Cours officiel

Cette formation permet de développer des solutions d’intelligence artificielle capables d’extraire des insights à partir de données visuelles sur Azure. Elle couvre les approches multimodales pour analyser des images, traiter des documents, exploiter des contenus audio et vidéo, et construire des applications fondées sur Microsoft Foundry et les services Azure AI.

Les participants découvrent comment utiliser des modèles capables de raisonner sur des entrées visuelles, générer des images et des vidéos, créer des analyseurs avec Azure Content Understanding, puis structurer une solution d’exploration de connaissances avec Azure AI Search. Le programme met l’accent sur des usages concrets, orientés développement et automatisation de traitements intelligents.

Cette formation constitue une base solide pour créer des pipelines de traitement visuel modernes dans l’écosystème Azure.

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

Développer des applications d’IA générative capables d’exploiter des entrées visuelles dans Microsoft Foundry
Utiliser des modèles multimodaux pour analyser des images et combiner texte et vision dans un même prompt
Générer des images et des vidéos avec des modèles d’IA adaptés
Mettre en œuvre Azure Content Understanding pour analyser des images, documents, contenus audio et vidéo
Créer des analyseurs personnalisés basés sur un schéma avec Azure Content Understanding
Construire une solution d’exploration de connaissances avec Azure AI Search et enrichissement IA

Public concerné

Cette formation s’adresse à des développeurs logiciels et professionnels techniques qui conçoivent des solutions d’intelligence artificielle traitant et analysant des données visuelles sur Microsoft Azure.

Elle concerne les profils qui souhaitent développer des applications multimodales capables de comprendre des images, des documents, des contenus audio et vidéo, et de les exploiter dans des workflows intelligents avec Microsoft Foundry et les services Azure AI.

Bénéfices pour les participants :

Comprendre comment exploiter la vision dans des applications d’IA modernes
Découvrir des scénarios concrets de génération, d’analyse et d’extraction d’informations visuelles
Mettre en œuvre des pipelines multimodaux avec Microsoft Foundry et Azure AI
Structurer des solutions de knowledge mining à partir de contenus visuels et documentaires

Prérequis

Familiarité avec la programmation Python
Expérience de l’utilisation d’API REST et de SDK pour créer des applications connectées au cloud
Connaissance de base des services Azure et du portail Azure
Compréhension des concepts de base de l’IA et du machine learning, notamment les modèles et l’inférence
Une expérience préalable avec les services Azure AI ou la vision par ordinateur est utile mais non requise

Programme détaillé

Développer une application d’IA générative avec capacités de vision (1h00)

Utiliser un modèle capable de traiter du texte et des images
Comprendre les prompts multimodaux
Comparer les API pour soumettre des prompts basés sur des images
Utiliser l’API Responses pour des scénarios de vision
Utiliser l’API ChatCompletions pour des scénarios de vision

Générer des images et des vidéos avec l’IA (1h00)

Utiliser un modèle de génération d’images
Tester un modèle de génération dans le playground
Déployer un modèle de génération d’images
Comprendre les modèles de génération vidéo
Créer des vidéos à partir de prompts
Rédiger des prompts efficaces pour la génération vidéo
Travail pratique :
- Générer des images avec l’IA

Analyser des images, documents, contenus audio et vidéo avec Azure Content Understanding (3h00)

Comprendre Azure Content Understanding dans Foundry Tools
Analyser des images avec Azure Content Understanding
Créer un analyseur d’images
Analyser des documents et des formulaires
Analyser des contenus audio
Analyser des contenus vidéo
Créer un analyseur basé sur un schéma
Préparer l’utilisation de l’API Content Understanding
Définir un schéma et créer un analyseur
Analyser un contenu avec l’API
Travail pratique :
- Analyser des images avec Azure Content Understanding
- Extraire des informations à partir de contenus multimodaux
- Développer une application cliente Content Understanding

Créer une solution d’exploration de connaissances avec Azure AI Search (2h00)

Comprendre Azure AI Search
Extraire des données avec un indexeur
Enrichir les données extraites avec des compétences IA
Comprendre les compétences intégrées et les compétences personnalisées
Rechercher dans un index
Configurer les champs d’un index
Conserver les informations extraites dans un knowledge store
Travail pratique :
- Créer une solution d’exploration de connaissances

Délais d'accès à la formation

Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures avant le début de la formation.

