Une fois les bases conceptuelles acquises, vous passez à la plateforme sur laquelle vous mènerez vos travaux en IA. Ce module présente Microsoft Foundry — le nom actuel de ce qui s’appelait auparavant Azure AI Foundry — et vous guide dans la mise en place de votre propre environnement, la navigation dans ses interfaces clés et la configuration de modèles d’IA en vue d’une utilisation pratique. L’expérimentation est au cœur de ce module. Vous découvrirez ce que signifie l’expérimentation en IA et pourquoi il est important d’adopter une approche structurée, puis vous mènerez vos propres expériences : vous ajusterez des paramètres de génération tels que la température, le top-p et l’effort de raisonnement, et vous observerez directement comment chaque paramètre influence les résultats du modèle. Les travaux pratiques sont organisés de manière progressive, chaque étape s’appuyant sur la précédente. À la fin de ce module, vous serez à l’aise avec l’utilisation de Foundry, capable de mettre en place et de mener des expériences de manière autonome, et en mesure d’interpréter les résultats — des bases sur lesquelles vous pourrez directement vous appuyer lorsque vous commencerez à développer votre première application d’IA.

C'est ici que vous vous lancez dans la création. Ce module vous accompagne de la conception à la mise en place d'une application de génération de texte fonctionnelle, chaque leçon étant structurée de manière à ce que vous compreniez les choix que vous faites avant de les effectuer. La première leçon est consacrée au plan d’action : vous examinez les caractéristiques d’une application de génération de texte bien conçue, choisissez un modèle adapté à votre cas d’utilisation et comprenez comment la couche API reliera votre backend au point de terminaison Foundry. Vous passez ensuite à la pratique grâce à un screencast réenregistré sur le portail Microsoft Foundry actuel, et vous construisez le framework CORE de votre application dans le cadre d'un exercice pratique structuré — avec une interface utilisateur pré-conçue fournie afin que vous puissiez vous concentrer sur l'intégration de l'IA. La deuxième leçon porte sur les tests et le perfectionnement. Vous apprenez à évaluer les résultats de votre application, à appliquer des techniques d’ingénierie des invites pour les améliorer, et à utiliser le quiz d’entraînement et l’évaluation notée pour vérifier votre compréhension avant de passer à l’étape suivante. Remarque : ce module ne traite délibérément pas du réglage fin ni des MLOps — il s’agit de sujets de niveau intermédiaire à avancé qui ne relèvent pas du champ d’application de cette formation. L’accent est mis sur la création d’une application fonctionnelle et rigoureusement testée à l’aide de modèles prédéfinis.

Développer une application d’IA performante n’est qu’une partie du travail ; en créer une que l’on peut assumer en est l’autre. Ce dernier module intègre directement l’IA responsable dans vos pratiques de développement, plutôt que de la traiter comme un élément secondaire. La première leçon vous fournit les bases éthiques : quels sont les principes fondamentaux d’une IA responsable, comment naissent les biais et les hallucinations et pourquoi ils sont importants, et comment créer un cadre d’évaluation pratique. L’ordre des leçons a été modifié afin que le cadre éthique précède l’étude approfondie des biais et des hallucinations, vous présentant ainsi les principes avant les problèmes. Une vidéo de démonstration réenregistrée sur le portail actuel de Microsoft Foundry vous montre ensuite en action la boîte à outils d’IA responsable intégrée à Azure. La deuxième leçon aborde la mise en pratique : vous mettez en œuvre des filtres de contenu et des protections contre l’injection de prompts dans le cadre d’un exercice pratique, vous suivez un dialogue avec un Coach qui fait le lien entre la théorie et la pratique, et vous réalisez le projet final : une application de génération de texte améliorée et documentée qui intègre à la fois les fonctionnalités techniques et les garanties éthiques que vous venez d’apprendre. Un jeu de rôle et une évaluation notée clôturent le module, vous donnant ainsi l’occasion de démontrer votre maîtrise avant le récapitulatif du cours.