AI-200 : Développer des solutions IA Cloud sur Azure | Préparation certification Microsoft

Le cours AI-200 : Développer des solutions cloud d'IA sur Azure remplace le cours AZ-204 qui sera retiré en mai 2026.

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

Le cours AI-200 : Développer des solutions cloud d'IA sur Azure est une formation officielle de Microsoft destinée aux professionnels souhaitant concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle à l'aide des services Azure. Cette formation fournit les connaissances nécessaires pour créer des applications intelligentes basées sur des modèles d'IA générative, des agents, des services Azure AI 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 les applications basées sur l'IA pour différents secteurs d'activité.

Le cours AI-200 s'adresse aux développeurs, ingénieurs logiciels, architectes cloud et professionnels techniques impliqués dans des projets d'intelligence artificielle. Son approche pratique permet de mettre en œuvre des solutions réelles à l'aide d'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 par FUNDAE pour les entreprises, facilitant ainsi la formation dans l'un des domaines technologiques à la croissance et à la demande professionnelle les plus élevées.

Description générale du cours

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

Tout au long du cours, l'étudiant apprendra à travailler avec des technologies telles que les services Azure AI, Azure OpenAI Service, les modèles de langage, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les agents intelligents. Des 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 dans des projets réels de transformation numérique basés sur Azure AI.

Cours virtuel avec examen de certification inclus en cadeau. Ne manquez pas cette opportunité ! L'examen est évalué à 126 € + TVA et est inclus sans frais supplémentaires.

Promotion valable jusqu'au 31 décembre 2026. Examen à une seule tentative disponible uniquement en mode virtuel - Formation à distance. Non applicable au mode Auto-apprentissage.

À quoi sert la certification Microsoft AI-200 dans l'environnement professionnel ?

La certification AI-200 de Microsoft permet de valider les compétences nécessaires pour concevoir, développer et déployer des solutions d'intelligence artificielle à l'aide des 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 basées sur l'intelligence artificielle.

Sur le marché du travail, cette certification est 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.

L'obtention de 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 conçus 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 les applications d'entreprise.

Dans les 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 en développant des solutions intelligentes sur Azure, facilitant 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 le matériel Microsoft Learn, les présentations d'experts tuteurs, les laboratoires autorisés, les tutorats spécialisés et la préparation à la certification.

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

Connaître tous les composants

Avantages de la formation AI-200

Formation officielle Microsoft en intelligence artificielle : Contenu actualisé basé sur les services Azure AI les plus avancés.

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

Maîtrise des technologies clés comme Azure OpenAI et Azure AI Services : Travail avec des modèles de langage, de vision, d'analyse de texte et d'automatisation.

Approche pratique axée sur 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 à la croissance la plus rapide du marché informatique.

Prérequis

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

• Des connaissances de base en programmation
  
• Une familiarité avec les concepts Azure et les services cloud
  
• Des notions générales d'intelligence artificielle ou d'analyse de données (recommandé, mais 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 de développeur IA

Objectifs de la formation : Qu'apprendrez-vous ?

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 (TLN)
  
• 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 les 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 (TLN)
  
• Analyse de texte et compréhension du langage
  
• Développement de solutions de vision par ordinateur
  
• Utilisation des services d'IA pour automatiser les processus
  
• Intégration de l'IA dans les applications cloud

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

Unité 1 : Implémenter 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
  
• Implémenter des stratégies de balisage et de versioning
  
• 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
  
• Superviser et dépanner les applications conteneurisées

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'un conteneur sur Azure App Service

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

Module 1 : Déployer des conteneurs dans Azure Container Apps

Objectifs d'apprentissage :

• 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 journaux et les révisions

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'une API backend conteneurisée

Module 2 : Gérer des conteneurs dans Azure Container Apps

Objectifs d'apprentissage :

• Gérer les révisions et mettre à jour les images
  
• Diagnostiquer les erreurs de révision
  
• Superviser les journaux et résoudre les incidents
  
• Configurer les 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 dans Azure Container Apps

Objectifs d'apprentissage :

• 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 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 dans Azure Kubernetes Service

Module 1 : Déployer des applications dans Azure Kubernetes Service

Objectifs d'apprentissage :

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

Laboratoire / Pratique :

• Déploiement d'une API d'inférence sur AKS

Module 2 : Configurer des applications dans Azure Kubernetes Service

Objectifs d'apprentissage :

• Utiliser ConfigMaps pour la configuration
  
• Utiliser des 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 dépanner 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 d'accès
  
• Appliquer des méthodologies de dépannage structurées

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 lectures directes et 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 d'apprentissage :

• Stocker et récupérer des embeddings
  
• Configurer des politiques vectorielles
  
• Exécuter des requêtes de similitude
  
• Implémenter une recherche hybride
  
• Utiliser le flux de changements 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 de 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 pour 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 avec des applications Python

Laboratoire / Pratique :

• Développement d'un backend pour les assistants IA

Module 2 : Implémenter la recherche vectorielle dans PostgreSQL

Objectifs d'apprentissage :

• Stocker les 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 d'IA

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

Module 1 : Implémenter des opérations de données dans Redis

Objectifs d'apprentissage :

• Comprendre les stratégies de cache
  
• Sélectionner les bibliothèques clientes appropriées
  
• Implémenter des 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 les 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 d'apprentissage :

• Créer des index vectoriels avec RediSearch
  
• Stocker et interroger les 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 les files d'attente et les sujets
  
• 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 pilotées par les événements
  
• Utiliser le schéma CloudEvents
  
• Configurer le filtrage et le routage des événements
  
• Gérer les tentatives et la livraison

Laboratoire / Pratique :

• Publication et réception d'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 les secrets via le SDK
  
• Implémenter la rotation sécurisée
  
• Appliquer des stratégies de cache

Laboratoire / Pratique :

• Gestion des secrets avec Azure Key Vault

Module 2 : Gérer la configuration avec Azure App Configuration

Objectifs d'apprentissage :

• Connecter les applications à App Configuration
  
• Gérer la configuration via des 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 d'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 classeurs
  
• Configurer les alertes

Laboratoire / Pratique :

• Consultation des 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 agréé par Microsoft en tant que :

• Partenaire Microsoft Solutions – Services de formation
• Partenaire Microsoft Cloud

Ces agréments attestent que Nanfor respecte les standards de Microsoft pour dispenser des cours techniques, en utilisant des contenus Microsoft et des Microsoft Certified Trainers (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 tels qu'Azure AI et Azure OpenAI.

Qu'apprendrai-je dans ce cours ?

Vous apprendrez à créer des applications intelligentes en utilisant les services IA d'Azure, y compris le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur 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 vigueur).

Est-il 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 se déroule le cours ?

Il se déroule en ligne, avec accès aux contenus, aux laboratoires et au support d'experts, permettant une progression flexible.

Peut-il être financé par FUNDAE ?
Oui. Ce cours peut être financé 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 de prolongation (sauf pour les formations subventionnées).