Cours AI-500 | Conception et mise en œuvre de solutions d’IA multi-agents
Le cours officiel AI-500 s’adresse aux professionnels qui souhaitent concevoir, développer et mettre en œuvre des solutions d’intelligence artificielle multi-agents à l’aide de Microsoft Foundry et d’Azure. Cette formation avancée permet d’acquérir les compétences nécessaires pour construire des architectures d’entreprise modernes basées sur des agents intelligents capables de collaborer, de coordonner des processus complexes et de s’intégrer aux services et outils de l’entreprise.
Tout au long du cours, vous apprendrez à concevoir des écosystèmes multi-agents, à mettre en œuvre des stratégies d’orchestration, à développer des solutions prêtes pour la production et à appliquer des mécanismes de surveillance, de sécurité et de gouvernance pour les projets d’intelligence artificielle en entreprise.
Cette formation s’adresse en particulier aux ingénieurs IA, aux développeurs, aux architectes de solutions et aux professionnels spécialisés dans les technologies Microsoft qui participent à des initiatives d’automatisation avancée, d’intelligence artificielle en entreprise et de transformation numérique.
AI-500 constitue la formation officielle de préparation à la certification Microsoft Certified: Multi-Agent AI Solutions Expert. De plus, ce cours est officiel Microsoft et éligible à des financements via FUNDAE pour les entreprises.
Présentation générale du cours
L’intelligence artificielle multi-agents représente l’une des avancées les plus importantes dans l’évolution de l’IA appliquée aux environnements d’entreprise. Les organisations ont besoin de solutions capables de coordonner plusieurs agents intelligents qui collaborent entre eux pour automatiser des tâches, prendre des décisions, interagir avec des systèmes externes et répondre à des besoins de plus en plus complexes.
Le cours AI-500 fournit les compétences nécessaires pour concevoir des architectures évolutives, intégrer des outils d’entreprise, mettre en œuvre des modèles avancés de collaboration entre agents et exploiter des solutions d’intelligence artificielle prêtes pour des scénarios de production réels à l’aide de Microsoft Foundry et d’Azure.
La formation combine des connaissances en architecture, gouvernance, intégration, observabilité et exploitation afin que les professionnels puissent développer des solutions robustes, sécurisées et alignées sur les exigences métier.
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À quoi sert la certification Multi-Agent AI Solutions Expert dans le monde professionnel ?
La certification Microsoft Certified: Multi-Agent AI Solutions Expert permet de démontrer la capacité à concevoir et à mettre en œuvre des solutions d’entreprise basées sur plusieurs agents intelligents à l’aide des technologies les plus récentes de Microsoft.
Cette certification atteste des compétences relatives à l’architecture de systèmes multi-agents, à l’intégration d’outils, à l’orchestration de processus intelligents, à l’application de mesures de sécurité et à la surveillance des solutions déployées dans des environnements de production.
Pour les entreprises et les professionnels, disposer de connaissances spécialisées en intelligence artificielle multi-agents constitue un avantage concurrentiel dans les projets d’automatisation avancée, d’assistants intelligents, d’opérations d’entreprise et de solutions génératives de nouvelle génération.
Applications professionnelles de Multi-Agent AI Solutions Expert
Les connaissances acquises dans le cadre d’AI-500 permettent de participer à des projets liés à :
- La conception d’architectures d’entreprise multi-agents.
-
L’automatisation intelligente de processus complexes.
- La mise en œuvre de solutions basées sur Microsoft Foundry.
- L’intégration d’agents aux services Azure.
-
La gouvernance et l’observabilité des solutions d’intelligence artificielle.
- Le développement d’applications d’entreprise propulsées par l’IA.
- L’orchestration de plusieurs agents pour des scénarios d’entreprise.
- Les projets d’innovation basés sur l’intelligence artificielle générative.
Ce que comprennent les cours et les certifications officiels Microsoft chez Nanfor
La formation comprend des ressources de Microsoft Learn, des présentations animées par des formateurs experts, des laboratoires agréés, un accompagnement spécialisé et une préparation à la certification.
Nanfor associe les contenus officiels de Microsoft à un accompagnement expert, permettant une formation axée sur l’application pratique dans des environnements d’entreprise réels.
Découvrir tous les composants
Avantages de la formation AI-500
- Une spécialisation dans l’un des domaines connaissant la croissance la plus rapide au sein de l’intelligence artificielle en entreprise : les systèmes multi-agents.
