Construire des applications et des agents IA dans Azure n’a jamais été aussi accessible. La formation AI-103 vous guide à travers la plateforme Azure AI Foundry pour développer, déployer et exploiter des solutions d’intelligence artificielle générative et conventionnelle dans des environnements de production.
En quatre jours, vous travaillez sur l’orchestration d’agents IA, l’intégration de modèles GPT et Azure OpenAI, le Retrieval Augmented Generation (RAG) avec Azure AI Search, et les services Azure AI cognitifs : language, vision, document intelligence, speech. La formation est animée à Genève et Lausanne par un formateur Microsoft Certified Trainer.
Module 1 : Planifier et préparer le développement de solutions IA sur Azure
Module 2 : Sélectionner, déployer et évaluer des modèles Microsoft Foundry
Module 3 : Développer une application de conversation IA générative avec Microsoft Foundry
Module 4 : Développer des applications IA génératives qui utilisent des outils
Module 5 : Optimiser les performances du modèle IA générative avec Microsoft Foundry
Module 6 : Implémenter une solution IA générative responsable dans Microsoft Foundry
Module 7 : Développer des agents IA avec Microsoft Foundry et Visual Studio Code
Module 8 : Intégrer des outils personnalisés à votre agent
Module 9 : Intégrer MCP Tools à Azure AI Agents
Module 10 : Créer des agents d'IA enrichis par les connaissances avec Foundry IQ
Module 11 : Intégrer votre agent à Microsoft 365
Module 12 : Créer des flux de travail pilotés par un agent à l’aide de Microsoft Foundry
Module 13 : Développer un agent IA avec Microsoft Agent Framework
Module 14 : Orchestrer une solution multi-agent à l’aide de Microsoft Agent Framework
Module 15 : Découvrir des agents Azure AI avec A2A
Module 16 : Analyser du texte avec la langue Azure dans Les outils Foundry
Module 17 : Développer un agent d’analyse de texte avec le serveur MCP du langage Azure
Module 18 : Développer une application d’IA régénérative compatible avec la reconnaissance vocale
Module 19 : Créer des applications avec reconnaissance vocale avec Azure Speech dans Microsoft Foundry Tools
Module 20 : Développer un agent speech avec le serveur MCP Azure Speech
Module 21 : Développer un Azure Speech Voice Live Agent dans Microsoft Foundry
Module 22 : Traduire du texte et de la parole avec les outils Microsoft Foundry
Module 23 : Développer une application IA générative compatible avec la vision
Module 24 : Générer des images à l’aide de l’IA
Module 25 : Générer des vidéos avec Microsoft Foundry
Module 26 : Analyser des images avec Content Understanding
Module 27 : Créer une solution d’analyse modale avec Azure Content Understanding
Module 28 : Créer une application cliente Azure Content Understanding
Module 29 : Extraire des données avec Azure Document Intelligence
Module 30 : Créer une solution d’exploration de connaissances avec Azure AI Search
Ce cours prépare à la certification AI-103 : Developing AI Apps and Agents on Azure.
Azure AI Foundry, anciennement Azure AI Studio, est l’environnement unifié qui regroupe le développement d’applications IA dans l’écosystème Microsoft. La formation Develop AI apps and agents on Azure (AI-103) couvre la création de projets, le déploiement de modèles, l’évaluation des réponses et la mise en production. Vous y travaillez les outils essentiels : le catalogue de modèles pour comparer GPT, Phi, Mistral et les modèles open source à l’aide des benchmarks, les points de terminaison et les SDK pour consommer ces modèles depuis votre code, et le playground pour éprouver vos scénarios en interactif avant de les industrialiser.
Les agents occupent la place centrale du programme, avec près d’un tiers des compétences évaluées à l’examen. Vous apprenez à concevoir des agents capables d’appeler des outils externes (function calling), de raisonner sur des plans en plusieurs étapes et d’interroger des sources de données structurées comme non structurées. Le cours traite le service Foundry Agent, les outils intégrés (code interpreter, recherche web, recherche de fichiers), le développement d’agents depuis Visual Studio Code et les modèles d’architecture qui structurent les solutions agentiques en production : planificateur et exécuteur, collaboration multi-agents, routage d’outils.
