SF34616
1 jour
En présentiel ou distanciel
- 7 heures de formation
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Formation Piloter la transformation de l'IA dans votre organisation (AB-731).
Préparez et obtenez la certification Microsoft Certified : AI Transformation Leader (AB-731) en apprenant à identifier les opportunités d'IA à fort impact, à aligner les investissements sur vos objectifs métier et à piloter une adoption responsable de l'IA
Cette formation officielle Microsoft AB-731 prépare les leaders métier et les décideurs à conduire la transformation IA de leur organisation. En une journée intensive, vous explorerez les fondations de l'IA générative, l'écosystème Microsoft 365 Copilot, Microsoft Foundry et Azure AI, ainsi que les leviers d'une adoption responsable et à l'échelle. Aucune compétence en codage n'est requise : le cours met l'accent sur les applications réelles, la prise de décision stratégique et la création de valeur métier mesurable. Animée par un formateur Microsoft Certified Trainer (MCT), la formation mène à la certification Microsoft Certified : Leader de la Transformation IA (AI Transformation Leader).
Programme de formation Piloter la transformation de l'IA dans votre organisation (AB-731).
Fondations de l’IA générative pour les leaders métier
– Concepts clés de l’IA générative : ce qu’est (et n’est pas) l’IA générative, distinctions avec l’IA classique et le machine learning
– Valeur métier de l’IA générative : exemples concrets de transformation des opérations, de la prise de décision et de l’expérience client
– Modèles génératifs Microsoft : panorama de Copilot, Azure AI, Foundry et des agents intelligents
– Drivers de coût : tokens, taille de modèle, inférence, fine-tuning — ce qui pèse réellement sur le budget
– Défis et opportunités : fiabilité, biais, hallucinations, alignement stratégique
– Conditions d’une solution IA fiable : pourquoi le prompt engineering, le grounding et le RAG conditionnent la qualité des réponses
– Qualité et sécurité des données : exigences pour bâtir une IA digne de confiance
– Quand recourir au machine learning classique : cycle de vie ML et complémentarité avec l’IA générative
**Exemples d’activités pratiques :**
– Cartographie collaborative : positionner Copilot, Azure AI et Foundry sur les besoins métier d’un cas d’entreprise réel
– Analyse de scénario : identifier les drivers de coût d’un cas d’usage Copilot dans une équipe de 1 000 utilisateurs
– Démonstration : effet du grounding et du RAG sur la fiabilité d’une réponse Copilot
Microsoft Copilot : transformer les workflows métier
– Solutions Copilot du portefeuille Microsoft : Microsoft 365 Copilot, Copilot Chat, Copilot Studio, agents
– Expériences Copilot dans les applications Microsoft 365 : Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams
– Mapping processus métier ↔ solutions Copilot : où Copilot crée le plus de valeur mesurable
– Extension et personnalisation de Copilot via Copilot Studio : agents personnalisés, plugins, connecteurs
– IA responsable dans Copilot : garde-fous, traçabilité, gestion des données sensibles
– Options de licensing Copilot : éditions, prérequis, modèles tarifaires et stratégie de déploiement
**Exemples d’activités pratiques :**
– Étude de cas : choisir entre Copilot Chat, Microsoft 365 Copilot et Copilot Studio pour 3 scénarios métier
– Atelier de mapping : associer les processus métier d’un département (RH, ventes, finance) à des cas d’usage Copilot
– Démonstration : création d’un agent simple via Copilot Studio sans code
Microsoft Foundry Tools : accélérer l’innovation IA
– Microsoft Foundry : pourquoi cela compte pour la transformation métier sécurisée et conforme
– Foundry Tools clés : Azure Vision, Azure Language, Azure Document Intelligence, Azure Search
– Connecter scénarios métier ↔ solutions Foundry : sélectionner la bonne brique pour le bon problème
– Choix du modèle Foundry : critères pour aligner modèle, performance, coût et exigences métier
– Modèles de souscription Foundry : options d’abonnement et optimisation budgétaire
– Approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) : architecture, bénéfices et cas d’usage typiques
**Exemples d’activités pratiques :**
– Étude de cas : choisir entre prebuilt tools, Foundry Models et RAG pour un cas d’extraction documentaire
– Quiz dirigé : associer 6 cas d’usage métier à la bonne brique Foundry
– Démonstration : tour d’écran de Microsoft Foundry et de ses principales capacités
Bâtir une fondation Azure IA sécurisée et scalable
– Concepts technologiques de base de l’IA : ce qu’un décideur doit comprendre sans coder
– Approche Microsoft IA : philosophie, principes et briques technologiques
– Copilot et agents au travail : impact sur les rôles, les workflows et les processus
– Transformation via Azure cloud et plateformes IA : unification du patrimoine de données et modernisation de l’infrastructure
– Sécurisation de l’IA : gouvernance, conformité, contrôles réglementaires et gestion des risques