- Le développement de compétences avancées pour concevoir des architectures d’IA prêtes pour les environnements de production.
- La capacité à participer à des projets d’automatisation intelligente et d’agents collaboratifs au sein d’organisations de tous secteurs.
- L’amélioration du profil professionnel pour des postes liés à l’intelligence artificielle, au développement avancé, à l’architecture de solutions et à la transformation numérique.
- L’acquisition de connaissances pratiques sur Microsoft Foundry, Azure et les technologies d’intelligence artificielle de dernière génération.
- La préparation à l’obtention de la certification Microsoft Certified: Multi-Agent AI Solutions Expert et à la validation de connaissances spécialisées auprès des clients et des entreprises.
- La compréhension des aspects clés de la sécurité, de la gouvernance, de la surveillance et de l’exploitation des solutions d’intelligence artificielle en entreprise.
- La capacité à concevoir des solutions évolutives qui intègrent plusieurs agents, outils et services au sein d’écosystèmes d’entreprise complexes.
Prérequis
Une expérience préalable dans le développement d’applications, l’intelligence artificielle et les plateformes cloud est recommandée. Il est également conseillé de maîtriser Python, Azure et les concepts liés aux architectures d’entreprise modernes.
Les professionnels qui travaillent déjà sur des projets d’IA, d’automatisation ou de développement de solutions d’entreprise tireront davantage profit de la formation.
Préparation à la certification Microsoft Multi-Agent AI Solutions Expert
AI-500 est conçu pour préparer les professionnels à aborder avec assurance la certification Microsoft Certified: Multi-Agent AI Solutions Expert. Pendant la formation, les connaissances et les compétences nécessaires pour concevoir, développer, intégrer, déployer et gouverner des solutions d’intelligence artificielle multi-agents dans des environnements d’entreprise sont abordées.
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Durée du cours :
100 heures
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Accès à la salle de cours :
3 mois
Informations générales sur le cours
À qui s’adresse le cours Microsoft AI-500 ?
Cette formation s’adresse aux architectes de solutions, aux développeurs, aux ingénieurs IA, aux spécialistes Azure et aux professionnels chargés de concevoir et de mettre en œuvre des solutions d’entreprise basées sur l’intelligence artificielle.
Elle convient également aux experts participant à des initiatives d’innovation, d’automatisation avancée et à des projets d’intelligence artificielle générative.
Objectifs du cours AI-500 et ce que vous allez apprendre
- Concevoir des architectures d’intelligence artificielle multi-agents.
- Mettre en œuvre des solutions à l’aide de Microsoft Foundry.
- Développer des stratégies avancées d’orchestration.
- Intégrer des outils et des services d’entreprise.
- Appliquer des modèles d’observabilité et de surveillance.
- Mettre en œuvre des mesures de sécurité et de gouvernance.
- Déployer des solutions évolutives sur Azure.
- Vous préparer à la certification officielle associée.
Éléments de la collection Microsoft Learn Multi-Agent AI Solutions Expert
-
Unité 1 : Conception de solutions d’intelligence artificielle multi-agents de niveau production dans Azure.
-
Unité 2 : Création de fonctionnalités multi-agents de niveau production avec Microsoft Foundry.
-
Unité 3 : Mise en œuvre et gouvernance des solutions d’intelligence artificielle en entreprise dans Azure.
-
Unité 4 : Supervision, évaluation et exploitation des solutions d’intelligence artificielle multi-agents dans Azure.
