IAPrépare à : AI-103 : Developing AI Apps and Agents on AzurePréparation certification éditeur

Développer des applications et des agents IA sur Azure — préparation AI-103

Préparer l'examen Microsoft AI-103 « Developing AI Apps and Agents on Azure » : choix des services Microsoft Foundry, déploiement et sécurisation des modèles, applications génératives et RAG, conception et orchestration d'agents, vision par ordinateur et multimodal, analyse de texte et de parole, extraction d'information et pipelines d'ancrage.

Public ciblé

Développeurs et ingénieurs IA, Data et ML Engineers, développeurs applicatifs amenés à intégrer des modèles génératifs et des agents dans des solutions Azure, architectes techniques accompagnant ces projets.

Prérequis

Expérience du développement applicatif en Python exigée. Connaissance des services Azure et des principes de l'IA générative. Une première pratique des API de modèles de langage est un plus.

Compétences acquises

Choix et configuration des services Microsoft FoundryDéploiement, sécurisation et supervision de solutions IA sur AzureGénération augmentée par récupération (RAG)Conception et orchestration d’agentsÉvaluation des applications générativesVision par ordinateur et compréhension multimodaleAnalyse de texte et solutions vocalesExtraction d’information et pipelines d’ancrageIA responsable et gouvernance des agents

Certification(s) visée(s)

AI-103 : Developing AI Apps and Agents on Azure

Certificateur : Microsoft

Code certification : GENAI-GPT

Objectifs pédagogiques

  • Choisir les services Microsoft Foundry adaptés à une tâche générative, à un ancrage documentaire, à une recherche vectorielle ou à un flux agentique.
  • Concevoir l'infrastructure Azure d'une application IA et configurer les déploiements de modèles et d'agents.
  • Gérer les quotas, la montée en charge, les limites de débit et l'empreinte de coût des charges de travail IA.
  • Superviser la performance des modèles, la dérive, les événements de sécurité et la qualité de l’ancrage.
  • Configurer la sécurité d'une solution IA : identité managée, réseau privé, informations d'identification sans clé, stratégies de rôles.
  • Implémenter une génération augmentée par récupération (RAG) dans une application.
  • Construire un agent intégrant récupération, appel de fonctions, mémoire de conversation et outils, puis l'orchestrer avec d'autres agents.
  • Évaluer une application générative : fabrications, pertinence, qualité et sécurité des réponses.
  • Implémenter des solutions de vision et de compréhension multimodale, y compris la génération et l’édition d’images et de vidéos.
  • Implémenter des solutions d’analyse de texte et de parole, y compris la traduction et les modèles vocaux personnalisés.
  • Construire des pipelines d'ingestion, d'indexation et d'extraction d'information pour l'ancrage des agents.
  • Appliquer l'IA responsable : filtres de sécurité, garde-fous, journalisation de traces, provenance et flux d'approbation.
  • Se préparer aux conditions réelles de l'examen AI-103.

Métiers concernés

Métiers dans lesquels la compétence travaillée est mobilisée. Cette action courte constitue un apport de compétences : elle ne suffit pas, à elle seule, à accéder à ces postes.

  • Azure AI Engineer
  • Ingénieur IA générative
  • Développeur d’agents IA
  • Machine Learning Engineer
  • Développeur applicatif orienté IA

Programme détaillé

Ce programme peut être adapté selon vos besoins spécifiques.

Planifier et gérer une solution IA sur Azure

Durée : 7 heures

Contenus

  • Choix du modèle selon la tâche : grands modèles, petits modèles, modèles multimodaux, Foundry Tools
  • Choix des services Foundry : génération, ancrage, recherche vectorielle, flux agentiques, traitement multimodal
  • Méthodes de récupération et d'indexation
  • Services de mémoire, d'outils et de connaissances pour les agents
  • Conception de l'infrastructure Azure et options de déploiement
  • Configuration des déploiements de modèles et d'agents
  • Intégration des projets Foundry dans une chaîne CI/CD
  • Quotas, montée en charge, limites de débit et empreinte de coût
  • Supervision : performance, dérive, événements de sécurité, qualité d'ancrage
  • Qualité d'ingestion des données, santé de l'index et pertinence
  • Sécurité : identité managée, réseau privé, informations d'identification sans clé, stratégies de rôles

Activités

  • Atelier : choix argumenté des services Foundry pour trois cas d'usage métier
  • Lab : déploiement d’un modèle et configuration de la sécurité associée

