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-102 : Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution.
Azure AI Foundry (anciennement Azure AI Studio) est l’environnement unifié qui consolidé le developpement 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 : prompt flow pour orchestrer les chaines de prompts, model catalog pour explorer GPT-4o, Phi, Mistral et les modèles open source, et le playground pour tester en interactif.
Les agents IA sont au cœur du programme. Vous apprenez a concevoir des agents capables d’utiliser des outils externes (function calling), de raisonner sur des plans multi-étapes, et d’interagir avec des sources de données structurees et non structurees. Le programme couvre Azure AI Agent Service et les patterns de design (planner / executor, multi-agent collaboration, tool routing) qui structurent les architectures agentiques de production.
RAG est devenu le pattern standard pour ancrer les modèles generatifs sur les données d’entreprise. La formation AI-103 vous fait construire un pipeline RAG complet : ingestion des documents, chunking, generation des embeddings avec Azure OpenAI, indexation vectorielle dans Azure AI Search, hybrid search (vector + BM25), reranking et generation finale par le LLM. Vous abordez aussi les techniques avancees : query rewriting, multi-stage retrieval, contextual compression.
Au-dela de l’IA générative, la formation couvre les services Azure AI specialises : Azure AI Language (extraction d’entites, analyse de sentiment, classification, QA), Azure AI Vision (OCR, object détection, image analysis), Azure AI Document Intelligence (parsing de documents structures, factures, formulaires), Azure AI Speech (reconnaissance vocale, synthese, traduction). L’objectif est de combiner ces briques pour construire des applications IA hybrides.
Le programme intégré les enjeux de sécurité et de responsible AI. Vous configurez Azure AI Content Safety pour filtrer les contenus harmful, mettez en place le monitoring des prompts et réponses, et appliquez les principes du Microsoft Responsible AI Standard. Les sujets de prompt injection, jailbreak, data leakage et model bias sont abordes avec les contre-mesures associees.
La formation Develop AI apps and agents on Azure (AI-103) s’adresse aux developpeurs, data engineers et solution architects qui construisent des applications IA dans Azure. Une expérience en developpement Python ou .NET est requise. Une connaissance de base d’Azure (equivalent AZ-900) et des concepts d’IA (equivalent AI-900) est recommandée.
Le cours AI-103 prépare a l’examen AI-102: Designing and Implementing a Microsoft Azure AI Solution, qui mene à la certification Microsoft Certified : Azure AI Engineer Associate. Note : AI-102 succede a l’ancien programme et AI-103 représenté l’évolution du cours formateur autour des agents et de l’IA générative.
Quelle est la difference entre AI-103 et AI-102 ?
AI-102 est l’examen de certification Microsoft. AI-103 est le code du cours formateur ITF qui prépare a cet examen. Le contenu de l’AI-103 a ete actualise pour intégrer Azure AI Foundry, les agents et le RAG, sujets desormais dominants dans le programme d’examen.
Faut-il connaitre Python pour suivre la formation ?
Oui, l’expérience Python est très conseillee. Les SDK Azure AI sont disponibles en Python et .NET, mais la majorité des exemples utilisent Python. Une connaissance des notebooks Jupyter et des appels d’API REST est un plus.
Le cours AI-103 inclut-il Azure OpenAI Service ?
Oui, Azure OpenAI est central : modèles GPT-4o, GPT-4 Turbo, embeddings text-embedding-3, DALL-E. Vous travaillez le déploiement, le fine-tuning, les content filters et les quotas / rate limits.
Quels métiers debouchent sur la certification Azure AI Engineer Associate ?
Developpeur IA Azure, AI engineer, solution architect IA, consultant Azure OpenAI, ML engineer en environnement Azure.
ITTA
Route des jeunes 35
1227 Carouge, Suisse
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