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Azure AI Engineer Associate (AI-102)

Parcours Microsoft Azure Professionnel

Maîtrisez l’ingénierie Azure AI : de la conception à la mise en production avec Cognitive Services, Azure Machine Learning et les patterns d’IA responsable. Labs guidés, architectures types et préparation ciblée à l’examen AI-102.

 
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Cette formation est accessible via le CPF en partenariat avec un organisme certifié.

Azure AI Engineer Associate (AI-102)
  • La formation AI-102 couvre la conception, l’orchestration et le déploiement de solutions IA sur Azure avec les services du quotidien.
  • Les démonstrations et ateliers immersifs vous apprennent à industrialiser Azure Cognitive Services et Azure Machine Learning.
  • Parcours idéal pour les ingénieurs IA/ML, développeurs et consultants qui préparent la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate.

Points clés de l'Azure AI Engineer Associate

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

  • Concevoir l’architecture d’une solution Azure AI de bout en bout.
  • Configurer, sécuriser et déployer Azure Cognitive Services (Vision, Speech, Language).
  • Exploiter Azure Machine Learning pour entraîner, optimiser et publier des modèles.
  • Intégrer les composants IA dans des applications Azure (App Service, Functions, Logic Apps, bots…).
  • Appliquer les bonnes pratiques d’IA responsable et se préparer efficacement à l’examen AI-102.

La formation s’adresse à un large public, notamment :

  • Les ingénieurs IA/ML et développeurs qui industrialisent des services Azure Cognitive.
  • Les data scientists et architectes techniques qui conçoivent des pipelines Azure ML.
  • Les consultants, chefs de projet et responsables produit qui doivent encadrer des cas d’usage IA sur Azure.
  • Les professionnels IT visant la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102).

Une connaissance de base d’Azure et des notions ML facilite la progression. Une maîtrise intermédiaire de Python est recommandée.

Le parcours se déroule sur deux journées intensives et s’articule ainsi :

Conception d’une solution Azure AI
  • Rappels sur les options Azure AI, patterns d’architecture, sécurité et gouvernance.
  • Choisir entre Azure Cognitive Services, Azure ML et services personnalisés.
  • Structurer les pipelines de données, les conteneurs et les endpoints.
Azure Cognitive Services avancés
  • Vision : Custom Vision, Face API, OCR et scénarios industriels.
  • Language : Azure OpenAI Service, Language Studio, QnA Maker & bots.
  • Speech : transcription, traduction, synthèse, intégration dans des apps temps réel.
Atelier architecture & démonstrations
  • Mise en Å“uvre d’un use case bout en bout dans Azure Portal et via CLI.
  • Q&A guidé sur les pièges d’implémentation et les critères d’examen.
Azure Machine Learning et automatisation
  • Création d’environnements de travail, jeux de données, expériences et pipelines.
  • Entrainer, optimiser et valider des modèles (AutoML, Python SDK, responsables ML).
  • Déployer sur des endpoints gérés, surveiller et mettre à l’échelle.
Atelier pratique – orchestrer une application IA
  • Construction d’une application combinant Cognitive Services, Azure ML et Logic Apps.
  • Ajout de contrôles d’IA responsable, supervision et publication sécurisée.
Clôture & préparation à l’examen AI-102
  • Bilan des acquis, checklist opérationnelle et feuille de route.
  • Stratégies d’examen : structure AI-102, exemples de questions, ressources clés.
  • Q&A final et partage de cas d’usage Azure AI déployés sur le terrain.

Demander le programme détaillé 

  • Pédagogie appliquée et orientée production, avec alternance théorie/labs.
  • Maîtrise concrète des services Azure Cognitive et Azure ML.
  • Préparation officielle à la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate.
  • Workshops opérationnels, templates d’architecture et scripts réutilisables.
  • Formateurs Azure MVP/experts IA déployant des workloads réels.
  •  
  • Démos live : interactions directes avec les services IA du cloud Azure.
  • Ateliers pratiques & études de cas métiers dans plusieurs secteurs.
  • Sessions de feedback pour adopter les meilleures pratiques et éviter les pièges.
  • Simulations d’examen et utilisation des outils Azure (Portal, CLI, SDK).
  • QCM de validation en fin de parcours.
  • Études de cas pratiques.
  • Évaluation continue avec feedback personnalisé.
 
