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Illustration : formation Microsoft AB

Formation Microsoft AB-731 – AI Transformation Leader : Copilot, Foundry et IA en pratique

Cette formation de deux jours prépare les participants à la certification Microsoft AB-731 – AI Transformation Leader tout en leur permettant de comprendre concrètement les principales solutions d’intelligence artificielle de l’écosystème Microsoft.

Contrairement à une préparation uniquement théorique, cette formation Doussou Formation privilégie une approche pratique combinant concepts, démonstrations, études de cas et ateliers. Les participants sont amenés à tester, comparer et utiliser Microsoft 365 Copilot, Microsoft Graph, Copilot Studio, Microsoft Foundry, File Search, Azure AI Search, Azure Vision et Microsoft Purview.

L’objectif est de permettre aux participants non seulement de se préparer à l’examen AB-731, mais également de comprendre comment sélectionner, déployer, sécuriser et faire adopter les solutions d’intelligence artificielle Microsoft dans un contexte professionnel.

2 jours 9 h à 16 h 30 En ligne
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Mis à jour le

La formation Microsoft AB en bref

Durée
2 jours
Horaire
9 h à 16 h 30
Format
Classe virtuelle en direct
Prix
901 $ par participant, ou 765 $ pour organismes publics et OBNL (taxes en sus)
Langue
Français

Doussou Formation et Microsoft AB en quelques faits

Prochaines sessions de la formation Microsoft AB

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Programme de la formation Microsoft AB

Comprendre l’IA générative et la transformation par l’IA

  • Intelligence artificielle, Machine Learning et IA générative.
  • Principaux cas d’utilisation en entreprise.
  • Modèles préentraînés et modèles personnalisés.
  • Tokens et fenêtre de contexte.
  • Hallucinations, biais et limites des modèles.
  • Identification de la valeur métier et des opportunités IA.
  • Atelier : tester et comparer plusieurs usages d’une IA générative.

Prompt engineering, grounding, RAG et fine-tuning

  • Comprendre la structure d’un prompt efficace.
  • Définir le rôle, le contexte et l’objectif.
  • Préciser les sources, les contraintes, le ton et le format attendu.
  • Comprendre le grounding.
  • Comprendre le fonctionnement du RAG.
  • Différencier RAG et fine-tuning.
  • Identifier les scénarios adaptés à chaque approche.
  • Atelier : comparer un prompt simple, un prompt structuré et une réponse fondée sur une source documentaire.

Microsoft 365 Copilot et Microsoft Graph

  • Présentation de Microsoft 365 Copilot.
  • Copilot dans Word.
  • Copilot dans Excel.
  • Copilot dans PowerPoint.
  • Copilot dans Outlook.
  • Copilot dans Teams.
  • Comprendre Microsoft Copilot Chat.
  • Comprendre le rôle de Microsoft Graph.
  • Accès aux courriels, réunions, fichiers, calendrier et données Microsoft 365.
  • Comprendre le respect des permissions existantes.
  • Atelier : tester Copilot dans plusieurs applications Microsoft 365.
  • Démonstration : découverte de Microsoft Graph Explorer.

Researcher et Analyst

  • Comprendre le rôle de Researcher.
  • Effectuer une recherche approfondie à partir de plusieurs sources.
  • Produire une synthèse structurée et documentée.
  • Comprendre le rôle d’Analyst.
  • Analyser des données, tendances et écarts.
  • Comparer Researcher et Analyst.
  • Atelier : réaliser une recherche avec Researcher et analyser un jeu de données avec Analyst.

Choisir entre Buy, Extend et Build

  • Comprendre la stratégie Buy.
  • Comprendre la stratégie Extend.
  • Comprendre la stratégie Build.
  • Positionner Microsoft 365 Copilot dans une approche Buy.
  • Positionner Copilot Studio dans une approche Extend.
  • Positionner Microsoft Foundry dans une approche Build.
  • Étude de cas : sélectionner la bonne stratégie selon différents besoins d’entreprise.

Créer un agent avec Microsoft Copilot Studio

  • Présentation de Microsoft Copilot Studio.
  • Créer un agent métier low-code.
  • Configurer les instructions de l’agent.
  • Ajouter des sources de connaissances.
  • Connecter SharePoint et des documents internes.
  • Ajouter des actions et des outils.
  • Déclencher des workflows avec Power Automate.
  • Tester et améliorer les réponses de l’agent.
  • Atelier pratique : créer un agent RH utilisant des procédures internes et une action automatisée.

Découvrir Microsoft Foundry

  • Présentation de Microsoft Foundry.
  • Comprendre la différence entre Microsoft Foundry et Copilot Studio.
  • Découvrir les modèles disponibles.
  • Choisir un modèle selon le besoin.
  • Comprendre les agents dans Foundry.
  • Utiliser les playgrounds.
  • Découvrir les outils, traces et évaluations.
  • Comprendre le rôle du fine-tuning dans Foundry.
  • Atelier pratique : créer et tester un agent dans Microsoft Foundry.