Résultats attendus

  • Concevoir, déployer et sécuriser le socle Azure d’une solution IA

Applications génératives et agents avec Foundry

Durée : 8 h 45

Contenus

  • Déploiement et consommation de modèles de langage, de code et multimodaux
  • Implémentation d'une génération augmentée par récupération (RAG)
  • Flux outillés et pipelines de raisonnement multi-étapes
  • Évaluation des modèles et des applications : fabrications, pertinence, qualité, sécurité
  • Intégration via les SDK et connecteurs Foundry
  • Définition d'un agent : rôle, objectif, suivi de conversation, schémas d'outils
  • Agents intégrant récupération, appel de fonctions et mémoire de conversation
  • Intégration d'outils : API, bases de connaissances, recherche, Content Understanding, fonctions personnalisées
  • Orchestration de solutions multi-agents
  • Flux autonomes ou semi-autonomes avec garde-fous et contrôles d'approbation
  • Optimisation : réglage des paramètres, réflexion, auto-critique
  • Observabilité : traçage, analyse des jetons, signaux de sécurité, décomposition de la latence

Activités

  • Lab : construction d’un pipeline RAG de bout en bout
  • Lab : conception d’un agent outillé puis orchestration de deux agents
  • Atelier : évaluation d’une application générative et analyse des erreurs

Résultats attendus

  • Construire, évaluer et opérer une application générative et une solution agentique

Vision par ordinateur et compréhension multimodale

Durée : 3 h 30

Contenus

  • Génération d’images et de vidéos à partir de prompts et de médias de référence
  • Édition d’images : retouche par masque et modifications pilotées par prompt
  • Analyse du contexte visuel avec des modèles multimodaux
  • Légendes, question-réponse ancrée sur des preuves visuelles, textes alternatifs accessibles
  • Azure Content Understanding : caractéristiques visuelles, analyse vidéo, modes standard et pro
  • Détection d’objets, de composants et de régions
  • IA responsable sur le contenu multimodal : filtrage, injection de prompt indirecte, règles de politique visuelle

Activités

  • Lab : pipeline de compréhension d’images avec génération de descriptions accessibles
  • Atelier : mise en place de filtres de contenu visuel

Résultats attendus

  • Implémenter une solution multimodale et en encadrer les risques

Analyse de texte et solutions vocales

Durée : 3 h 30

Contenus

  • Extraction d’entités, de thèmes, de résumés et de sorties JSON structurées
  • Détection du sentiment, du ton, des problèmes de sécurité et des contenus sensibles
  • Traduction avec Azure Translator et flux de traduction pilotés par modèle
  • Personnalisation des sorties pour des tâches métier : synthèse de conformité, extraction spécialisée
  • Reconnaissance et synthèse vocales pour les interactions agentiques
  • Parole comme modalité d’agent, modèles vocaux personnalisés
  • Raisonnement multimodal à partir d’entrées audio et traduction de la parole

Activités

  • Lab : extraction structurée depuis un corpus de documents métier
  • Lab : agent vocal simple avec reconnaissance et synthèse

Résultats attendus

  • Implémenter des solutions d’analyse de texte et de parole exploitables par un agent

Extraction d’information et pipelines d’ancrage

Durée : 3 h 30

Contenus

  • Ingestion et indexation de documents, images, audio et vidéo
  • Recherche sémantique, hybride et vectorielle pour l’ancrage
  • Enrichissement par compétences intégrées ou personnalisées : texte, images, mise en page
  • Flux d’ingestion RAG incluant la reconnaissance optique de caractères
  • Connexion des pipelines de récupération aux flux et aux outils d’agent
  • Extraction documentaire multimodale : OCR, analyse de mise en page, extraction de champs
  • Représentations propres et ancrées avec Content Understanding, sorties structurées ou markdown

Activités

  • Lab : chaîne d’ingestion et d’indexation d’un corpus hétérogène
  • Lab : extraction de champs depuis des documents scannés et branchement sur un agent

Résultats attendus

  • Construire une chaîne d’extraction et d’ancrage alimentant une solution agentique

IA responsable, gouvernance et préparation à l’examen

Durée : 1 h 45

Contenus

  • Filtres de sécurité, garde-fous, détection des risques et modération de contenu
  • Instrumentation responsable : évaluateurs, évaluations de sécurité, outils d’explication
  • Audit : journalisation de traces, métadonnées de provenance, flux d’approbation
  • Gouvernance du comportement des agents : modes de supervision, contraintes, contrôle d’accès aux outils
  • Format, durée et score de réussite de l’examen AI-103

Activités

  • Examen blanc commenté au format AI-103

Résultats attendus

  • Encadrer une solution agentique et aborder l’examen dans des conditions connues

Moyens & modalités

Cours + démos + labs. Présentiel/distanciel.

Moyens techniques

Azure OpenAI / modèles open‑source, LangChain/Semantic Kernel, Azure AI Search, vector stores, Function Calling.

Adaptation et suivi

Cas d’usage personnalisés, Q&A, ressources.

