Formation : Mettre en œuvre l’ingénierie de l’IA générative avec Azure Databricks (DP-3028)

Exploiter pleinement le potentiel des modèles génératifs dans Azure

Les modèles de langage à grande échelle transforment en profondeur les méthodes de travail dans les domaines de l’analyse, de la data science et de l’intelligence artificielle. Grâce à Azure Databricks, ces technologies sont désormais accessibles dans un environnement cloud puissant et collaboratif. Cette formation vous propose une approche concrète et structurée pour comprendre et implémenter des modèles génératifs dans des cas d’usage réels.

Contrairement à une simple introduction à l’IA, ce parcours s’adresse à des profils souhaitant aller plus loin. Il permet de maîtriser non seulement les modèles eux-mêmes, mais aussi tout l’écosystème qui les entoure : gestion des données, évaluation des performances, optimisation, sécurité, gouvernance, déploiement. Vous apprendrez à raisonner comme un ingénieur IA moderne, capable d’intégrer des composants complexes dans un pipeline robuste.

Construire des solutions IA centrées sur la qualité et la responsabilité

Aujourd’hui, produire un modèle performant ne suffit plus. Il faut aussi qu’il soit interprétable, fiable et conforme aux exigences éthiques. C’est pourquoi une partie du programme est consacrée à l’IA responsable. Vous verrez comment identifier les risques, intégrer des outils de sécurité, et concevoir des modèles alignés avec les bonnes pratiques du marché. Azure Databricks offre des fonctionnalités clés pour vous aider à mettre en œuvre ces standards.

Vous découvrirez également comment structurer vos données pour améliorer la pertinence de vos modèles. L’approche fine-tuning permet d’adapter un modèle existant à un cas métier spécifique sans avoir à le reconstruire entièrement. Cette stratégie permet de gagner du temps, d’économiser des ressources et d’obtenir des résultats bien plus précis.

Une architecture pensée pour la scalabilité et le déploiement

L’ingénierie de l’IA ne s’arrête pas à l’entraînement. Il faut aussi penser à la mise en production. C’est pourquoi la formation intègre un module complet dédié aux LLMOps. Vous apprendrez à déployer vos modèles dans Azure à l’aide de MLflow, à suivre leurs performances dans le temps, et à automatiser leur mise à jour. Unity Catalog vous permettra en plus de centraliser la gestion des modèles, des droits d’accès et des ressources.

L’un des grands atouts d’Azure Databricks est sa capacité à combiner des outils de traitement de données avancés avec des modèles d’IA de dernière génération. En apprenant à exploiter cette synergie, vous serez capable de créer des solutions intelligentes, connectées à vos sources de données, et parfaitement intégrées à votre infrastructure cloud.

Une formation orientée action et montée en compétences rapide

Ce programme est structuré pour faire monter les participants en compétences rapidement. Chaque thématique aborde un bloc essentiel de l’ingénierie IA moderne. Vous découvrirez des outils comme LangChain, LlamaIndex, ou encore Haystack, qui permettent de construire des logiques de raisonnement complexes. Vous apprendrez également à évaluer vos modèles en toute objectivité, à l’aide de métriques adaptées et d’approches comme LLM-as-a-judge.

Grâce aux cas pratiques, vous saurez comment adapter les concepts à vos projets internes. L’objectif n’est pas seulement de comprendre, mais de savoir faire. Et surtout, de pouvoir reproduire ces méthodes dans des contextes variés, tout en respectant les exigences de qualité, d’éthique et de scalabilité.

FAQ

Cette formation est-elle accessible à un profil non développeur ?
Oui, si vous avez déjà des bases en intelligence artificielle et en manipulation de données, même sans être développeur confirmé, vous pourrez suivre le programme sans difficulté.

Quelle est la différence entre cette formation et un cours classique sur Azure ?
Cette formation est centrée sur l’IA générative et les modèles de langage. Elle va bien au-delà d’un simple usage d’Azure. Elle vous montre comment construire, affiner, sécuriser et déployer des modèles avancés.

Puis-je appliquer ces compétences dans mon entreprise ?
Absolument. Le contenu est pensé pour un usage concret, avec des outils, des techniques et des workflows directement applicables à des projets IA en entreprise, que ce soit en développement, en recherche ou en production.