AI-200 : Azure AI Cloud Developer Associate | Développer des solutions d'IA cloud sur Azure

Cours AI-200 : Développer des solutions d'IA sur Microsoft Azure

Le cours AI-200 : Develop AI Cloud Solutions on Azure est une formation officielle de Microsoft destinée aux professionnels souhaitant concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle en utilisant les services Azure. Cette formation apporte les connaissances nécessaires pour construire des applications intelligentes basées sur des modèles d'IA générative, des agents, Azure AI Services et des services avancés de traitement de données.

Microsoft Azure est la plateforme cloud de Microsoft qui permet de développer des solutions d'entreprise évolutives et sécurisées. Au sein de l'écosystème Azure, les capacités d'intelligence artificielle facilitent la création d'assistants intelligents, l'automatisation de processus, l'analyse de contenu, le traitement du langage naturel et des applications pilotées par l'IA pour différents secteurs d'activité.

Le cours AI-200 s'adresse aux développeurs, ingénieurs logiciels, architectes cloud et professionnels techniques participant à des projets d'intelligence artificielle. Son approche pratique permet d'implémenter des solutions réelles en utilisant Azure AI, d'intégrer des services cognitifs, de travailler avec des modèles d'IA avancés et de développer des applications prêtes pour les environnements d'entreprise modernes.

De plus, ce cours est officiel Microsoft et éligible au financement via FUNDAE pour les entreprises, facilitant ainsi la montée en compétences dans l'un des domaines technologiques connaissant la plus forte croissance et demande professionnelle.

Description générale du cours

Le cours AI-200 : Develop AI Cloud Solutions on Azure fournit les connaissances et compétences nécessaires pour concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle dans le cloud en utilisant les services Microsoft Azure. Cette formation officielle permet d'acquérir une vision pratique sur la façon de construire des applications intelligentes en exploitant les capacités avancées d'IA de l'écosystème Microsoft.

Tout au long du cours, l'apprenant apprendra à travailler avec des technologies telles que Azure AI Services, Azure OpenAI Service, les modèles de langage, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les agents intelligents. Les modèles de développement, l'intégration de services et les bonnes pratiques pour créer des solutions évolutives, sécurisées et prêtes pour les environnements d'entreprise seront également abordés.

La formation est axée sur le développement d'applications capables d'automatiser des processus, d'analyser des informations, de générer du contenu intelligent et d'améliorer la prise de décision grâce à l'intelligence artificielle. Le tout avec une approche pratique qui permet d'appliquer les connaissances acquises à des projets réels de transformation numérique basés sur Azure AI.

Cours virtuel avec examen de certification offert. Ne manquez pas cette opportunité ! L'examen est évalué à 126 € HT et est inclus sans coût supplémentaire.

Promotion valable jusqu'au 31 décembre 2026. Examen à tentative unique disponible uniquement en mode Virtuel - Téléformation. Non applicable au mode Self-Learning.

À quoi sert la certification AI-200 de Microsoft dans le cadre professionnel ?

La certification AI-200 de Microsoft permet de valider les compétences nécessaires pour concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle en utilisant les services de Microsoft Azure. Elle s'adresse aux professionnels techniques participant à des projets d'IA générative, d'automatisation intelligente, d'assistants virtuels, d'analyse de contenu et de développement d'applications pilotées par l'intelligence artificielle.

Sur le marché du travail, cette certification est particulièrement pertinente pour des profils tels qu'AI Developer, développeur cloud, ingénieur logiciel, architecte de solutions ou consultant spécialisé en intelligence artificielle. Les entreprises recherchent de plus en plus de professionnels capables d'intégrer des modèles d'IA, des agents intelligents et des services cognitifs au sein d'applications d'entreprise sécurisées et évolutives.

Obtenir la certification AI-200 améliore l'employabilité, renforce la spécialisation technique et permet de participer à des projets de transformation numérique où l'intelligence artificielle devient un composant stratégique pour optimiser les processus, automatiser les tâches et générer de la valeur à partir des données.

