Formation Développer des applications et des agents IA sur Azure (AI-103).
Score de satisfaction : 4.36/5
Durée :
4 jours
06/07/2026 à Distance
numero vert : 0805 950 800 (service et appel gratuits)
à partir de
3000 €HT
87% d'avis positifs* participants

Référence :
SF34645
Durée :
4 jours

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Formation Développer des applications et des agents IA sur Azure (AI-103).

Passez du prototype à la production sur Microsoft Foundry et construisez des applications IA génératives, des agents autonomes et des solutions multimodales prêtes à être déployées en environnement Azure !

Cette formation de 4 jours s'adresse aux développeurs qui souhaitent industrialiser la création d'applications infusées d'IA sur Microsoft Foundry, la plateforme unifiée de Microsoft dédiée à la conception de solutions IA d'entreprise. Le parcours couvre l'ensemble du cycle de développement : sélection et déploiement de modèles, conception d'applications conversationnelles génératives, construction d'agents IA capables d'utiliser des outils métier, et orchestration de scénarios multi-agents. Vous explorez également les capacités multimodales de la plateforme — analyse de texte, voix, images, vidéos et documents complexes — ainsi que les services Azure qui leur sont associés (Azure AI Language, Azure AI Speech, Azure Content Understanding, Azure Document Intelligence, Azure AI Search). Une attention particulière est portée à l'IA générative responsable, à l'intégration des outils MCP (Model Context Protocol) et aux échanges inter-agents A2A (Agent-to-Agent). Ce cours prépare au passage de la certification Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate.

Objectifs pédagogiques.

1Concevoir et développer des applications d'IA générative sur Microsoft Foundry et les services Azure associés

2Construire et orchestrer des agents IA autonomes en y intégrant outils métier, mémoire et raisonnement

3Connecter des sources de connaissances et des outils MCP (Model Context Protocol) aux applications agentiques

4Mettre en œuvre des scénarios multimodaux combinant texte, voix, image, vidéo et documents complexes

5Tirer parti des services Azure (Foundry, AI Language, Speech, Content Understanding, Document Intelligence, AI Search) pour produire des solutions IA robustes, sécurisées et scalables

6Industrialiser le déploiement, la supervision et l'IA responsable des applications et agents en production

7Préparer le passage de la certification Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate

Prérequis : Maîtriser les fondamentaux d'Azure, disposer d'une expérience en data science (préparation des données, entraînement et évaluation de modèles) et programmer en Python en s'appuyant sur les bibliothèques courantes de manipulation et de visualisation de données (Pandas, scikit-learn, matplotlib, seaborn).
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Programme de formation Développer des applications et des agents IA sur Azure (AI-103).

Construire des applications d’IA générative sur Azure

– Cadrage d’un projet d’IA générative : planification et préparation d’une solution sur Microsoft Foundry et Azure
– Choix et déploiement de modèles : sélection, mise à disposition et évaluation de modèles via Microsoft Foundry
– Applications conversationnelles : conception d’expériences génératives interactives appuyées sur Foundry
– Outils et actions métier : intégration de fonctions exécutables dans les applications génératives
– Optimisation des performances : tuning des modèles et amélioration de la qualité des réponses sur Foundry
– IA générative responsable : application des principes de Responsible AI dans une solution Azure
– Exemples d’activités pratiques : déploiement d’un modèle Foundry, conception d’une application conversationnelle, mise en place de garde-fous Responsible AI

Concevoir et orchestrer des agents IA sur Azure

– Premiers pas avec les agents : développement d’un agent IA dans Microsoft Foundry et Visual Studio Code
– Outils personnalisés : connexion d’actions métier sur mesure à un agent
– Intégration MCP : raccordement d’outils via le protocole Model Context Protocol aux agents Azure
– Foundry IQ : conception d’agents enrichis par des bases de connaissances
– Intégration Microsoft 365 : exposition d’un agent IA dans l’écosystème collaboratif Microsoft
– Workflows pilotés par agent : automatisation de processus à partir de Microsoft Foundry
– Microsoft Agent Framework : développement d’agents avec le framework officiel Microsoft
– Architectures multi-agents : orchestration de plusieurs agents coopératifs sur Azure
– Protocole A2A : découverte des échanges Agent-to-Agent et de leurs cas d’usage
– Exemples d’activités pratiques : création d’un premier agent, ajout d’outils MCP, mise en place d’une architecture multi-agents

Automatiser les processus métier intelligents par agents IA

– Azure AI Language : exploitation du texte (extraction, classification, compréhension) au sein de Microsoft Foundry
– Agent d’analyse de texte : développement d’un agent appuyé sur le serveur MCP Azure Language
– Applications génératives vocales : intégration de la reconnaissance vocale dans des solutions IA
– Azure AI Speech : création d’applications vocales avec Microsoft Foundry Tools
– Agent vocal : construction d’un agent piloté par le serveur MCP Azure Speech
– Voice Live Agent : conception d’agents vocaux temps réel avec Azure Speech et Microsoft Foundry
– Traduction texte et voix : mise en œuvre des services linguistiques de Microsoft Foundry sur Azure
– Exemples d’activités pratiques : développement d’un agent d’analyse de texte, création d’un agent vocal temps réel, mise en place d’un scénario de traduction multilingue

Extraire des insights à partir de données visuelles et documentaires

– Applications multimodales avec vision : conception de solutions génératives capables d’analyser des images
– Génération d’images : production de visuels via les modèles d’IA générative disponibles sur Azure
– Génération de vidéos : création de contenus vidéo avec les capacités vidéo de Microsoft Foundry
– Analyse de contenus visuels : exploitation d’Azure Content Understanding pour images et flux complexes
– Solutions d’analyse multimodale : architecture d’un pipeline Content Understanding de bout en bout
– Application cliente : développement d’un client consommant les services Azure Content Understanding
– Azure Document Intelligence : extraction et structuration de données issues de documents
– Knowledge mining : conception d’une solution d’exploration de connaissances avec Azure AI Search
– Exemples d’activités pratiques : génération d’images et de vidéos, analyse multimodale via Content Understanding, mise en place d’une recherche augmentée avec Azure AI Search

Notre charte qualité et éthique.

A travers sa Charte Engagement Qualité, Sparks s’engage à tout mettre en œuvre pour que chaque session de formation soit un succès et que votre satisfaction soit totale.

Amandine de Sparks
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