Contenu du cours AI-500
Unité 1. Conception de boucles d’agents avec Microsoft Foundry Agent Service
Modules :
- Architecture des boucles d’agents pour les environnements de production
- Réponses API de Foundry et Agents v2
- Cycles de réflexion et de planification des agents
- Gestion de l’état de la session et du contexte
- Sessions basées sur les bifurcations et la reprise
- Migration d’Agents v1 vers Agents v2
Laboratoire :
- Concevoir des boucles d’agents avec état à l’aide de Microsoft Foundry Agent Service
- Migrer un modèle Agents v1 vers Agents v2
- Déployer les ressources nécessaires dans Microsoft Foundry
- Capturer des preuves des conversations, de la réflexion et des bifurcations
Unité 2. Mise en œuvre de l’orchestration multi-agents avec Microsoft Foundry
Modules :
- Différencier les architectures d’agents et multi-agents
- Analyser les architectures d’orchestration avancées
- Mettre en œuvre une orchestration hub-and-spoke
- Concevoir l’exécution parallèle et la synchronisation des agents
- Comparer les frameworks d’orchestration
Laboratoire :
- Mettre en œuvre des modèles avancés d’orchestration multi-agents dans Microsoft Foundry
- Créer des agents spécialisés Agents v2 versionnés
- Mettre en œuvre un orchestrateur hub-and-spoke
- Appliquer des règles de quorum
- Envoyer les preuves acceptées à un superviseur
Unité 3. Application des stratégies de décomposition des tâches et de collaboration entre agents dans Microsoft Foundry
Modules :
- Concevoir des flux d’enchaînement de prompts
- Mettre en œuvre une décomposition dynamique et adaptative des tâches
- Concevoir des schémas de messages pour le transfert entre agents
- Garantir la fiabilité des transferts et la préservation du contexte
- Optimiser la granularité de la décomposition
Laboratoire :
- Appliquer des stratégies de décomposition des tâches et de collaboration entre agents
- Compléter un méta-agent planificateur dans Agents v2
- Valider un DAG généré par l’IA
- Invoquer des agents spécialisés selon les dépendances
- Transférer le contexte par transfert
- Permettre une replanification basée sur les preuves
Unité 4. Conception de la communication entre agents à l’échelle de l’entreprise grâce à A2A dans Azure
Modules :
- Concevoir des écosystèmes d’agents A2A à grande échelle
- Mettre en œuvre une gestion distribuée de l’état partagé
- Concevoir des stratégies d’isolement et de partage du contexte
- Développer des mécanismes de détection et de résolution des conflits
- Résoudre les conflits et maintenir une traçabilité d’audit
Laboratoire :
- Concevoir une communication entre agents au sein de l’entreprise grâce à A2A dans Azure
- Créer des points de terminaison compatibles avec A2A
- Enregistrer des agents dans Azure Cosmos DB
- Mettre en œuvre un routage par capacités
- Gérer un état distribué à l’aide d’ETags
- Enregistrer les décisions relatives aux conflits dans l’audit
Unité 5. Conception de stratégies avancées de prompting pour les agents d’IA en production
Modules :
- Concevoir des architectures de raisonnement multi-tours
- Mettre en œuvre des défenses contre l’injection de prompts
- Construire des cadres de prompts système pour le contrôle des agents
- Concevoir des architectures de garde-fous multiniveaux
- Mettre en œuvre le versionnage et l’optimisation des prompts
- Automatiser les tests de non-régression et l’optimisation des prompts
- Concevoir des stratégies d’ajustement fin et de canalisation des données
Laboratoire :
- Concevoir des stratégies avancées de prompting pour les agents d’IA
- Comparer des versions de prompts
- Appliquer des garde-fous en Python
- Se protéger contre l’injection de prompts
- Gérer les limites de comportement et de mise à l’échelle
Unité 6. Construction d’écosystèmes d’outils d’entreprise avec MCP et Microsoft Foundry
Modules :
- Concevoir les contrats MCP, l’hébergement, l’autorisation et l’observabilité
- Mettre en œuvre un routage éligible et des politiques de fiabilité contrôlée
- Gouverner la compatibilité, le versionnage, la migration et le retrait
Laboratoire :
- Construire un écosystème d’entreprise MCP
- Compléter un serveur FastMCP
- Développer des clients MCP avec découverte dynamique
- Sélectionner des outils compatibles à l’aide d’un catalogue
- Valider les résultats
- Tester des mécanismes de repli
Unité 7. Mise en œuvre de pipelines RAG avancés avec Azure AI Search et Microsoft Foundry
Modules :
- Concevoir des architectures de recherche hybride
- Mettre en œuvre le réordonnancement et le classement contextuel
- Concevoir un routage dynamique des sources de connaissances
