Formation Microsoft Foundry - Concevoir, optimiser et gouverner des applications et agents IA à grande échelle

Jour 1 - Concevoir une application IA avec Microsoft Foundry

• Présenter le rôle de Microsoft Foundry dans la création d'applications et d'agents IA
• Identifier les principaux composants : portail Foundry, projets, modèles, agents, SDK et API
• Situer Foundry dans l'écosystème Azure AI, Azure OpenAI et les services d'IA générative
• Décrire le cycle de vie d'une application IA, du prototype au passage en production
• Poser les bases de conception d'une application fondée sur un modèle génératif

Explorer et choisir les modèles IA

• Parcourir le catalogue de modèles disponible dans Microsoft Foundry
• Comparer les modèles selon leurs capacités, leurs coûts et leurs contraintes d'usage
• Associer les modèles aux scénarios conversationnels, RAG, multimodaux ou agentiques
• Tester des prompts et comparer les réponses obtenues
• Définir les critères de choix d'un modèle selon le besoin métier

Créer une première application IA

• Créer un projet Foundry et configurer les premiers paramètres
• Utiliser un modèle depuis le portail Foundry
• Construire une application conversationnelle simple
• Appeler les modèles avec les SDK et les API disponibles
• Organiser les échanges entre l'application, les données et le modèle

Jour 2 - Développer et optimiser des agents IA

• Différencier application conversationnelle et agent IA
• Présenter les notions d'instructions, d'actions, de connaissances et d'outils
• Découvrir Microsoft Foundry Agent Service
• Définir le rôle, le périmètre et les limites d'un agent métier
• Connecter un agent à des documents, des sources de données et des outils externes
• Construire des scénarios multi-étapes et des chaînes d'actions

Évaluer et améliorer la qualité des agents

• Suivre les indicateurs de qualité, de pertinence, de sécurité et de fiabilité
• Préparer des jeux de tests et définir les résultats attendus
• Utiliser les évaluateurs intégrés et des critères adaptés au contexte métier
• Ajuster les instructions, les connaissances, les outils et les paramètres de l'agent
• Fixer des seuils d'acceptation avant publication
• Analyser les erreurs, les hallucinations et les comportements inattendus

Mettre en oeuvre l'observabilité

• Tracer les appels aux modèles, les décisions de l'agent et les appels d'outils
• Surveiller la latence, les erreurs, la consommation de jetons et les coûts
• Suivre les usages avec Azure Monitor et Application Insights
• Identifier les anomalies et les points d'amélioration
• Intégrer l'évaluation et le monitoring au cycle de vie applicatif

Jour 3 - Industrialiser, sécuriser et gouverner à grande échelle

• Préparer la mise en production d'une application ou d'un agent IA
• Déployer un agent dans un environnement cible
• Gérer les versions, les évolutions et les validations
• Organiser la gouvernance des applications et agents IA
• Contrôler les accès, les rôles, les permissions et les responsabilités
• Appliquer les principes de sécurité, de conformité et d'IA responsable
• Piloter les coûts, les performances, les usages et l'adoption

Exemples de travaux pratiques (à titre indicatif)

• Créer un projet Microsoft Foundry et tester plusieurs modèles
• Créer une application conversationnelle avec un modèle génératif
• Créer un agent métier connecté à une base documentaire
• Configurer des outils ou des actions utilisables par l'agent
• Évaluer les réponses d'un agent à partir d'un jeu de tests
• Analyser les traces, la latence, les erreurs et la consommation
• Définir une grille simple de gouvernance et de validation avant publication