Dans le cas d'une formation financée par le CPF, ENI Service est tenu de respecter un délai minimum obligatoire de 11 jours ouvrés entre la date d'envoi de sa proposition et la date de début de la formation.

Modalités et moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement

Formation avec un formateur, qui peut être suivie selon l’une des 3 modalités ci-dessous :

1 - Dans la salle de cours en présence du formateur.

2 - Dans l’une de nos salles de cours immersives, avec le formateur présent physiquement à distance. Les salles immersives sont équipées d’un système de visio-conférence HD et complétées par des outils pédagogiques qui garantissent le même niveau de qualité.

3 - Depuis votre domicile ou votre entreprise. Vous rejoignez un environnement de formation en ligne, à l’aide de votre ordinateur, tout en étant éloigné physiquement du formateur et des autres participants. Vous êtes en totale immersion avec le groupe et participez à la formation dans les mêmes conditions que le présentiel. Pour plus d’informations : Le téléprésentiel – notre solution de formation à distance.

Le nombre de stagiaires peut varier de 1 à 12 personnes (5 à 6 personnes en moyenne), ce qui facilite le suivi permanent et la proximité avec chaque stagiaire.

Chaque stagiaire dispose d’un poste de travail adapté aux besoins de la formation, d’un support de cours et/ou un manuel de référence au format numérique ou papier.

Pour une meilleure assimilation, le formateur alterne tout au long de la journée les exposés théoriques, les démonstrations et la mise en pratique au travers d’exercices et de cas concrets réalisés seul ou en groupe.

Modalités d'évaluation des acquis

En début et en fin de formation, les stagiaires réalisent une auto-évaluation de leurs connaissances et compétences en lien avec les objectifs de la formation. L’écart entre les deux évaluations permet ainsi de mesurer leurs acquis.

En complément, le formateur évalue chaque stagiaire sur l'atteinte des objectifs pédagogiques de la formation selon quatre niveaux (non évalué, non acquis, en cours d'acquisition, acquis). Cette évaluation repose sur une modalité choisie par le formateur en cohérence avec la formation : QCM, exercices pratiques réalisés pendant la formation, évaluation finale de synthèse, quiz interactif de validation, étude de cas, mise en situation, analyse de l’auto-évaluation, autres modalités adaptées.

Pour les stagiaires qui le souhaitent, certaines formations peuvent être validées officiellement par un examen de certification. Les candidats à la certification doivent produire un travail personnel important en vue de se présenter au passage de l'examen, le seul suivi de la formation ne constitue pas un élément suffisant pour garantir un bon résultat et/ou l'obtention de la certification.

Pour certaines formations certifiantes (ex : ITIL, DPO, ...), le passage de l'examen de certification est inclus et réalisé en fin de formation. Les candidats sont alors préparés par le formateur au passage de l'examen tout au long de la formation.

Moyens de suivi d'exécution et appréciation des résultats

Feuille de présence, émargée par demi-journée par chaque stagiaire et le formateur.
Evaluation qualitative de fin de formation, qui est ensuite analysée par l'équipe pédagogique ENI.
Attestation de fin de formation, remise au stagiaire en main propre ou par courrier électronique.

Qualification du formateur

La formation est animée par un professionnel de l’informatique et de la pédagogie, dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des certifications et/ou testées et approuvées par les éditeurs et/ou notre équipe pédagogique.

Il est en veille technologique permanente et possède plusieurs années d’expérience sur les produits, technologies et méthodes enseignés.

Il est présent auprès des stagiaires pendant toute la durée de la formation.

Accessibilité de la formation

ENI Service s'engage en faveur de l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap (PSH). Toutes nos formations sont ainsi accessibles aux PSH. Pour en savoir plus, nous vous invitons à consulter la page Accueil des personnes en situation de handicap de notre site internet.