Formation Concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle Microsoft Azure

Introduction à l'IA sur Azure et le rôle de l'Architecte

• —Présentation d'Azure AI, ses services et cas d'usage.
• —Rôle de l'architecte IA et cycle de vie d'un projet Azure AI.
• —Environnement de développement et outils Azure (Azure ML Studio, Cognitive Services).

Machine Learning sur Azure : Concepts et Services

• —Introduction au Machine Learning et Deep Learning sur Azure.
• —Azure Machine Learning Workspace : création et gestion.
• —Préparation des données: nettoyage, transformation, labellisation.

Entraînement et déploiement de Modèles ML

• —Entraînement de modèles : Auto एमएल, notebooks, pipelines.
• —Évaluation des modèles et optimisation des performances.
• —Déploiement de modèles en tant que services web (endpoints réels).

Vision par Ordinateur avec Azure Cognitive Services

• —Azure Computer Vision API : détection d'objets, classification d'images.
• —Custom Vision Service : entraînement de modèles personnalisés.
• —Face API : reconnaissance faciale et analyse d'émotions.

Traitement du Langage Naturel (NLP) avec Azure

• —Text Analytics API : extraction d'entités, analyse de sentiments.
• —Language Understanding (LUIS) : création de modèles de langage.
• —Traducteur (Translator) Text et Speech.

Services vocaux et Agents Conversationnels (Chatbots)

• —Explorer les services vocaux Azure pour créer des applications interactives
• —Développer un chatbot avec Azure Bot Services et le déployer sur Teams
• —Intégrer LUIS pour améliorer la compréhension du langage naturel des bots
• —Configurer des réponses automatiques et des flux de conversation intelligents
• —Analyser les performances des agents conversationnels avec Azure Analytics

Recherche Cognitive et Knowledge Mining

• —Azure Cognitive Search : indexation et recherche intelligente.
• —Extraction d'informations non structurées.
• —Intégration de pipelines de compétences (skillsets).

Intelligence Artificielle Éthique et Responsable

• —Principes de l'IA Responsable sur Azure (Fairness, Privacy, Security).
• —Explicabilité des modèles (InterpretML).
• —Atténuation des biais et surveillance éthique.

Sécurité et Gouvernance des solutions IA

• —Sécurité des données et des modèles IA dans Azure.
• —Accès et gestion des identités (Azure AD).
• —Conformité réglementaire et certifications.

Conception d'Architectures IA sur Azure

• —Modèles d'architecture pour les solutions IA (ex: streaming, batch).
• —Intégration des services IA avec d'autres services Azure.
• —Best practices de conception pour la scalabilité et la performance.

Préparation à la Certification et Cas Pratiques

• —Révision des concepts clés pour la certification.
• —Études de cas réels et exercices pratiques.
• —Conseils pour l'examen de certification Azure AI Engineer Associate.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 1
• —COMPETENCE_NAME: Concevoir et implémenter des solutions IA sur Azure
• —COMPETENCE_CONTENT: Élaborer des architectures IA robustes, sélectionner et intégrer les services Azure AI pertinents (ML, Vision, NLP) pour résoudre des problèmes métiers complexes, de la preuve de concept au déploiement en production.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 2
• —COMPETENCE_NAME: Développer et déployer des modèles Machine Learning
• —COMPETENCE_CONTENT: Maîtriser le cycle de vie complet du Machine Learning sur Azure : préparation des données, entraînement, évaluation, MLOps, et déploiement de modèles personnalisés via Azure Machine Learning, en assurant performance et surveillance.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 3
• —COMPETENCE_NAME: Intégrer des services cognitifs Azure
• —COMPETENCE_CONTENT: Utiliser et personnaliser les API Azure Cognitive Services pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la synthèse/reconnaissance vocale et les agents intelligents, en les intégrant dans des applications intelligentes.
• —=== COMPETENCE ===
• —COMPETENCE_NUMBER: 4
• —COMPETENCE_NAME: Appliquer l'IA Responsable et la sécurité sur Azure
• —COMPETENCE_CONTENT: Démontrer une compréhension approfondie des principes de l'IA Éthique. Sécuriser les solutions IA, gérer les accès, assurer la conformité et la gouvernance des systèmes intelligents déployés sur la plateforme Azure.

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Un soutien pour les entreprises en transformation

- Maîtrise des bases de l'administration Azure (création de ressources, gestion des accès). - Connaissances fondamentales en programmation (Python recommandé). - Notions de base en Machine Learning (concepts généraux, types d'algorithmes). - Familiarité avec les concepts de développement logiciel.

- Ordinateur portable récent (Windows, macOS ou Linux) avec accès administrateur. - Connexion internet stable et à haut débit (fibre optique recommandée). - Navigateur web moderne à jour (Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge). - Compte Azure actif (un compte de test gratuit peut être suffisant pour les labs). - Environnement de développement Python (si non prêt, des instructions seront fournies).

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 utilise Microsoft Azure et les outils associés tels que Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services, etc.

Oui, les compétences acquises dans cette formation peuvent être directement appliquées dans votre environnement de travail pour concevoir et implémenter des solutions d'intelligence artificielle sur Azure.

Oui, les participants qui réussissent l'examen final obtiendront une certification reconnue en conception et implémentation de solutions d'intelligence artificielle sur Microsoft Azure.

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.