File Search, RAG et grounding dans Microsoft Foundry

  • Ajouter des fichiers à un agent Foundry.
  • Comprendre le rôle du Vector Store.
  • Comprendre la phase de Retrieval.
  • Utiliser les résultats récupérés pour le grounding.
  • Générer des réponses fondées sur des documents.
  • Utiliser plusieurs fichiers dans une même base documentaire.
  • Comprendre les citations associées aux réponses.
  • Atelier pratique : créer un tuteur IA à partir de plusieurs documents internes.

Traces et évaluation d’un agent

  • Comprendre les traces d’exécution.
  • Identifier les appels aux outils.
  • Observer le fonctionnement de File Search.
  • Identifier les informations récupérées par le mécanisme RAG.
  • Comprendre la génération de la réponse finale.
  • Créer un petit jeu de données d’évaluation.
  • Découvrir les principaux critères d’évaluation.
  • Interpréter les résultats d’une évaluation.
  • Atelier : tester et évaluer un agent Foundry.

File Search, Microsoft Graph et Azure AI Search

  • Comprendre le rôle de File Search.
  • Utiliser File Search avec un petit ensemble de documents.
  • Comprendre le rôle de Microsoft Graph pour le contexte Microsoft 365.
  • Comprendre le rôle d’Azure AI Search.
  • Indexer et rechercher de grands volumes documentaires.
  • Comprendre la recherche vectorielle et hybride.
  • Utiliser Azure AI Search dans un scénario RAG.
  • Comprendre l’intégration entre Azure AI Search et Microsoft Foundry.
  • Comparer File Search, Microsoft Graph et Azure AI Search selon différents scénarios.

Azure Vision, OCR et modèles multimodaux

  • Comprendre le rôle d’Azure Vision.
  • Analyser le contenu d’une image.
  • Extraire du texte à partir d’une image avec OCR.
  • Identifier les principaux cas d’utilisation professionnels.
  • Comprendre les modèles multimodaux.
  • Traiter simultanément du texte et des images.
  • Atelier : analyser une image ou une facture numérisée et en extraire les informations pertinentes.

Machine Learning et cycle de vie des modèles

  • Différencier IA générative et Machine Learning.
  • Comprendre la classification.
  • Comprendre la régression.
  • Comprendre le clustering.
  • Comprendre la détection d’anomalies.
  • Identifier la bonne approche selon un scénario métier.
  • Définir le problème métier.
  • Préparer et nettoyer les données.
  • Entraîner un modèle.
  • Évaluer un modèle.
  • Déployer un modèle.
  • Effectuer le monitoring ou la surveillance après déploiement.

Qualité, représentativité et sécurité des données

  • Comprendre l’importance de la qualité des données.
  • Identifier les valeurs manquantes, erreurs, incohérences et doublons.
  • Comprendre la représentativité des données.
  • Identifier les risques de biais liés aux données.
  • Comprendre l’authentification.
  • Comprendre l’autorisation.
  • Appliquer le principe du moindre privilège.
  • Protéger les données, applications, agents et connexions.

Microsoft Purview et protection des données liées à l’IA

  • Présentation de Microsoft Purview.
  • Comprendre le rôle de Purview AI Hub et DSPM for AI.
  • Identifier les données sensibles utilisées avec des solutions IA.
  • Améliorer la visibilité sur les usages de l’IA.
  • Réduire les risques de fuite ou de surpartage de données.
  • Appliquer les politiques de protection et de conformité.
  • Comprendre la complémentarité entre Microsoft Entra, Microsoft Graph et Microsoft Purview.
  • Étude de cas : sécuriser l’utilisation de données confidentielles avec Copilot et des agents IA.

Responsible AI et gouvernance de l’IA

  • Comprendre l’importance de l’IA responsable.
  • Fairness – Équité.
  • Reliability & Safety – Fiabilité et sécurité.
  • Privacy & Security – Confidentialité et sécurité.
  • Inclusiveness – Inclusion.
  • Transparency – Transparence.
  • Accountability – Responsabilité.
  • Mettre en place une supervision humaine pour les décisions sensibles.
  • Comprendre la différence entre Responsible AI et gouvernance de l’IA.
  • Définir des règles d’utilisation des outils et des données.
  • Atelier : analyser plusieurs scénarios et identifier les principes Responsible AI concernés.