Modalités d'évaluation

Positionnement d'entrée, quiz par module aligné sur les cinq domaines du référentiel AI-103, laboratoires évalués sur Azure et examen blanc final au format de l'examen. Attestation de fin de formation.

Informations pratiques

  • Durée : 28 heures
  • Modalités : Présentiel • Distanciel
  • Inscription : Contact, analyse du besoin, validation, convention/convocation.
  • Délai d'accès : 2 à 4 semaines après validation.
  • Prix : Nous consulter
  • Financements éligibles : OPCO • FNE • AIF • PTP • Dispositifs régionaux • AGEFIPH

Évaluation du besoin

Questionnaire d’adéquation avant inscription.

Accessibilité & handicap

Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, dans la mesure du possible. Lors de l'inscription, un questionnaire d'adaptation permet d'identifier les besoins spécifiques afin de mettre en place les aménagements nécessaires (rythme, supports, accessibilité, accompagnement).

AGEFIPH – Accompagnement et financement

AGEFIPH Île-de-France

Mail : rhf-idf@agefiph.asso.fr

Site : www.agefiph.fr

MDPH 75 – Paris

69 rue de la Victoire, 75009 Paris

Tél : 01 53 32 39 39 / 0 805 80 09 09

Email : contact@mdph.paris.fr

CAP EMPLOI – Insertion professionnelle

43 bis rue d'Hautpoul, 75019 Paris

Tél : 01 44 52 40 60

APAJH – Accompagnement du handicap

Fédération APAJH

33 avenue du Maine, 75755 Paris Cedex 15

Site : www.apajh.org

Médiateur de la consommation

Conformément à l'article L.612-1 du Code de la consommation, tout consommateur a le droit de recourir gratuitement à un dispositif de médiation en vue de la résolution amiable d'un litige l'opposant à un professionnel.

Médiateur de la consommation – CM2C

Centre de médiation de la consommation de conciliateurs de justice (CM2C)

14 rue Saint Jean, 75017 Paris

Site : https://cm2c.net

Email : cm2c@cm2c.net

Questions fréquentes

Quels sont les prérequis pour cette formation ?
Expérience du développement applicatif en Python exigée. Connaissance des services Azure et des principes de l'IA générative. Une première pratique des API de modèles de langage est un plus.
Comment financer cette formation ?
Le financement dépend de votre situation : CPF (uniquement formations inscrites RNCP/RS dont nous sommes partenaires), OPCO, AIF France Travail, financement régional, personnel ou entreprise. Toutes les formations ne sont pas éligibles au CPF. Contactez-nous pour vérifier les conditions applicables à votre profil.
Quelle certification obtient-on ?
Cette formation prépare à AI-103 : Developing AI Apps and Agents on Azure, délivrée par Microsoft. IDCACADEMY ne délivre pas cette certification : l'inscription à l'examen, son coût et son calendrier relèvent du certificateur et vous sont précisés lors de l'inscription.

Contact

IDCACADEMY
contact@idcacademy.fr
07 59 56 59 18

NDA : 11757245675 — SIREN : 940542962 — Certification Qualiopi QUA008560

Statut réglementaire de la formation

Certification préparée

AI-103 : Developing AI Apps and Agents on Azure

Type : Certification éditeur
Certificateur : Microsoft

Statut RNCP

Préparation certification éditeur

Cette formation prépare à une certification éditeur délivrée par Microsoft. Elle ne constitue pas, à ce jour, un titre RNCP délivré par IDCACADEMY.

CPF — Non affiché comme éligible

IDCACADEMY ne propose pas cette formation au financement CPF : aucune offre n'est publiée sur Mon Compte Formation pour cette action. D'autres dispositifs peuvent être mobilisés (OPCO, AIF France Travail, financement employeur ou personnel) — nous consulter.

OPCO — Possible sous conditions

Prise en charge possible selon votre OPCO de rattachement, votre branche professionnelle, le budget disponible et l'accord préalable du financeur.

Modalités de financement

OPCO — sous conditions

Les entreprises peuvent solliciter leur OPCO pour une prise en charge totale ou partielle. La décision dépend de l'OPCO compétent, de la branche, de la taille de l'entreprise, du budget disponible et de l'accord préalable du financeur.

France Travail / AIF

Certaines formations peuvent faire l'objet d'une demande de financement auprès de France Travail selon le projet professionnel et l'accord du conseiller référent. L'accord de financement n'est jamais automatique.

Financement personnel ou entreprise

Un financement personnel ou par l'entreprise est toujours possible. Un devis personnalisé peut être établi selon la formation choisie, la durée et les modalités pédagogiques.

Aucun financement n'est garanti. Chaque dispositif a ses propres conditions et l'accord du financeur reste préalable à toute prise en charge.

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