier des modèles prédictifs
  • Préparation et nettoyage des données via DataStore et DataFlow
  • Entraînement d’un modèle de classification avec AutoML
  • Déploiement du modèle sous forme d’API REST et test via endpoint sécurisé
• Découverte de l’Azure OpenAI Service et de GPT-5
  • Présentation des modèles GPT, Embeddings, Whisper et DALL·E
  • Création et configuration d’un endpoint OpenAI dans Azure Portal
  • Azure AI Translator preview pour traduction multimodale

Mises en pratique :

• Création d’un chatbot d’assistance interne basé sur GPT-5 et Azure AI Search (low-code)

Jour 3 — Cas d’usage, intégration low-code et gouvernance de l’IA dans Azure

• Cas d’usage concrets dans différents secteurs
  • Retail : analyse de sentiments et recommandations produits (étude de cas Azure AI Studio)
  • Santé : génération automatique de réponses et détection anomalies (étude de cas Azure AI Studio, avec conformité RGPD)
• Intégration low-code et automatisation IA
  • Connecter les modèles IA à Power Apps, Power Automate, Azure Copilot Studio et Logic Apps
  • Créer des workflows déclenchant des actions basées sur des analyses cognitives
• Sécurité, gouvernance et bonnes pratiques Azure AI
  • Comprendre les exigences RGPD et la gestion des données sensibles dans Azure
  • Mettre en place la surveillance des modèles : dérive de données, biais, performances
  • Optimiser les coûts, gérer les quotas et sécuriser les clés API via Azure Key Vault

Mises en pratique :

• Automatiser la classification de tickets support avec Power Automate et Azure AI
• Conception d’une mini-application IA sécurisée déployée sur Azure

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FAQ

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