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 qui souhaitent concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle en utilisant les services d'Azure. Cette formation fournit 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 des processus, l'analyse de contenu, le traitement du langage naturel et des applications propulsées par l'IA pour différents secteurs d'activité.

Le cours AI-200 s'adresse aux développeurs, ingénieurs logiciels, architectes cloud et professionnels techniques qui participent à des projets d'intelligence artificielle. Son approche pratique permet de mettre en œuvre 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 de Microsoft et éligible aux financements de la formation professionnelle pour les entreprises, facilitant ainsi la formation dans l'un des domaines technologiques connaissant la plus forte croissance et la plus forte demande professionnelle.

Présentation générale du cours

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

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

La formation est orientée vers 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 inclus en cadeau. Ne laissez pas passer cette occasion ! L'examen est évalué à 126 € + TVA et est inclus sans frais supplémentaires.

Promotion valable jusqu'au 31 décembre 2026. Examen avec une seule tentative disponible uniquement en mode virtuel - formation à distance.

À quoi sert la certification AI-200 de Microsoft dans le monde 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 qui participent à des projets d'IA générative, d'automatisation intelligente, d'assistants virtuels, d'analyse de contenu et de développement d'applications propulsées par l'intelligence artificielle.

Sur le marché du travail, cette certification s'avère particulièrement pertinente pour des profils tels que 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 dans des 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'intégrer des capacités d'IA générative, de traitement du langage naturel, de vision par ordinateur, d'analyse de documents et de création d'agents intelligents dans des applications d'entreprise.

Dans les organisations, Azure AI est utilisé pour automatiser des processus, améliorer le service client, analyser des informations non structurées, générer du contenu intelligent et développer des applications capables d'interagir avec les utilisateurs en 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 qui est inclus dans le cours officiel de Microsoft chez Nanfor

La formation comprend du matériel de Microsoft Learn, des présentations de formateurs experts, des laboratoires autorisés, des tutoriels spécialisés et une préparation à la certification.

Nanfor combine les contenus officiels de Microsoft avec un accompagnement expert, permettant une formation orientée vers l'application pratique dans des environnements d'entreprise réels.

Découvrir tous les composants

Avantages de la formation AI-200

Formation officielle de Microsoft en 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 des technologies clés telles qu'Azure OpenAI et Azure AI Services : Travail avec des modèles de langage, la vision, l'analyse de texte et l'automatisation.

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

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

Prérequis

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

• Connaissances de base en programmation
  
• Familiarité avec les concepts d'Azure et les 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 s'adresse à :

• Les développeurs qui souhaitent se spécialiser dans l'intelligence artificielle sur Azure
  
• Les ingénieurs logiciels qui travaillent avec des solutions cloud
  
• Les professionnels de l'informatique intéressés par l'intégration de l'IA dans leurs applications
  
• Les profils techniques qui souhaitent évoluer vers des rôles d'AI Developer

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

À la fin 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
  
• Mettre en œuvre 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
  
• Mise en œuvre 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 d'intelligence artificielle dans le cloud sur Azure - Programme

Unité 1 : Mettre en œuvre l'hébergement d'applications conteneurisées sur Azure

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

Objectifs d'apprentissage :

• Expliquer comment Azure Container Registry organise les images
  
• Créer et gérer des images de conteneurs avec ACR Tasks
  
• Mettre en œuvre des stratégies d'étiquetage et de versionnage
  
• Utiliser Azure CLI pour gérer les images et les tâches
  
• Comprendre les considérations de 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 d'apprentissage :

• 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 des 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 d'apprentissage :

• Comprendre les environnements d'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 journaux et les révisions

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'une API backend conteneurisée

Module 2 : Gérer des conteneurs sur Azure Container Apps

Objectifs d'apprentissage :

• Gérer les révisions et mettre à jour les images
  
• Diagnostiquer les erreurs dans les révisions
  
• Surveiller les journaux et résoudre les incidents
  
• Configurer des sondes de santé
  
• Optimiser les ressources et la mise à l'échelle

Laboratoire / Pratique :

• Diagnostic et résolution d'un déploiement échoué

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

Objectifs d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Configuration de l'auto-mise à l'échelle avec KEDA

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

Module 1 : Déployer des applications sur Azure Kubernetes Service

Objectifs d'apprentissage :

• Comprendre les Deployments, les Services et les 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 d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Configuration d'applications dans AKS