Le Retrieval Augmented Generation est devenu le pattern standard pour ancrer les modèles génératifs sur les données de l’entreprise. La formation AI-103 vous fait construire un pipeline complet : ingestion des documents, découpage en segments, génération des embeddings avec Azure OpenAI, indexation vectorielle dans Azure AI Search, recherche hybride combinant similarité vectorielle et BM25, reclassement des résultats puis génération de la réponse finale. Les techniques avancées sont également abordées : réécriture de requête, récupération en plusieurs passes, compression contextuelle. C’est le socle des assistants documentaires et des moteurs de réponse internes.
Au-delà de l’IA générative, la formation couvre les services spécialisés dont dépendent la plupart des projets réels : Azure AI Language pour l’extraction d’entités, l’analyse de sentiment, la classification et les systèmes de questions-réponses, Azure AI Vision pour l’OCR, la détection d’objets et l’analyse d’images, Azure AI Document Intelligence pour le traitement des factures, formulaires et documents structurés, Azure AI Speech pour la reconnaissance vocale, la synthèse et la traduction. L’objectif est de savoir combiner ces briques avec les modèles génératifs pour construire des applications multimodales.
Le programme intègre les exigences de sécurité et d’IA responsable attendues en entreprise. Vous configurez Azure AI Content Safety pour filtrer les contenus à risque, mettez en place la supervision des prompts et des réponses, gérez les identités managées et le réseau privé, et appliquez les principes du Microsoft Responsible AI Standard. L’injection de prompt, le jailbreak, la fuite de données et les biais des modèles sont traités avec leurs contre-mesures, tout comme la traçabilité par journalisation et métadonnées de provenance.
La formation Develop AI apps and agents on Azure (AI-103) s’adresse aux développeurs, data engineers et architectes de solutions qui construisent des applications IA dans Azure. Une expérience de développement en Python est attendue, la majorité des exemples et des SDK du programme reposant sur ce langage. Une connaissance des fondamentaux du cloud Azure et des concepts d’IA, de niveau AZ-900 et AI-900, facilite nettement la progression sur les quatre jours.
Le cours prépare à l’examen AI-103 : Developing AI Apps and Agents on Azure, qui mène à la certification Microsoft Certified : Azure AI Apps and Agents Developer Associate. L’examen évalue cinq domaines : planifier et gérer une solution Azure AI (25 à 30 %), implémenter des solutions d’IA générative et agentique (30 à 35 %), implémenter des solutions de vision par ordinateur (10 à 15 %), implémenter des solutions d’analyse de texte (10 à 15 %) et implémenter des solutions d’extraction d’informations (10 à 15 %). Un score de 700 points est nécessaire pour réussir.
Quelle est la différence entre AI-103 et AI-102 ?
AI-102 était le cours et l’examen précédents, Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution, qui menaient à la certification Azure AI Engineer Associate, aujourd’hui retirée par Microsoft. AI-103 lui succède avec un programme recentré sur Microsoft Foundry, les agents et l’IA générative, et une nouvelle certification associée.
Faut-il connaître Python pour suivre la formation ?
Oui. Les exercices et les SDK du programme s’appuient sur Python. Une habitude des appels d’API REST, du format JSON et des notebooks constitue un avantage supplémentaire.
Le cours couvre-t-il Azure OpenAI ?
Oui, les modèles OpenAI sont au centre du parcours : déploiement sur des points de terminaison, choix du modèle à l’aide des benchmarks, embeddings pour la recherche vectorielle, ingénierie de prompt, ajustement fin, filtres de contenu et gestion des quotas.
Quels métiers vise cette certification ?
Développeur IA sur Azure, AI engineer, architecte de solutions IA, consultant Azure OpenAI et ML engineer en environnement Microsoft.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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