Applications professionnelles de Microsoft Azure AI

Microsoft Azure AI est l'ensemble des services d'intelligence artificielle de Microsoft conçu pour développer des solutions d'entreprise avancées dans le cloud. La plateforme permet d'incorporer des capacités d'IA générative, de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur, d'analyse de documents et de création d'agents intelligents au sein d'applications d'entreprise.

Au sein des organisations, Azure AI est utilisé pour automatiser les processus, améliorer le service client, analyser des informations non structurées, générer du contenu intelligent et développer des applications capables d'interagir avec les utilisateurs via le langage naturel. Ces capacités permettent d'accélérer les processus opérationnels, d'améliorer la productivité et de faciliter la prise de décision basée sur les données.

Le cours AI-200 permet d'appliquer ces technologies dans des scénarios réels grâce au développement de solutions intelligentes sur Azure, facilitant ainsi la création d'applications d'entreprise modernes, évolutives et prêtes à exploiter le potentiel de l'intelligence artificielle dans différents secteurs d'activité.

Ce que comprend le cours officiel Microsoft chez Nanfor

La formation comprend du matériel Microsoft Learn, des présentations d'experts, des laboratoires autorisés, un tutorat spécialisé et une préparation à la certification.

Nanfor associe les contenus officiels de Microsoft à un accompagnement expert, permettant une formation orientée vers l'application pratique en environnements d'entreprise réels.

Découvrir tous les composants

Avantages de la formation AI-200

Formation officielle Microsoft sur l'intelligence artificielle : Contenu mis à jour basé sur les services les plus avancés d'Azure AI.

Spécialisation dans le développement de solutions avec l'IA dans le cloud : Vous apprendrez à concevoir des applications intelligentes évolutives sur Azure.

Maîtrise de technologies clés telles qu'Azure OpenAI et Azure AI Services : Travail sur les modèles de langage, la vision, l'analyse de texte et l'automatisation.

Approche pratique orientée vers des projets réels : Développement de solutions applicables en environnements d'entreprise.

Forte demande professionnelle en IA et Cloud : Formation alignée avec l'un des domaines connaissant la plus forte croissance sur le marché informatique.

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, il est recommandé de disposer de :

• Connaissances de base en programmation
  
• Familiarité avec les concepts d'Azure et des services cloud
  
• Notions générales d'intelligence artificielle ou d'analyse de données (recommandé, non obligatoire)

Préparation à la certification Azure AI Cloud Developer Associate de Microsoft

Ce cours AI‑200 prépare à la certification officielle de Microsoft en développement de solutions d'intelligence artificielle sur Azure (Microsoft Certified: Azure AI Cloud Developer Associate), en fournissant les connaissances nécessaires pour concevoir, construire et optimiser des applications basées sur l'IA dans le cloud.

Informations générales sur le cours

À qui s'adresse ce cours ?

Ce cours est destiné aux :

• Développeurs souhaitant se spécialiser dans l'intelligence artificielle sur Azure
  
• Ingénieurs logiciels travaillant avec des solutions cloud
  
• Professionnels de l'informatique intéressés par l'intégration de l'IA dans leurs applications
  
• Profils techniques désirant évoluer vers des rôles d'AI Developer

Objectifs de la formation : Qu'allez-vous apprendre ?

À l'issue du cours AI‑200, le participant sera capable de :

• Développer des solutions d'intelligence artificielle sur Microsoft Azure
  
• Utiliser Azure AI Services et Azure OpenAI dans des projets réels
  
• Implémenter des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
  
• Créer des applications de vision par ordinateur et d'analyse d'images
  
• Concevoir des architectures d'IA évolutives dans le cloud
  
• Intégrer l'intelligence artificielle dans des applications d'entreprise

Éléments de la collection AI-200 de Microsoft Learn

• Introduction à Azure AI et aux services cognitifs
  
• Développement de solutions avec Azure OpenAI Service
  
• Implémentation du traitement du langage naturel (NLP)
  