– Priorisation des cas d’usage IA : valeur, faisabilité, time-to-value et suivi par KPIs
**Exemples d’activités pratiques :**
– Atelier de priorisation : classer 8 cas d’usage IA selon une matrice valeur × faisabilité
– Étude de cas : analyser la fondation Azure d’une organisation cible et identifier 3 chantiers de modernisation prioritaires
– Quiz : reconnaître les contrôles de sécurité IA à mettre en place pour répondre à un règlement type RGPD / NIS2
Stratégie IA et création de valeur métier
– Alignement stratégie IA ↔ priorités métier : comment cibler les zones à fort impact
– Stratégie technologique et stratégie de la donnée : prérequis pour passer à l’échelle
– Conception d’une fondation scalable et sécurisée pour le déploiement IA
– Stratégie d’expérience IA : intégration aux processus, change management, ergonomie
– Organisation et culture : structurer les équipes et accompagner le changement
– Gouvernance IA : politiques, comités, processus et reporting pour gérer le risque
– Drivers de valeur métier de l’IA : transformer les expériences en résultats mesurables
**Exemples d’activités pratiques :**
– Étude de cas : construire la roadmap IA 12 mois d’une entreprise type (priorisation, gouvernance, KPIs)
– Mise en situation : argumenter un investissement IA devant un comité de direction
– Atelier : définir 5 KPIs clés de suivi d’un programme IA d’entreprise
IA responsable : principes, gouvernance et conformité
– Pourquoi l’IA responsable est critique : implications sociétales, réputationnelles et réglementaires
– Les six principes Microsoft d’IA responsable : équité, fiabilité et sécurité, confidentialité et sécurité, inclusivité, transparence, responsabilité
– Conception d’un système de gouvernance IA : transformer les principes en politiques et contrôles actionnables
– Application de la gouvernance IA : processus, rôles, instances, outillage
– IA responsable chez Microsoft : pratiques, exemples concrets et retours d’expérience
– Mise en pratique des frameworks d’IA responsable dans une organisation
**Exemples d’activités pratiques :**
– Analyse de scénario : identifier les risques d’un déploiement Copilot et les aligner sur les six principes Microsoft
– Atelier : ébaucher la charte d’IA responsable d’une organisation cible
– Étude de cas : examiner un incident IA réel et proposer les contrôles qui l’auraient évité
Mettre l’IA à l’échelle dans l’organisation
– Débloquer la valeur de l’IA à l’échelle : passer du proof-of-concept à l’adoption généralisée
– Organiser pour le succès IA : structures, rôles, opérating model, centres d’excellence
– Capaciter les utilisateurs métier avec l’IA : formation, accompagnement, communautés de pratique
– Capaciter les experts métier (subject matter experts) : mettre l’IA entre les mains de ceux qui connaissent le domaine
– Stratégie IA d’entreprise : feuille de route d’adoption et indicateurs de scaling
– Attribution des responsabilités : modèle RACI et instances de pilotage
**Exemples d’activités pratiques :**
– Étude de cas : analyser pourquoi un POC IA réussi n’a pas su passer à l’échelle, et identifier les correctifs
– Atelier : concevoir le modèle RACI d’un programme IA d’entreprise
– Mise en situation : convaincre une équipe métier réticente d’adopter Copilot dans son quotidien
## Préparation à la certification Microsoft Certified : AI Transformation Leader (AB-731)
– Modalités de l’examen : 45 minutes, examen surveillé via Pearson VUE, questions multiples + cas pratiques + composants interactifs possibles, **anglais uniquement**
– Cartographie des compétences évaluées : valeur métier de l’IA générative, fonctionnalités et opportunités des services IA Microsoft, stratégie d’implémentation et d’adoption
– Stratégies de réponse : gestion du temps sur 45 minutes, lecture active des questions interactives, élimination des distracteurs
– Révision ciblée par domaine : synthèse des 8 modules officiels et points clés du guide d’étude AB-731
– Examen blanc : passage d’un test en conditions réelles à partir du bac à sable Microsoft + correction commentée
– Inscription et logistique : compte MSA, planification Pearson VUE, politique de rattrapage (24 h après la 1ʳᵉ tentative)
– Ressources post-formation : guide d’étude AB-731, bac à sable d’examen Microsoft, documentation officielle Copilot et Foundry
**Exemples d’activités pratiques :**
– Examen blanc chronométré (format Microsoft Certified) avec correction commentée
– Atelier de révision par domaine de compétence avec quiz dirigé
– Démonstration guidée du bac à sable d’examen Microsoft
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Formation Acculturation IA pour le CODIR/COMEX
Formation AIOps Foundation℠, avec certification AIOF
Formation Analyse statistique et modélisation
Formation Analyste de données Microsoft Power BI (PL-300)
Formation Big Data, Data Science et Machine Learning : concepts et enjeux pour l’entreprise
Formation ChatGPT : les bases du prompt engineering
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.
