Les entreprises déploient des systèmes IA sous pression pour produire des résultats mesurables tout en maîtrisant coûts, latence et contraintes de gouvernance des données. Les services Azure AI occupent une place centrale dans les architectures, notamment pour le traitement documentaire, les interfaces conversationnelles et l’analyse d’images. Les développeurs doivent construire des systèmes intégrés et opérationnels, pas seulement des prototypes isolés.
Pendant la formation, les participants développent des applications IA complètes avec Azure AI Foundry et les services principaux. Ils conçoivent des pipelines pour extraire des données de formulaires, créent des agents conversationnels avec logique multi tours et déploient des modèles de classification et détection d’objets. Les exercices incluent l’intégration via API REST et SDK, la configuration de la reconnaissance et synthèse vocale, et la combinaison de plusieurs modalités comme texte, image et audio. Chaque module impose la production de composants fonctionnels validés.
La formation traite des difficultés rarement abordées. Les participants gèrent des données d’entrée incohérentes, structurent les appels API, contrôlent la qualité des sorties et assurent la traçabilité des décisions IA. Ils résolvent aussi des problèmes d’intégration entre services, d’authentification et d’alignement avec les exigences métier. Le focus reste sur les contraintes réelles d’implémentation.
À l’issue, les participants savent concevoir, développer et déployer des solutions Azure AI en environnement réel. Ils produisent des pipelines fonctionnels, configurent les services pour la production et justifient leurs choix d’architecture. Ils peuvent piloter des projets d’implémentation et se préparer efficacement à l’examen AI 102.
