Architecture de solutions d’entreprise IA agentiques (AB-100)

– Rôle de l’architecte dans l’adoption et la transformation par l’IA : responsabilités clés et posture de conception en contexte d’entreprise
– Alignement des solutions IA sur les objectifs métier et mise à l’échelle de l’adoption
– Technologies d’IA Microsoft pour l’entreprise : Copilot, IA générative, agents, plateformes Foundry, Dynamics 365, Power Platform
– Identification des technologies adaptées à un besoin métier donné
– Agents et ressources Microsoft AI prêts à l’emploi (out-of-the-box) mobilisables pour les solutions métier

– Usage des agents pour l’automatisation des tâches, l’analytique et la prise de décision
– Rôle de Microsoft Copilot et de l’IA générative dans l’amélioration de la productivité
– Évaluation des scénarios à valeur mesurable pour les agents IA
– Qualité des données de grounding : précision, pertinence, chronologie, propreté, disponibilité
– Organisation des données de solution métier pour une consommation par les systèmes IA à grande échelle

– Adoption de l’IA avec l’Azure Cloud Adoption Framework : alignement des phases du CAF sur le cycle de vie de l’agent IA
– Modèle d’exploitation prêt pour l’entreprise et passage de la preuve de concept à la production
– Conception de solutions multi-agents et cas d’usage d’agents Microsoft 365 Copilot prédéfinis
– Arbitrage de conception : créer des agents personnalisés ou étendre Microsoft 365 Copilot ; opportunité de modèles IA / petits modèles de langage (SLM) personnalisés
– Sources de connaissances génératives, règles et contraintes de solution pour les composants IA
– Ingénierie de prompt et bibliothèque de prompts : lignes directrices et techniques
– Gouvernance de l’adoption : rôles utilisateurs métier, conformité régionale des données, centre d’excellence IA (CoE) et formation des utilisateurs

– Critères de retour sur investissement (ROI) et coût total de possession (TCO) d’une solution IA
– Construction d’une analyse de ROI pour un processus métier optimisé par l’IA
– Décision structurée : créer, acheter ou étendre les composants IA
– Optimisation des coûts et des performances par le routage de modèles (model router)

– Principes fondamentaux de l’IA responsable appliqués à la conception d’agents
– Agents et personnalisations Copilot dans les applications Dynamics 365 (Customer Service, Sales, Contact Center) : conditions commerciales, connecteurs, intégration
– Agents Copilot Studio : agents de tâche, agents autonomes, agents pilotés par les invites, flux d’agents et actions d’assistant
– Outils Microsoft Foundry, pages génératives code-first et flux de traitement de données pour l’IA fondée (grounded)
– Processus métier intégrant l’IA dans Power Apps et application du framework Power Platform Well-Architected
– Orchestration et configuration des agents et applications prédéfinis dans Dynamics 365 (Finance, Supply Chain, Service) et Microsoft 365
– Critères de réussite et objectifs d’adoption des solutions agentiques

– Conception de solutions IA évolutives et sécurisées avec des modèles personnalisés Microsoft Foundry
– Conception et opérationnalisation d’agents dans Microsoft 365 Copilot (Teams, SharePoint)
– Extension des agents avec Copilot Studio et le protocole MCP (Model Context Protocol)
– Automatisation de tâches sur applications et sites web (computer use) et comportements d’agent (raisonnement, mode voix)
– Optimisation de la conception de solution pour les agents dans l’écosystème Microsoft 365

– Stratégie de test structurée pour les agents IA, modèles personnalisés et scénarios multi-applications
– Critères de validation mesurables (performance, sécurité, conformité) et bonnes pratiques des requêtes Copilot
– Scénarios de test de bout en bout multi-applications Dynamics 365 et création de cas de test assistée par Copilot
– Supervision et observabilité des agents : outils, processus, métriques de performance
– Analyse du backlog et du feedback utilisateurs, diagnostic et réglage assistés par l’IA, interprétation de la télémétrie
– Processus ALM des composants IA (jeux de données, invites, modèles, agents, connecteurs Copilot Studio et Foundry) et cohérence entre environnements dev / test / production

– Conception de systèmes IA sécurisés dans les environnements Microsoft : agents de sécurité et modèles de gouvernance pour les agents IA
– Sécurité du modèle et gouvernance des données : identité, contrôles d’accès pour le grounding et le réglage des modèles
– Analyse des vulnérabilités et mesures d’atténuation, notamment contre la manipulation de prompt
– Conformité de la résidence et du déplacement des données ; observabilité et protection contre les menaces
– Adhésion aux principes d’IA responsable et pistes d’audit des modifications de modèles et de données