• Analyse de texte et compréhension du langage
  
• Développement de solutions de vision par ordinateur
  
• Utilisation des services d'IA pour automatiser des processus
  
• Intégration de l'IA dans des applications cloud

Contenu du cours "Développement de solutions cloud d'intelligence artificielle sur Azure" - Programme

Unité 1 : Implémenter l'hébergement d'applications en conteneurs sur Azure

Module 1 : Stocker et gérer des conteneurs dans Azure Container Registry

Objectifs pédagogiques :

• Expliquer comment Azure Container Registry organise les images
  
• Créer et gérer des images de conteneurs avec ACR Tasks
  
• Implémenter des stratégies de marquage (tagging) et de gestion de versions
  
• Utiliser Azure CLI pour gérer les images et les tâches
  
• Comprendre les considérations liées à la production dans les environnements de conteneurs

Laboratoire / Pratique :

• Construction et exécution d'une image de conteneur avec ACR Tasks

Module 2 : Déployer des conteneurs sur Azure App Service

Objectifs pédagogiques :

• Déployer des conteneurs personnalisés sur Azure App Service
  
• Configurer l'environnement d'exécution du conteneur (ports, démarrage, stockage)
  
• Configurer les variables d'application et les chaînes de connexion
  
• Surveiller et résoudre les problèmes liés aux applications conteneurisées

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'un conteneur sur Azure App Service

Unité 2 : Déployer et gérer des applications sur Azure Container Apps

Module 1 : Déployer des conteneurs sur Azure Container Apps

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les environnements Azure Container Apps
  
• Déployer via CLI et fichiers YAML
  
• Configurer les variables d'environnement et les secrets
  
• Configurer l'authentification avec le registre de conteneurs
  
• Vérifier les déploiements via les logs et les révisions

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'une API backend conteneurisée

Module 2 : Gérer des conteneurs sur Azure Container Apps

Objectifs pédagogiques :

• Gérer les révisions et mettre à jour les images
  
• Diagnostiquer les erreurs de révision
  
• Surveiller les logs et résoudre les incidents
  
• Configurer les sondes de santé (health probes)
  
• Optimiser les ressources et la mise à l'échelle

Laboratoire / Pratique :

• Diagnostic et résolution d'un déploiement en échec

Module 3 : Mettre à l'échelle des conteneurs sur Azure Container Apps

Objectifs pédagogiques :

• Configurer des règles de mise à l'échelle (HTTP, CPU, mémoire)
  
• Implémenter la mise à l'échelle basée sur les événements avec KEDA
  
• Sélectionner les ressources de calcul appropriées
  
• Appliquer les modes de révision pour contrôler la mise à l'échelle et le trafic

Laboratoire / Pratique :

• Configuration de l'autoscaling avec KEDA

Unité 3 : Déployer et surveiller des applications sur Azure Kubernetes Service

Module 1 : Déployer des applications sur Azure Kubernetes Service

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les déploiements, services et pods
  
• Créer des manifestes Kubernetes
  
• Déployer et vérifier des applications avec kubectl
  
• Résoudre les erreurs de déploiement

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'une API d'inférence sur AKS

Module 2 : Configurer des applications sur Azure Kubernetes Service

Objectifs pédagogiques :

• Utiliser ConfigMaps pour la configuration
  
• Utiliser Secrets pour les données sensibles
  
• Configurer le stockage persistant (PVC)
  
• Appliquer des modèles de configuration sur AKS

Laboratoire / Pratique :

• Configuration d'applications sur AKS

Module 3 : Surveiller et résoudre les problèmes sur AKS

Objectifs pédagogiques :

• Surveiller les logs et les métriques
  
• Diagnostiquer les problèmes sur les pods et services
  
• Vérifier la connectivité et les points de terminaison (endpoints)
  
• Appliquer des méthodologies structurées de dépannage

Laboratoire / Pratique :

• Diagnostic d'applications sur AKS

Unité 4 : Développer des solutions d'IA avec Azure Cosmos DB for NoSQL

Module 1 : Créer des requêtes dans Azure Cosmos DB for NoSQL

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre le modèle de données de Cosmos DB
  
