Formation Maîtriser les Fondamentaux Microsoft Azure AI pour l'Intelligence Artificielle

Introduction à l'IA et aux principes fondamentaux

• —Définition et histoire de l'Intelligence Artificielle
• —Les différents types d'IA : forte vs. faible, symbolique vs. connexionniste
• —Concepts clés : Machine Learning, Deep Learning, traitement du langage naturel, vision par ordinateur
• —Liens entre l'IA et le big data, le cloud computing
• —Applications réelles de l'IA dans divers secteurs

Responsabilité et éthique dans l'IA

• —Les enjeux éthiques de l'IA : biais, équité, vie privée, transparence
• —Principes de l'IA responsable chez Microsoft
• —Gouvernance de l'IA et cadres réglementaires (ex: RGPD, AI Act)
• —Mesures pour développer une IA éthique et équitable
• —Études de cas de l'impact social et éthique de l'IA

Concepts fondamentaux du Machine Learning

• —Qu'est-ce que le Machine Learning et comment ça marche ?
• —Types de Machine Learning : supervisé, non supervisé, par renforcement
• —Algorithmes courants : régression, classification, clustering
• —Préparation des données : nettoyage, pré-traitement, sélection de caractéristiques
• —Évaluation des modèles : métriques de performance, sur-apprentissage, sous-apprentissage

Introduction aux services de Machine Learning sur Azure

• —Présentation d'Azure Machine Learning
• —Création et gestion d'espaces de travail Azure ML
• —Utilisation d'Azure ML Studio (classique et Designer)
• —Déploiement de modèles simples avec Azure
• —Monitoring des performances des modèles

Vision par ordinateur et services Azure Computer Vision

• —Concepts de la vision par ordinateur : reconnaissance d'image, détection d'objets, analyse faciale
• —Présentation d'Azure Cognitive Services pour la vision
• —Utilisation de l'API Computer Vision pour l'analyse d'images
• —Reconnaissance et analyse de visage avec Face API
• —Extraction de texte à partir d'images avec OCR (Optical Character Recognition)

Traitement du Langage Naturel (NLP) et Azure Language Services

• —Introduction au NLP : compréhension, génération et traduction du langage
• —Composants clés du NLP : tokenisation, analyse syntaxique, analyse sémantique
• —Présentation d'Azure Language Services (anciennement Text Analytics et LUIS)
• —Détection de la langue, analyse des sentiments
• —Extraction d'expressions clés et reconnaissance d'entités nommées

Services de reconnaissance vocale et synthèse vocale sur Azure

• —Principes de reconnaissance vocale et de synthèse vocale (Text-to-Speech)
• —Présentation d'Azure Speech Services
• —Transcription de la parole en texte (Speech-to-Text)
• —Conversion de texte en parole (Text-to-Speech)
• —Personnalisation et déploiement de modèles vocaux

Chatbots et Agents conversationnels avec Azure Bot Service

• —Introduction aux chatbots et à leurs cas d'utilisation
• —Architecture d'un chatbot avec Azure Bot Service
• —Intégration de services cognitifs (NLP) dans un bot
• —Création d'un bot simple avec Bot Framework Composer ou SDK
• —Déploiement et test d'un bot

Utilisation d'Azure Applied AI Services

• —Présentation des Applied AI Services : Form Recognizer, Metrics Advisor
• —Extraction d'informations structurées à partir de documents avec Form Recognizer
• —Détection d'anomalies et analyse de séries temporelles avec Metrics Advisor
• —Conception d'architectures intégrant plusieurs services Azure AI
• —Exemples de parcours client avec les services combinés

Sécurité et conformité des solutions d'IA sur Azure

• —Principes de sécurité appliqués aux architectures d'IA
• —Gestion des identités et des accès (IAM) pour les ressources Azure AI
• —Protection des données sensibles utilisées par les modèles d'IA
• —Conformité réglementaire et certifications (ISO, SOC, HIPAA)
• —Monitoring et audit des solutions d'IA

