Microsoft Azure AI Engineer (AI-102)

Objectifs

Comprendre et appliquer les modèles de langage (LLM) pour des cas d'usage concrets: RAG, copilots métier, automatisations.

Objectifs pédagogiques :

• Maîtriser le prompting et l'évaluation de qualité (metrics & guardrails).


• Mettre en œuvre un pipeline RAG avec vecteurs et embeddings.


• Déployer un mini?copilot (sécurité, coûts, observabilité).

Compétences visées :

• Prompt engineering


• RAG


• Déploiement LLM


• Sécurité & évaluation

Prépare à la certification : Microsoft Azure AI Engineer (AI-102) (GENAI-GPT) (Microsoft).

Programme de la formation

Durée : 2 jour(s), soit 14 heures. Formation animée par un formateur expert du domaine, alternant apports théoriques et travaux pratiques. Programme adaptable aux besoins du commanditaire.
Module 1 — Fondamentaux LLM & sécurité (0,5 j)

Contenus :

• Modèles & coûts


• Risques, gouvernance, RGPD

Module 2 — Prompting & outillage (0,5 j)

Contenus :

• Prompt patterns


• Evaluation & guardrails

Module 3 — RAG & intégration données (0,5 j)

Contenus :

• Ingestion, chunking


• Embeddings, recherche hybride

Module 4 — Déploiement d'un copilot (0,5 j)

Contenus :

• APIs/SDK


• Observabilité, coûts, sécurité applicative

Modalités d'évaluation : évaluation continue par travaux pratiques et quiz de fin de module. Une attestation de fin de formation précisant les acquis est remise à chaque stagiaire.

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique