Formation Développer des solutions Cloud IA sur Azure (AI-200)
Suivez le cours officiel Microsoft AI-200T00 pour construire les services back-end, les bases vectorielles et l'observabilité dont vos applications d'IA ont besoin pour tenir en production sur Azure.
Vue d'ensemble
- Pratique de la programmation **Python** — les travaux pratiques du cours sont en Python
- Expérience du développement d'applications sur Azure, correspondant au périmètre historique du cours AZ-204 : App Service, Azure Functions, stockage, authentification, API REST et architectures événementielles
- Pratique de la conteneurisation (images, registres, Docker) et fondamentaux de Kubernetes : pods, services, manifestes
- Notions d'embeddings et de recherche par similarité, et compréhension du principe du RAG — le cours apprend à stocker et interroger des vecteurs, non à les produire
- Bases du SQL et des structures de documents JSON
- Aisance avec la ligne de commande et l'Azure CLI
- Lecture de l'anglais technique (supports de cours officiels)
Objectifs pédagogiques
Programme détaillé
Hébergement d'applications conteneurisées sur Azure
– Stocker et gérer des conteneurs dans Azure Container Registry : hiérarchie du registre, build d’images avec ACR Tasks, stratégies de tags et de versions
– Déployer des conteneurs sur Azure App Service : sources de conteneurs, paramètres d’exécution, configuration applicative et diagnostics
– Exécuter des applications IA avec sidecars sur Azure App Service : composants IA couplés au conteneur principal, pulls d’images sécurisés, communication locale et fichiers partagés
– Build d’une image dans Azure Container Registry avec ACR Tasks et application d’une stratégie de tags
– Déploiement d’un conteneur applicatif sur Azure App Service avec variables d’environnement et secrets
– Ajout d’un sidecar à une application Linux et vérification de la communication entre conteneurs
Déploiement et mise à l'échelle sur Azure Container Apps
– Déployer des conteneurs sur Azure Container Apps : environnements, configuration d’exécution, authentification au registre et vérification du déploiement
– Gérer les conteneurs dans Azure Container Apps : mise à jour d’images, gestion des révisions, ajustement des ressources, sondes de santé et logs
– Mettre à l’échelle les conteneurs dans Azure Container Apps : règles HTTP, TCP, CPU et mémoire, mise à l’échelle événementielle avec KEDA, modes de révision et répartition du trafic
– Déploiement d’une application dans un environnement Container Apps avec authentification au registre
– Publication d’une nouvelle révision et bascule progressive du trafic
– Configuration d’une règle de mise à l’échelle événementielle avec KEDA
Déploiement et supervision sur Azure Kubernetes Service
– Déployer des applications sur Azure Kubernetes Service : manifestes de déploiement et exposition des applications via les Services Kubernetes
– Configurer des applications sur Azure Kubernetes Service : externalisation de la configuration par ConfigMaps, sécurisation des paramètres sensibles par Secrets, stockage persistant
– Surveiller et dépanner des applications sur Azure Kubernetes Service : santé applicative, logs et métriques, diagnostic des pods et des Services, vérification de la connectivité
– Rédaction d’un manifeste de déploiement et exposition de l’application par un Service
– Externalisation de la configuration par ConfigMap et montage d’un volume persistant
– Diagnostic d’un pod en échec à partir des logs et des événements du cluster
Solutions IA avec Azure Cosmos DB for NoSQL
– Créer des requêtes pour Azure Cosmos DB for NoSQL : connexion par SDK, opérations sur les items et requêtes SQL
– Mettre en œuvre la recherche vectorielle sur Azure Cosmos DB for NoSQL : stockage des embeddings, fonction VectorDistance, filtres de métadonnées, recherche hybride et synchronisation par change feed
– Optimiser les performances des requêtes pour Azure Cosmos DB for NoSQL : index de plage et composites, types d’index vectoriels, niveaux de cohérence et consommation de RU
– Connexion par SDK et interrogation d’un conteneur de documents en SQL
– Recherche de similarité avec VectorDistance combinée à un filtre de métadonnées
– Mise en place d’un change feed processor pour maintenir des embeddings à jour
Solutions IA avec Azure Database for PostgreSQL
– Créer et interroger des bases de données avec Azure Database for PostgreSQL : conception de schémas, requêtes efficaces, intégration applicative avec authentification Microsoft Entra
– Mettre en œuvre la recherche vectorielle avec Azure Database for PostgreSQL : extension pgvector, stockage des embeddings, index vectoriels et patterns de récupération sémantique pour le RAG
– Optimiser la recherche vectorielle dans Azure Database for PostgreSQL : paramètres de configuration, choix des index, organisation des données, montée en charge et pooling de connexions
– Conception d’un schéma et connexion applicative sécurisée par identité managée
– Stockage d’embeddings avec pgvector et recherche de similarité selon plusieurs métriques de distance
– Comparaison de deux stratégies d’index vectoriel sur un même jeu de requêtes
Azure Managed Redis pour les solutions IA
– Mettre en œuvre des opérations sur les données dans Azure Managed Redis : fonctionnalités du service, bonnes pratiques des bibliothèques clientes, cache, expiration et invalidation
– Mettre en œuvre la messagerie d’événements avec Azure Managed Redis : pub/sub pour la diffusion de notifications et Redis Streams pour le traitement asynchrone fiable
– Mettre en œuvre le stockage vectoriel dans Azure Managed Redis : index vectoriels, interrogation des embeddings, types de vecteurs et stratégies d’indexation
– Mise en cache de réponses d’inférence avec politique d’expiration et invalidation
– Coordination d’un pipeline de traitement multi-étapes avec Redis Streams
– Création d’un index vectoriel et exécution d’une recherche par similarité
Intégration des services back-end pour les solutions IA