• Effectuer des opérations CRUD avec le SDK
  
• Choisir entre les lectures directes et les requêtes
  
• Construire des requêtes SQL pour NoSQL

Laboratoire / Pratique :

• Construction d'un magasin de documents pour RAG

Module 2 : Implémenter la recherche vectorielle dans Azure Cosmos DB

Objectifs pédagogiques :

• Stocker et récupérer des embeddings
  
• Configurer des politiques vectorielles
  
• Exécuter des requêtes de similarité
  
• Implémenter la recherche hybride
  
• Utiliser le flux de modification (change feed) pour maintenir les embeddings à jour

Laboratoire / Pratique :

• Développement d'une application de recherche sémantique

Module 3 : Optimiser les performances des requêtes

Objectifs pédagogiques :

• Analyser les modèles de requêtes et la consommation de RU
  
• Configurer les index (plage, composite, vectoriels)
  
• Optimiser les politiques d'indexation
  
• Sélectionner les niveaux de cohérence appropriés

Unité 5 : Développer des solutions d'IA avec Azure Database for PostgreSQL

Module 1 : Construire et interroger avec PostgreSQL

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre l'architecture et les caractéristiques du service
  
• Configurer des connexions sécurisées avec Entra ID et TLS
  
• Concevoir des schémas de base de données
  
• Rédiger des requêtes SQL efficaces
  
• Intégrer PostgreSQL à des applications Python

Laboratoire / Pratique :

• Développement d'un backend pour assistants d'IA

Module 2 : Implémenter la recherche vectorielle dans PostgreSQL

Objectifs pédagogiques :

• Stocker des embeddings avec pgvector
  
• Exécuter des recherches de similarité
  
• Créer des index vectoriels (IVFFlat, HNSW)
  
• Concevoir des modèles de récupération pour le RAG

Laboratoire / Pratique :

• Implémentation de recherche vectorielle

Module 3 : Optimiser la recherche vectorielle

Objectifs pédagogiques :

• Ajuster les performances de pgvector
  
• Optimiser les stratégies d'indexation
  
• Mettre à l'échelle PostgreSQL pour les charges de travail d'IA

Unité 6 : Améliorer les solutions d'IA avec Azure Managed Redis

Module 1 : Implémenter des opérations de données dans Redis

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les stratégies de mise en cache
  
• Sélectionner des bibliothèques clientes adaptées
  
• Implémenter des opérations de stockage et de récupération
  
• Gérer l'expiration et l'invalidation des données

Laboratoire / Pratique :

• Implémentation d'opérations de données dans Redis

Module 2 : Implémenter la messagerie avec Redis

Objectifs pédagogiques :

• Utiliser pub/sub pour la messagerie en temps réel
  
• Implémenter des Streams comme files d'attente de tâches
  
• Choisir le modèle de messagerie approprié
  
• Concevoir des pipelines de traitement pour l'IA

Laboratoire / Pratique :

• Publication et abonnement d'événements

Module 3 : Implémenter le stockage vectoriel dans Redis

Objectifs pédagogiques :

• Créer des index vectoriels avec RediSearch
  
• Stocker et interroger des embeddings
  
• Développer des applications de recherche sémantique

Unité 7 : Intégrer des services backend pour les solutions d'IA

Module 1 : Traiter les opérations d'IA avec Azure Service Bus

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les modèles de messagerie
  
• Choisir entre les files d'attente et les topics
  
• Concevoir des messages pour l'IA
  
• Traiter les messages de manière fiable avec DLQ

Laboratoire / Pratique :

• Traitement de messages avec Service Bus

Module 2 : Développer des workflows avec Event Grid

Objectifs pédagogiques :

• Concevoir des architectures pilotées par les événements (event-driven)
  
• Utiliser le schéma CloudEvents
  
• Configurer le filtrage et le routage des événements
  
• Gérer les tentatives et la distribution

Laboratoire / Pratique :