Gouvernance organisationnelle et adoption de l’IA

  • Comprendre le rôle de l’AI Council.
  • Définir les responsabilités en matière de stratégie et de gouvernance.
  • Comprendre le rôle de l’Adoption Team.
  • Planifier les formations et les communications.
  • Comprendre le rôle des AI Champions.
  • Accompagner les utilisateurs sur le terrain.
  • Identifier les obstacles à l’adoption.
  • Gérer les inquiétudes liées à la sécurité et à l’emploi.
  • Commencer avec un pilote.
  • Mesurer les résultats.
  • Ajuster la solution avant un déploiement à plus grande échelle.
  • Atelier : élaborer un plan d’adoption de Microsoft 365 Copilot dans une organisation.

Coûts, licences et retour sur investissement

  • Comprendre les modèles de licence par utilisateur.
  • Comprendre le modèle Pay-as-you-go.
  • Comprendre les engagements de capacité.
  • Identifier le modèle adapté à un pilote.
  • Identifier le modèle adapté à un usage important et prévisible.
  • Comprendre l’impact des tokens sur la consommation.
  • Choisir un modèle selon la qualité, la rapidité et le coût.
  • Mesurer le nombre d’utilisateurs actifs et la fréquence d’utilisation.
  • Mesurer les gains de temps et la réduction des erreurs.
  • Évaluer la valeur métier générée.
  • Comprendre et mesurer le ROI d’un projet IA.

Préparation à l’examen Microsoft AB-731

  • Révision des principaux objectifs de l’examen.
  • Questions basées sur des scénarios d’entreprise.
  • Identifier les pièges fréquents.
  • Réviser RAG, grounding et fine-tuning.
  • Réviser Microsoft Graph, File Search et Azure AI Search.
  • Réviser Copilot Studio et Microsoft Foundry.
  • Réviser Researcher et Analyst.
  • Réviser Buy, Extend et Build.
  • Réviser classification, régression, clustering et anomaly detection.
  • Réviser AI Council, Adoption Team et AI Champions.
  • Réviser les principes Microsoft Responsible AI.
  • Quiz final de préparation à la certification AB-731.

Tarifs et informations pratiques

Tarif préférentiel

765 $ / participant

Organismes publics et OBNL · taxes en sus

Prix public

901 $ / participant

Entreprises et particuliers · taxes en sus

Informations pratiques

  • Durée : 2 jours
  • Horaire : 9 h à 16 h 30
  • Format : Classe virtuelle en direct
  • Paiement : en ligne (PayPal ou carte) à l’inscription, ou sur facture pour les organisations
  • Financement : Doussou Formation est un organisme formateur agréé par la CPMT. Pour les employeurs assujettis à la Loi sur les compétences (masse salariale de plus de 2 M$), cette formation peut être comptabilisée dans leur obligation d’investir 1 % en formation.
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Avis des participants

97 % de satisfaction (évaluations de fin de formation, 120 évaluations) · Lire tous les témoignages

Pourquoi suivre cette formation Microsoft AB

Objectifs : ce que vous saurez faire

  • Comprendre les principes fondamentaux de l’intelligence artificielle générative et du Machine Learning.
  • Identifier les opportunités de création de valeur grâce à l’IA dans une organisation.
  • Comprendre les notions de prompt engineering, grounding, RAG et fine-tuning.
  • Distinguer les stratégies Buy, Extend et Build.
  • Comprendre le rôle de Microsoft 365 Copilot et de Microsoft Graph.
  • Créer et tester un agent métier avec Microsoft Copilot Studio.
  • Créer et tester un agent avec Microsoft Foundry.
  • Utiliser File Search pour exploiter des documents dans un agent.
  • Comprendre quand utiliser Azure AI Search pour la recherche à grande échelle.
  • Découvrir Azure Vision et les fonctionnalités OCR.
  • Comprendre le rôle de Microsoft Purview dans la protection et la gouvernance des données liées à l’IA.
  • Appliquer les principes Microsoft de Responsible AI.
  • Comprendre les rôles de l’AI Council, de l’Adoption Team et des AI Champions.
  • Évaluer les coûts, les modèles de licence, l’adoption et le retour sur investissement d’un projet IA.
  • Se préparer aux principales notions et scénarios évalués dans l’examen Microsoft AB-731.

Prérequis

  • Aucune compétence en programmation n’est requise.
  • Avoir une connaissance générale de l’environnement Microsoft 365 constitue un atout.
  • Être à l’aise avec l’utilisation d’outils bureautiques et de services en ligne.
  • Une première expérience avec Microsoft Copilot, Azure ou les outils d’intelligence artificielle est utile, mais non obligatoire.
  • Pour les ateliers pratiques, disposer des accès nécessaires à Microsoft 365 Copilot, Copilot Studio, Microsoft Foundry et aux services Azure utilisés pendant la formation.

Ce qui est inclus

  • Support de cours et fichiers d’exercices pour chaque participant
  • Attestation de participation
  • Possibilité de coaching personnalisé après la formation
  • En session publique en présentiel :
    • Thé et café
    • Dîner dans un restaurant à proximité
    • Stationnement (dans certaines villes)
    • Connexion Internet sans fil

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