  • Azure Well-Architected Framework.
  • ISO/IEC 19086.
  • RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
  • NIST Cloud Computing Standards (SP 500-292).
  • ISO 27001 Sécurité de l’information.
 

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

  • Concevoir l’architecture d’une solution Azure AI de bout en bout.
  • Configurer, sécuriser et déployer Azure Cognitive Services (Vision, Speech, Language).
  • Exploiter Azure Machine Learning pour entraîner, optimiser et publier des modèles.
  • Intégrer les composants IA dans des applications Azure (App Service, Functions, Logic Apps, bots…).
  • Appliquer les bonnes pratiques d’IA responsable et se préparer efficacement à l’examen AI-102.

La formation s’adresse à un large public, notamment :

  • Les ingénieurs IA/ML et développeurs qui industrialisent des services Azure Cognitive.
  • Les data scientists et architectes techniques qui conçoivent des pipelines Azure ML.
  • Les consultants, chefs de projet et responsables produit qui doivent encadrer des cas d’usage IA sur Azure.
  • Les professionnels IT visant la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate (AI-102).

Une connaissance de base d’Azure et des notions ML facilite la progression. Une maîtrise intermédiaire de Python est recommandée.

Le parcours se déroule sur deux journées intensives et s’articule ainsi :

Conception d’une solution Azure AI
  • Rappels sur les options Azure AI, patterns d’architecture, sécurité et gouvernance.
  • Choisir entre Azure Cognitive Services, Azure ML et services personnalisés.
  • Structurer les pipelines de données, les conteneurs et les endpoints.
Azure Cognitive Services avancés
  • Vision : Custom Vision, Face API, OCR et scénarios industriels.
  • Language : Azure OpenAI Service, Language Studio, QnA Maker & bots.
  • Speech : transcription, traduction, synthèse, intégration dans des apps temps réel.
Atelier architecture & démonstrations
  • Mise en Å“uvre d’un use case bout en bout dans Azure Portal et via CLI.
  • Q&A guidé sur les pièges d’implémentation et les critères d’examen.
Azure Machine Learning et automatisation
  • Création d’environnements de travail, jeux de données, expériences et pipelines.
  • Entrainer, optimiser et valider des modèles (AutoML, Python SDK, responsables ML).
  • Déployer sur des endpoints gérés, surveiller et mettre à l’échelle.
Atelier pratique – orchestrer une application IA
  • Construction d’une application combinant Cognitive Services, Azure ML et Logic Apps.
  • Ajout de contrôles d’IA responsable, supervision et publication sécurisée.
Clôture & préparation à l’examen AI-102
  • Bilan des acquis, checklist opérationnelle et feuille de route.
  • Stratégies d’examen : structure AI-102, exemples de questions, ressources clés.
  • Q&A final et partage de cas d’usage Azure AI déployés sur le terrain.

Demander le programme détaillé 

  • Pédagogie appliquée et orientée production, avec alternance théorie/labs.
  • Maîtrise concrète des services Azure Cognitive et Azure ML.
  • Préparation officielle à la certification Microsoft Azure AI Engineer Associate.
  • Workshops opérationnels, templates d’architecture et scripts réutilisables.
  • Formateurs Azure MVP/experts IA déployant des workloads réels.
  •  
 
  • Démos live : interactions directes avec les services IA du cloud Azure.
  • Ateliers pratiques & études de cas métiers dans plusieurs secteurs.
  • Sessions de feedback pour adopter les meilleures pratiques et éviter les pièges.
  • Simulations d’examen et utilisation des outils Azure (Portal, CLI, SDK).
  • QCM de validation en fin de parcours.
  • Études de cas pratiques.
  • Évaluation continue avec feedback personnalisé.
 
 
 
  • Azure Well-Architected Framework.
  • ISO/IEC 19086.
  • RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données).
  • NIST Cloud Computing Standards (SP 500-292).
  • ISO 27001 Sécurité de l’information.
 
 
 

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