• Publication et réception d'événements

Module 3 : Construire des backends serverless avec Azure Functions

Objectifs pédagogiques :

• Évaluer les options d'hébergement
  
• Créer des déclencheurs (triggers) et des liaisons (bindings)
  
• Intégrer Key Vault et App Configuration
  
• Appliquer la sécurité avec une identité gérée

Unité 8 : Gérer les secrets et la configuration dans les solutions d'IA

Module 1 : Gérer les secrets avec Azure Key Vault

Objectifs pédagogiques :

• Stocker des secrets, des clés et des certificats
  
• Récupérer des secrets via SDK
  
• Implémenter une rotation sécurisée
  
• Appliquer des stratégies de mise en cache

Laboratoire / Pratique :

• Gestion de secrets avec Azure Key Vault

Module 2 : Gérer la configuration avec Azure App Configuration

Objectifs pédagogiques :

• Connecter des applications à App Configuration
  
• Gérer la configuration via des étiquettes
  
• Implémenter des feature flags
  
• Intégrer avec Azure Key Vault

Laboratoire / Pratique :

• Récupération de configuration et de secrets

Unité 9 : Surveiller et dépanner les applications Azure

Module 1 : Instrumenter les applications avec OpenTelemetry

Objectifs pédagogiques :

• Comprendre les concepts d'observabilité
  
• Instrumenter des applications avec OpenTelemetry
  
• Créer des traces et des spans personnalisés
  
• Exporter la télémétrie vers Application Insights

Laboratoire / Pratique :

• Instrumentation d'applications

Module 2 : Analyser la télémétrie avec des logs et des métriques

Objectifs pédagogiques :

• Rédiger des requêtes KQL
  
• Analyser les logs et les métriques
  
• Créer des tableaux de bord et des classeurs (workbooks)
  
• Configurer des alertes

Laboratoire / Pratique :

• Requêtage de logs avec KQL

Notre facteur différenciant : Laboratoires pratiques

Langue

• Cours : Anglais / espagnol
• Labs : Anglais / espagnol

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Nanfor, centre de formation TIC officiel de Microsoft

Nanfor est un centre de formation TIC sur mesure, spécialisé dans la formation technologique pour les professionnels et les entreprises, et est officiellement homologué par Microsoft en tant que :

• Microsoft Solutions Partner – Training Services
• Microsoft Cloud Partner

Ces homologations attestent que Nanfor respecte les normes de Microsoft pour dispenser des formations techniques, en utilisant des contenus Microsoft et des Microsoft Certified Trainers (MCT), garantissant la qualité, une mise à jour continue et l'alignement avec les certifications.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que le cours AI-200 ?

Il s'agit d'une formation officielle Microsoft qui enseigne comment développer des solutions d'intelligence artificielle dans le cloud avec Azure, en utilisant des services tels qu'Azure AI et Azure OpenAI.

Qu'apprendrai-je dans ce cours ?

Vous apprendrez à créer des applications intelligentes en utilisant les services d'IA d'Azure, notamment le traitement du langage naturel, la vision artificielle et les modèles d'IA générative.

Le cours inclut-il l'examen de certification ?

Oui. Ce cours inclut l'examen officiel de certification Microsoft (selon les conditions de la promotion en cours).

Est-ce inclus dans le LaaS de Nanfor ?

Oui. Le cours AI-200 fait partie du LaaS Cert, ce qui permet d'accéder à cette formation ainsi qu'à d'autres certifications officielles.

Comment le cours est-il dispensé ?

Il est réalisé en mode en ligne, avec accès aux contenus, aux laboratoires et au support d'experts, permettant d'avancer de manière flexible.

Est-il éligible au financement par FUNDAE ?
Oui. Ce cours peut être éligible au financement via FUNDAE, sous réserve des conditions de l'entreprise.

Quelle est la durée d'accès au cours ?

Le cours inclut 3 mois d'accès, avec possibilité d'extension (sauf dans le cadre d'une formation financée).