Déploiement et gestion des solutions d'IA sur Azure

• —Choix de la bonne ressource de calcul pour l'IA (GPU, CPU)
• —Déploiement de modèles de Machine Learning sur des endpoints
• —Mise à l'échelle des services d'IA pour des charges de travail importantes
• —Gestion du cycle de vie des modèles d'IA (MLOps)
• —Surveillance et optimisation des performances

Préparation à l'examen AI-900 et révision générale

• —Rappel des points clés de chaque module
• —Stratégies et astuces pour l'examen AI-900
• —Révision des concepts fondamentaux de l'IA et de Microsoft Azure AI
• —Exercices pratiques et questions types d'examen
• —Ressources supplémentaires pour approfondir les connaissances

OPCO

Formations financées via votre opérateur de compétences

FAF

Aide à la formation pour les indépendants

France Travail

Des aides pour les demandeurs d'emploi

Employeur

Votre entreprise peut financer votre formation

FNE-Formation

Un soutien pour les entreprises en transformation

- Aucune expérience préalable en IA ou en science des données n'est requise. - Des connaissances de base en informatique et en navigation web sont recommandées.

- Un ordinateur fonctionnel (Windows, macOS, ou Linux). - Une connexion Internet stable. - Un navigateur web moderne (Chrome, Firefox, Edge). - Un compte Microsoft Azure (des crédits gratuits peuvent être utilisés).

5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.

Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations

Nous vous recevons lors d’un rendez-vous d’information préalable gratuit et confidentiel en visioconférence pour analyser vos besoins et co-construire votre parcours personnalisé. Chaque demande s’accompagne de la remise d’une convention ou d’un contrat précisant l’ensemble des informations relatives à la formation (Tarifs, calendrier, durée, lieu…). Ce contrat/convention sera transmis électroniquement par email.

A partir de l’accord de prise en charge par le financeur sollicité, le bénéficiaire peut démarrer sous un délai de 11 jours ouvrés. Si vous financez votre parcours de formation par vos propres moyens, alors le délai d'accès est immédiat. Vous pouvez entrer en formation tout au long de l’année.

♿️ Nous accueillons les personnes en situation de handicap. Les conditions d’accessibilité aux personnes handicapées sont inscrites sur le site imi-education.fr, rubrique Accessibilité.

Saskia Cazettes Pour tout renseignement : 07 80 91 06 14 / saskia.c@imi-executive-solutions.com

23 mars 2026

La formation alterne apports théoriques, mises en situation pratiques et échanges entre participants. Chaque concept est directement appliqué via des exercices concrets et des cas réels.

Oui, chaque participant reçoit un support de cours complet (format numérique et/ou papier) qu'il peut conserver à l'issue de la formation.

Certaines de nos formations sont éligibles au Compte Personnel de Formation (CPF). Consultez la fiche formation ou contactez-nous pour vérifier l'éligibilité.

Plusieurs dispositifs de financement existent : CPF, OPCO, plan de développement des compétences, financement individuel. Notre équipe peut vous accompagner dans vos démarches.

Oui, notre équipe reste disponible pour toute question post-formation. Vous bénéficiez également d'un accès à nos ressources en ligne pendant 6 mois après votre parcours.

Cette formation couvre les concepts clés de l'IA, tels que l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones, les systèmes d'intelligence artificielle, et plus encore.

Cette formation vous permettra de maîtriser les services d'IA sur Microsoft Azure, de comprendre les principes de l'IA responsable et de vous préparer pour passer avec succès l'examen Microsoft AI-900.

Vous aurez accès à un environnement de formation Microsoft Azure, ainsi qu'à des ressources pédagogiques telles que des vidéos, des documents et des exercices pratiques.

Notre organisme de formation s'engage à accueillir et accompagner les personnes en situation de handicap. Notre référente handicap, Mme Lorène Travaux est disponible pour étudier avec vous les adaptations pédagogiques, techniques ou logistiques nécessaires avant toute inscription. Contactez-nous à hello@imi-executive-solutions.com ou au 06 72 09 69 52.