– Mettre en file d’attente et traiter les opérations d’IA avec Azure Service Bus : queues, topics et souscriptions, structuration des messages, consommateurs concurrents et dead-letter queues
– Développer des workflows d’IA pilotés par les événements avec Azure Event Grid : souscriptions d’événements, CloudEvents, filtres, politiques de livraison et nouvelles tentatives, événements personnalisés
– Créer des back-ends d’IA sans serveur avec Azure Functions : déclencheurs et liaisons, endpoints d’inférence, processeurs d’événements, configuration et déploiement des function apps
– Orchestrer des workflows d’IA durables avec Azure Durable Functions : orchestrations déterministes, traitement parallèle, attente de décisions humaines et reprise sur erreur
– Mise en file de requêtes d’inférence avec Service Bus et traitement des échecs par dead-letter queue
– Routage d’événements vers plusieurs handlers avec Event Grid et publication d’un événement personnalisé
– Développement d’une API d’inférence serverless avec Azure Functions
– Orchestration d’un traitement long avec approbation humaine via Durable Functions
Secrets, configuration et observabilité des applications IA
– Gérer les secrets d’application avec Azure Key Vault : organisation du coffre, récupération par SDK avec identité managée, versions et rotation, stratégies de cache
– Gérer les paramètres d’application avec Azure App Configuration : centralisation des paramètres, labels par environnement, feature flags et références aux secrets Key Vault
– Instrumenter une application avec OpenTelemetry : traces distribuées, spans personnalisés, export de la télémétrie vers Application Insights
– Analyser la télémétrie des applications avec les journaux et les métriques : requêtes KQL, patterns d’erreurs et tendances de performance, tableaux de bord, workbooks et alertes
– Récupération d’un secret Key Vault par identité managée et mise en place d’une rotation
– Centralisation de la configuration avec labels et feature flags, et référencement d’un secret Key Vault
– Instrumentation d’une application distribuée avec OpenTelemetry et lecture d’une trace de bout en bout
– Rédaction de requêtes KQL pour identifier un goulot d’étranglement et configuration d’une alerte
Préparation à la certification
– Modalités de l’examen : examen AI-200 surveillé, 120 minutes, seuil de réussite 700/1000, composants interactifs possibles, disponible en français
– Examen blanc : passage d’un test en conditions réelles
– Stratégies de réponse : gestion du temps, lecture des questions, élimination des distracteurs
– Révision ciblée : synthèse des points clés par domaine de la trame — solutions conteneurisées, services de données pour l’IA, connexion aux services Azure, sécurité et supervision
– Planification : inscription à l’examen auprès de Pearson VUE et conseils de préparation post-formation
– Examen blanc chronométré avec correction commentée
– Atelier de révision par domaine avec quiz
Prochaines sessions
Ils nous font confiance
Cette année notre filière Langages & Écosystèmes Backend a accompagné plus de 166 entreprises dont :
Avis des participants
Très bonne formation, très instructif même après quelques années de Python dans les bras. Une très petite équipe de stagiaires qui facilite les échanges. Je redoutais le mode visio mais c'était finalement très bien adapté.
Anthony explique bien les concepts attendus et prend le temps de répondre aux questions et aux différents problèmes rencontrés. Le support présenté créé par lui-même est différent des slides habituelles que l'on rencontre et permet de mieux naviguer à travers les chapitres. Merci
Le formateur sait rendre vivante la formation et est très pédagogue. Je pense que tout le monde est parti avec un vrai plus. Le python un peu plus avancé est un peu trop condensé sur la fin mais la formation n'est pas réellement trop courte.…
Cyril est top formateur, très bonne maitrise de rust et formation de bon niveau.
Formation très intéressante pour reprendre les bases de Python, correspond tout à fait à ce que j'attendais
Des formateurs experts, reconnus par nos apprenants
Chez Sparks Formation, la qualité de nos formations repose sur l'expertise de nos formateurs et la satisfaction de nos apprenants.
Note moyenne attribuée par les participants à nos formateurs
formateurs experts partenaires
Sparks Formation
sujets IT délivrés chaque jour partout en France
Financement
Cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
Questions fréquentes
Combien de temps dure la formation Développer des solutions Cloud IA sur Azure (AI-200) ?
Cette formation se déroule sur 5 jours.
Quels sont les prérequis pour suivre la formation Développer des solutions Cloud IA sur Azure (AI-200) ?
- Pratique de la programmation **Python** — les travaux pratiques du cours sont en Python - Expérience du développement d'applications sur Azure, correspondant au périmètre historique du cours AZ-204 : App Service, Azure Functions, stockage, authentification, API REST et architectures événementielles - Pratique de la conteneurisation (images, registres, Docker) et fondamentaux de Kubernetes : pods, services, manifestes - Notions d'embeddings et de recherche par similarité, et compréhension du principe du RAG — le cours apprend à stocker et interroger des vecteurs, non à les produire - Bases du SQL et des structures de documents JSON - Aisance avec la ligne de commande et l'Azure CLI - Lecture de l'anglais technique (supports de cours officiels)
Quel est le prix de la formation Développer des solutions Cloud IA sur Azure (AI-200) ?
En inter-entreprises, elle est à 3 750 € HT par participant. Un tarif sur-mesure est également disponible sur devis.
La formation Développer des solutions Cloud IA sur Azure (AI-200) délivre-t-elle une certification ?
Oui, cette formation est certifiante.
La formation Développer des solutions Cloud IA sur Azure (AI-200) est-elle éligible à un financement OPCO ?
Oui, cette formation est éligible aux financements OPCO et FNE-Formation. Nos équipes vous accompagnent dans le montage de votre dossier.
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