- Optimiser les stratégies de découpage en segments et d’intégration vectorielle
Laboratoire :
- Mettre en œuvre un RAG avancé avec Azure AI Search
- Comparer les profils d’intégration vectorielle
- Comparer les techniques de découpage en segments
- Évaluer les modes de requête
- Analyser les stratégies de routage
Unité 8. Conception d’architectures de mémoire multi-agents avec Azure Cosmos DB
Modules :
- Analyser les modèles d’architecture de mémoire
- Mettre en œuvre une mémoire sémantique avec un stockage vectoriel
- Optimiser la récupération et l’injection de mémoire
- Configurer l'optimisation des fenêtres de contexte
- Concevoir la rétention et la consolidation de la mémoire
- Appliquer la confidentialité et la conformité d'audit
Laboratoire :
- Construire un agent Foundry avec une mémoire persistante dans Cosmos DB
- Implémenter une couche de mémoire personnalisée
- Gérer les préférences partagées
- Garantir l'isolement des patients
- Gérer la rétention et la suppression auditable
Unité 9. Implémentation de pipelines CI/CD pour les systèmes multi-agents avec GitHub Actions
Modules :
- Concevoir des pipelines de déploiement multi-agents
- Implémenter des stratégies de déploiement progressif
- Configurer des environnements de déploiement différenciés
- Automatiser les procédures de rollback
Laboratoire :
- Implémenter le CI/CD pour un système multi-agents
- Provisionner Foundry et Container Apps avec Bicep
- Valider la compatibilité entre les agents
- Exécuter des déploiements Canary
- Effectuer un rollback contrôlé
Unité 10. Protection des systèmes multi-agents via une architecture Zero Trust sur Azure
Modules :
- Appliquer l'identité Zero Trust aux réseaux d'agents
- Protéger l'accès via JIT et workload identity
- Concevoir des flux d'authentification et de cycle de vie des secrets
- Éviter le mouvement latéral dans les réseaux d'agents
- Implémenter la propagation du contexte et l'isolation multi-tenant
- Valider les limites entre les tenants et le chiffrement
- Configurer les contrôles de conformité réglementaire
Laboratoire :
- Appliquer le Zero Trust à un flux multi-agents de Microsoft Foundry
- Implémenter des listes d'autorisation entre les agents
- Valider les limites entre les tenants
- Appliquer des identités avec des privilèges minimaux
- Générer des preuves de conformité
Unité 11. Mise à l'échelle de la gouvernance de l'IA responsable avec Azure AI Content Safety et Microsoft Foundry
Modules :
- Concevoir la surveillance des biais et de l'équité
- Implémenter la transparence et l'explicabilité
- Configurer la confidentialité dans les flux multi-agents
- Établir des cadres d'audit et de responsabilité
Laboratoire :
- Gouverner une révision de code multi-agents dans Foundry
- Déployer des modèles avec des guardrails
- Implémenter des portes de conformité
- Appliquer des règles d'équité et de confidentialité
- Gérer l'audit du processus complet
Unité 12. Gouvernance du cycle de vie des agents en entreprise dans Microsoft Foundry
Modules :
- Concevoir le versionnage et l'approbation des agents
- Implémenter les quotas et la limitation d'utilisation
- Concevoir des modèles d'imputation et de chargeback
- Établir des processus de retrait et d'obsolescence
Laboratoire :
- Gouverner le cycle de vie d'une topologie multi-agents
- Inventorier les agents de Foundry
- Implémenter des portes d'approbation
- Gérer les contrôles d'utilisation
- Exécuter des retraits contrôlés de versions
Unité 13. Implémentation de l'observabilité distribuée pour les solutions multi-agents avec OpenTelemetry
Modules :
- Concevoir la traçabilité distribuée pour les solutions multi-agents
- Implémenter le logging structuré pour les décisions des agents
- Configurer l'agrégation de télémétrie et les tableaux de bord
- Construire la détection d'anomalies pour le comportement des agents
Laboratoire :
- Traçabilité des flux multi-agents via OpenTelemetry
- Créer des spans distribués
- Propager le contexte W3C traceparent
- Configurer des alertes dans Azure Monitor
- Analyser les anomalies de performance et de consommation
Unité 14. Conception de cadres d'évaluation pour les solutions multi-agents avec Microsoft Foundry
Modules :
- Définir les métriques de succès multi-agents
- Implémenter l'évaluation via LLM-as-Judge
- Concevoir des ensembles de tests synthétiques
- Construire des pipelines de régression pour détecter la dérive
Laboratoire :
- Construire une porte de qualité pour l'évaluation multi-agents
- Créer des évaluateurs personnalisés
- Calibrer les juges LLM avec des évaluations humaines
- Appliquer des seuils déterministes