Module 3 : Surveiller et résoudre les problèmes dans AKS

Objectifs d'apprentissage :

• Surveiller les journaux et les métriques
  
• Diagnostiquer les problèmes dans les pods et les services
  
• Vérifier la connectivité et les points de terminaison
  
• Appliquer des méthodologies structurées de dépannage

Laboratoire / Pratique :

• Diagnostic d'applications dans 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 d'apprentissage :

• 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 : Mettre en œuvre la recherche vectorielle dans Azure Cosmos DB

Objectifs d'apprentissage :

• Stocker et récupérer des embeddings
  
• Configurer des politiques vectorielles
  
• Exécuter des requêtes de similarité
  
• Mettre en œuvre la recherche hybride
  
• Utiliser le 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 d'apprentissage :

• Analyser les modèles de requêtes et la consommation de RU
  
• Configurer des index (range, 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 d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Développement d'un backend pour des assistants IA

Module 2 : Implémenter la recherche vectorielle dans PostgreSQL

Objectifs d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Implémentation de la recherche vectorielle

Module 3 : Optimiser la recherche vectorielle

Objectifs d'apprentissage :

• 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 les opérations de données dans Redis

Objectifs d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Implémentation des opérations de données dans Redis

Module 2 : Implémenter la messagerie avec Redis

Objectifs d'apprentissage :

• Utiliser pub/sub pour la messagerie en temps réel
  
• Implémenter 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 aux événements

Module 3 : Implémenter le stockage vectoriel dans Redis

Objectifs d'apprentissage :

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

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

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

Objectifs d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Traitement des messages avec Service Bus

Module 2 : Développer des workflows avec Event Grid

Objectifs d'apprentissage :

• Concevoir des architectures orientées événements
  
• Utiliser le schéma CloudEvents
  
• Configurer le filtrage et le routage des événements
  
• Gérer les tentatives et la livraison

Laboratoire / Pratique :

• Publication et réception des événements

Module 3 : Construire des backends serverless avec Azure Functions

Objectifs d'apprentissage :

• Évaluer les options d'hébergement
  
• Créer des déclencheurs et des liaisons
  
• Intégrer Key Vault et App Configuration
  
• Appliquer la sécurité avec l'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 d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Gestion des secrets avec Azure Key Vault

Module 2 : Gérer la configuration avec Azure App Configuration

Objectifs d'apprentissage :

• Connecter des applications à App Configuration
  
• Gérer la configuration à l'aide d'étiquettes
  
• Implémenter des drapeaux de fonctionnalité
  
• Intégrer avec Azure Key Vault

Laboratoire / Pratique :

• Récupération de la configuration et des secrets

Unité 9 : Surveiller et résoudre les problèmes dans les applications Azure

Module 1 : Instrumenter les applications avec OpenTelemetry

Objectifs d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Instrumentation des applications

Module 2 : Analyser la télémétrie avec les journaux et les métriques

Objectifs d'apprentissage :

• Écrire des requêtes KQL
  
• Analyser les journaux et les métriques
  
• Créer des tableaux de bord et des carnets de travail
  
• Configurer des alertes

Laboratoire / Pratique :

• Requête de journaux avec KQL

Notre facteur différenciateur : 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 cours techniques, en utilisant des contenus de Microsoft et des formateurs certifiés Microsoft (MCTs), garantissant qualité, mise à jour continue et alignement avec les certifications.

Foire aux questions

Qu'est-ce que le cours AI‑200 ?

C'est une formation officielle de Microsoft qui enseigne comment développer des solutions d'intelligence artificielle dans le cloud avec Azure, en utilisant des services comme Azure AI et Azure OpenAI.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans ce cours ?

Vous apprendrez à créer des applications intelligentes en utilisant les services d'IA d'Azure, y compris 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 de Microsoft (selon les conditions de la promotion en vigueur).

Est-il inclus dans LaaS de Nanfor ?

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

Comment se déroule le cours ?

Il se déroule en ligne, avec un accès aux contenus, aux laboratoires et au support d'experts, permettant d'avancer de manière flexible.

Peut-il être pris en charge par FUNDAE ?
Oui. Ce cours peut être pris en charge par FUNDAE, sous réserve des conditions de l'entreprise.

Combien de temps dure l'accès au cours ?

Le cours inclut 3 mois d'accès, avec possibilité d'extension (sauf pour la formation prise en charge).