Formation Microsoft Foundry

Programme de notre formation Microsoft Foundry : développer des applications et agents IA

[Jour 1 – Matin]

Découvrir Microsoft Foundry et concevoir une application IA

• Comprendre l’évolution d’Azure AI Foundry vers Microsoft Foundry et son positionnement dans l’écosystème Microsoft
• Découvrir le nouveau portail, les ressources, projets et principaux composants de Microsoft Foundry
• Comprendre l’architecture unifiée autour des models, agents et tools
• Identifier les cas d’usage : assistants métier, RAG, automatisation, agents et applications d’IA générative
• Prendre en main le Foundry SDK 2.x et définir les contraintes de données, sécurité, qualité, latence et coût
• Atelier pratique : créer un projet Microsoft Foundry et concevoir l’architecture d’une première application IA.

[Jour 1 – Après-midi]

Construire une application avec Foundry Models

• Explorer le catalogue de modèles Foundry et sélectionner un modèle selon le cas d’usage, la qualité, la latence et le coût
• Configurer et utiliser les endpoints nécessaires à l’inférence depuis une application
• Structurer les prompts avec instructions, contexte, exemples et formats de sortie
• Exploiter la Responses API et les sorties structurées pour construire des applications robustes
• Versionner les prompts et mettre en place des jeux de tests permettant de comparer les comportements des modèles
• Atelier pratique : construire une application IA avec Foundry Models, sorties JSON structurées et tests de non-régression.

[Jour 2 – Matin]

Construire des applications RAG et ancrer les réponses dans les données

• Comprendre l’architecture d’un Retrieval-Augmented Generation (RAG) et ses cas d’usage dans Microsoft Foundry
• Préparer les sources documentaires, métadonnées et stratégies de chunking
• Utiliser les embeddings, l’indexation et les mécanismes de recherche pour retrouver les informations pertinentes
• Mettre en œuvre les capacités de retrieval et file search pour connecter les modèles aux connaissances métier
• Améliorer le grounding, les citations, le filtrage et la traçabilité des réponses générées
• Atelier pratique : construire un RAG sur un corpus documentaire et produire des réponses contextualisées avec leurs sources.

[Jour 2 – Après-midi]

Évaluer, tracer et optimiser les applications IA

• Définir les critères de qualité : pertinence, exactitude, complétude, groundedness et sécurité
• Construire des jeux de données d’évaluation et comparer plusieurs versions d’une application
• Exploiter les capacités d’évaluation de Microsoft Foundry pour mesurer la qualité des réponses
• Mettre en œuvre le tracing et le monitoring pour analyser les appels, erreurs et comportements des applications
• Optimiser les prompts, le contexte, le choix des modèles, la latence et les coûts d’inférence
• Atelier pratique : comparer plusieurs configurations d’une application RAG et sélectionner la meilleure selon des critères de qualité, coût et latence.

[Jour 3 – Matin]

Construire des agents avec Microsoft Foundry Agent Service

• Comprendre l’architecture de Foundry Agent Service et distinguer application conversationnelle, workflow et agent IA
• Créer et configurer des agents avec instructions, contexte, outils et mécanismes de récupération de connaissances
• Connecter les agents à des tools et APIs métier et contrôler les données échangées
• Utiliser le Model Context Protocol (MCP) pour étendre les capacités et intégrations des agents
• Mettre en œuvre des garde-fous, restrictions d’actions et mécanismes de validation humaine pour les opérations sensibles
• Atelier pratique : construire un agent Foundry connecté à un outil métier et à une source de connaissances via MCP.

[Jour 3 – Après-midi]

Sécuriser et mettre en production les applications et agents IA

• Protéger les ressources et données avec RBAC, identités, secrets et principes du moindre privilège
• Configurer les mécanismes réseau et contrôles nécessaires à l’isolation des applications et agents
• Appliquer les politiques de gouvernance, de sécurité des contenus et de protection des données sensibles
• Organiser le versioning, le déploiement, les configurations et les stratégies de retour arrière
• Superviser les applications et agents en production et exploiter logs, traces, évaluations et feedback pour améliorer leur fiabilité
• Atelier pratique : construire un plan de mise en production intégrant sécurité, gouvernance, déploiement, monitoring et indicateurs de qualité.