- Bloquer les régressions avant le déploiement
Unité 15. Optimisation des performances et des coûts des systèmes multi-agents dans Microsoft Foundry
Modules :
- Concevoir le routage des modèles pour les écosystèmes d'agents
- Implémenter des stratégies de cache multi-niveaux
- Optimiser l'utilisation des tokens et du contexte
- Équilibrer la qualité, le coût et la latence
Laboratoire :
- Optimiser les performances et les coûts des systèmes multi-agents
- Implémenter le routage intelligent
- Appliquer le cache des résultats
- Gérer les budgets de contexte
- Évaluer les configurations basées sur des preuves
Unité 16. Débogage et réponse aux incidents de production multi-agents dans Azure
Modules :
- Implémenter le replay des agents pour le débogage
- Concevoir l'analyse des causes racines
- Configurer la détection et la remédiation automatique des incidents
- Établir des processus de réponse et de post-mortem
Laboratoire :
- Déboguer un incident multi-agents en production
- Capturer des traces distribuées
- Exécuter un replay sans effets secondaires
- Valider les hypothèses de cause racine
- Générer un post-mortem sans attribution de faute
Notre facteur différenciateur : Laboratoires officiels Microsoft
AI-500 intègre des laboratoires officiels Microsoft qui permettent d'appliquer les connaissances acquises dans des scénarios pratiques liés à la conception, au déploiement et à l'exploitation de solutions multi-agents. Grâce à ces environnements, les participants peuvent renforcer leur apprentissage par des expériences pratiques alignées sur des situations réelles.
Langue du cours
-
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 standards de Microsoft pour dispenser des cours techniques, en utilisant des contenus de Microsoft et des Microsoft Certified Trainers (MCTs), garantissant qualité, mise à jour continue et alignement avec les certifications.
Questions fréquentes sur le cours AI-500
Qu'est-ce que le cours AI-500 de Microsoft Foundry et Azure ?
Le cours AI-500 est une formation officielle de Microsoft orientée vers la conception et l'implémentation de solutions d'intelligence artificielle multi-agents utilisant Microsoft Foundry et Azure. Il s'adresse aux professionnels qui doivent développer des architectures d'entreprise avancées basées sur des agents intelligents.
À quoi sert la certification Multi-Agent AI Solutions Expert associée au cours AI-500 ?
La certification Microsoft Certified: Multi-Agent AI Solutions Expert permet d'attester des connaissances pour concevoir, implémenter et exploiter des solutions d'intelligence artificielle multi-agents en entreprise utilisant les technologies de Microsoft Foundry et Azure.
Le cours AI-500 est-il un cours officiel de Microsoft ?
Oui. AI-500 est un cours officiel de Microsoft et suit les contenus et objectifs pédagogiques définis par Microsoft pour la préparation de la certification associée.
Quelle différence existe-t-il entre AI-500 et les autres certifications Microsoft liées à l'intelligence artificielle ?
AI-500 est spécialisé dans la conception et l'implémentation de solutions d'intelligence artificielle multi-agents via Microsoft Foundry et Azure. Son approche se concentre sur les architectures avancées, l'orchestration, l'intégration, la surveillance, la sécurité et la gouvernance des systèmes multi-agents.
Le cours AI-500 est-il éligible à un financement via FUNDAE ?
Oui. Le cours AI-500 peut être financé via FUNDAE pour les entreprises qui remplissent les exigences établies par la réglementation en vigueur.
Quelle est la durée du cours AI-500 de Microsoft ?
La durée totale du cours AI-500 est de 100 heures et l'accès au campus virtuel est disponible pendant 3 mois.
Le cours AI-500 est-il inclus dans LaaS Cert de Nanfor ?
Oui. AI-500 fait partie du catalogue disponible dans LaaS Cert, la licence annuelle de formation continue de Nanfor qui permet d'accéder à de multiples cours et certifications pendant un an.
Quel niveau technique est recommandé pour suivre le cours AI-500 ?
Une expérience préalable en développement d'applications, en programmation Python, en services Azure et dans les initiatives liées à l'intelligence artificielle et aux architectures cloud est recommandée.
Quelles perspectives professionnelles offre le cours AI-500 de Microsoft ?
La formation est particulièrement utile pour les AI Engineers, les Solution Architects, les développeurs, les spécialistes Azure et les professionnels qui participent à des projets d'entreprise d'intelligence artificielle, d'automatisation avancée et de solutions multi-agents.
