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Formation Microsoft Azure - Opérationnaliser le Machine Learning et les solutions d'IA générative

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Une formatrice accompagne deux participants penchés sur leurs notes, en salle de formation
Durée
4 jours
Niveau
Intermédiaire
Modalités
Présentiel / Distanciel

Description de la formation Azure Data Science

Le cours est délivré dans les conditions définies par Microsoft : en partenariat avec un centre de formation agréé Microsoft Learning, formateur certifié Microsoft, lab officiel Microsoft, support de cours officiel Microsoft.

Cette formation permet de maîtriser les compétences clés pour concevoir, orchestrer et industrialiser des solutions d’IA générative sur Microsoft Azure. Elle s’adresse aux professionnels souhaitant développer des applications intelligentes exploitant les modèles de langage, l’automatisation et les services d’IA avancés dans des environnements cloud modernes.

Elle apporte une vision opérationnelle de la conception de solutions basées sur l’IA générative, en couvrant les architectures modernes autour des LLM, des agents IA, du Retrieval-Augmented Generation (RAG) et des services Azure dédiés. Les participants apprennent à structurer des applications capables d’exploiter des données métier, de générer du contenu, d’automatiser des interactions et de s’intégrer aux systèmes d’information, tout en respectant les exigences de sécurité, gouvernance et IA responsable.

Atelier en salle : une participante présente des notes au tableau

Objectifs pédagogiques

Objectifs pédagogiques :

À l'issue de cette formation, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :

  • Comprendre les principes du GenAIOps et son rôle dans l’industrialisation des applications d’IA générative
  • Structurer le cycle de vie d’une application d’IA générative avec une approche code-first
  • Gérer les prompts comme des artefacts versionnés avec GitHub et Microsoft Foundry
  • Concevoir des stratégies d’évaluation pour mesurer qualité, coût, performance et fiabilité des agents IA
  • Automatiser les évaluations avec Microsoft Foundry, Python et GitHub
  • Actions Superviser une application d’IA générative avec des métriques de performance, latence, erreurs et consommation de tokens
  • Mettre en œuvre le monitoring et l’observabilité distribuée avec Azure Monitor, OpenTelemetry et tracing
  • Identifier les leviers d’optimisation de performance, de coût et de fiabilité en environnement de production

Objectifs opérationnels

Objectif opérationnel :

Savoir opérationnaliser le Machine Learning et les solutions d'IA générative sur Microsoft Azure.

Programme

Contenu du cours, module par module

2 modules

Programme mis à jour le 11/05/2026

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