Formation : Développer des applications d’IA générative sur le portail Azure AI Foundry

Dernière mise à jour : 2 octobre 2025

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Cours officiel

Microsoft

Découvrez la formation Azure AI Foundry, idéale pour apprendre à utiliser et déployer des modèles de langage dans le cloud d’Azure.

Vous explorerez le cycle complet de développement d’applications basées sur des modèles de langage (LLM), avec des ateliers pratiques pour renforcer vos compétences.

Vous apprendrez à ajuster, optimiser et évaluer vos modèles tout en adoptant des pratiques d’IA générative responsable.

Boostez vos capacités en IA avec cette formation complète et immersive.

Objectifs pédagogiques

  • Explorer et déployer des modèles de langage dans Azure AI Foundry
  • Créer un Copilot personnalisé basé sur vos propres données
  • Optimiser les performances des modèles de langage déployés
  • Développer une solution d’IA générative responsable
  • Évaluer les performances de vos modèles et Copilot
Public concerné

Cette formation s’adresse aux développeurs, data scientists, ingénieurs en intelligence artificielle et architectes cloud, souhaitant maîtriser les outils d’Azure AI Foundry pour développer, optimiser et déployer des modèles de langage.

Prérequis

Idéalement avoir suivi la formation Microsoft Azure AI – Notions fondamentales

Programme détaillé

Présentation d’Azure AI Foundry (1h00)

  • Qu’est-ce qu’Azure AI Foundry ?
  • Fonctionnement d’Azure AI Foundry
  • Quand utiliser Azure AI Foundry
  • Travaux pratiques : Explorer Azure AI Foundry

Explorer et déployer des modèles du catalogue de modèles dans Azure AI Foundry (1h00)

  • Explorer les modèles de langage dans le catalogue de modèles
  • Déployer un modèle sur un point de terminaison
  • Améliorer les performances d’un modèle de langage
  • Travaux pratiques : Explorer, déployer et converser avec des modèles de langage

Prise en main du flux d’invite pour développer des applications de modèle de langage dans Azure AI Foundry (1h00)

  • Comprendre le cycle de vie du développement d’une application de grand modèle de langage (LLM)
  • Comprendre les principaux composants et explorer les types de flux
  • Explorer les connexions et les runtimes
  • Explorer les variantes et les options de surveillance
  • Travaux pratiques : Bien démarrer avec les flux d’invite

Créer un agent basé sur RAG avec vos propres données à l’aide d’Azure AI Foundry (1h00)

  • Comprendre comment ancrer votre modèle de langage
  • Rendre vos données accessibles à la recherche
  • Créer un Copilot avec un flux d’invite
  • Travaux pratiques : Créer un Copilot personnalisé qui utilise vos propres données

Ajuster un modèle de langage avec Azure AI Foundry (1h00)

  • Comprendre quand ajuster un modèle de langage
  • Préparer vos données pour affiner un modèle de complétion de conversation
  • Explorer l’optimisation de modèles de langage dans Azure AI Foundry
  • Travaux pratiquesOptimiser un modèle de base

Évaluer les performances des applications d’IA génératives avec Azure AI Foundry 

(1h00)

  • Évaluer les performances du modèle
  • Évaluer manuellement le niveau de performance d’un modèle
  • Évaluer les performances de vos applications d’IA générative
  • Travaux pratiques : Évaluer les performances de votre application d’IA générative

IA générative responsable (1h00)

  • Planifier une solution d’IA générative responsable
  • Identifier les dommages potentiels
  • Mesurer les dommages potentiels
  • Atténuer les dommages potentiels
  • Exploiter une solution d’IA générative responsable
  • Travaux pratiques : Explorer les filtres de contenu dans Azure AI Foundry
Certification

Cette formation est associée aux Microsoft Applied Skills, validation ciblée pour les scénarios réels.

Maîtrisez les scénarios techniques à la demande pour démontrer votre compétence dans des ensembles de compétences spécifiques basés sur des scénarios afin que vous puissiez avoir un impact plus important sur chaque projet, au sein de votre organisation et dans votre carrière.

Documentation


Travaux pratiques et/ou Labo en anglais

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, 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.

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