Piloter la transformation de l’IA dans votre organisation (AB-731)

– Concepts clés de l’IA générative : ce qu’est (et n’est pas) l’IA générative, distinctions avec l’IA classique et le machine learning
– Valeur métier de l’IA générative : exemples concrets de transformation des opérations, de la prise de décision et de l’expérience client
– Modèles génératifs Microsoft : panorama de Copilot, Azure AI, Foundry et des agents intelligents
– Drivers de coût : tokens, taille de modèle, inférence, fine-tuning — ce qui pèse réellement sur le budget
– Défis et opportunités : fiabilité, biais, hallucinations, alignement stratégique
– Conditions d’une solution IA fiable : pourquoi le prompt engineering, le grounding et le RAG conditionnent la qualité des réponses
– Qualité et sécurité des données : exigences pour bâtir une IA digne de confiance
– Quand recourir au machine learning classique : cycle de vie ML et complémentarité avec l’IA générative

– Solutions Copilot du portefeuille Microsoft : Microsoft 365 Copilot, Copilot Chat, Copilot Studio, agents
– Expériences Copilot dans les applications Microsoft 365 : Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams
– Mapping processus métier ↔ solutions Copilot : où Copilot crée le plus de valeur mesurable
– Extension et personnalisation de Copilot via Copilot Studio : agents personnalisés, plugins, connecteurs
– IA responsable dans Copilot : garde-fous, traçabilité, gestion des données sensibles
– Options de licensing Copilot : éditions, prérequis, modèles tarifaires et stratégie de déploiement

– Microsoft Foundry : pourquoi cela compte pour la transformation métier sécurisée et conforme
– Foundry Tools clés : Azure Vision, Azure Language, Azure Document Intelligence, Azure Search
– Connecter scénarios métier ↔ solutions Foundry : sélectionner la bonne brique pour le bon problème
– Choix du modèle Foundry : critères pour aligner modèle, performance, coût et exigences métier
– Modèles de souscription Foundry : options d’abonnement et optimisation budgétaire
– Approches RAG (Retrieval-Augmented Generation) : architecture, bénéfices et cas d’usage typiques

– Concepts technologiques de base de l’IA : ce qu’un décideur doit comprendre sans coder
– Approche Microsoft IA : philosophie, principes et briques technologiques
– Copilot et agents au travail : impact sur les rôles, les workflows et les processus
– Transformation via Azure cloud et plateformes IA : unification du patrimoine de données et modernisation de l’infrastructure
– Sécurisation de l’IA : gouvernance, conformité, contrôles réglementaires et gestion des risques
– Priorisation des cas d’usage IA : valeur, faisabilité, time-to-value et suivi par KPIs

– Alignement stratégie IA ↔ priorités métier : comment cibler les zones à fort impact
– Stratégie technologique et stratégie de la donnée : prérequis pour passer à l’échelle
– Conception d’une fondation scalable et sécurisée pour le déploiement IA
– Stratégie d’expérience IA : intégration aux processus, change management, ergonomie
– Organisation et culture : structurer les équipes et accompagner le changement
– Gouvernance IA : politiques, comités, processus et reporting pour gérer le risque
– Drivers de valeur métier de l’IA : transformer les expériences en résultats mesurables

– Pourquoi l’IA responsable est critique : implications sociétales, réputationnelles et réglementaires
– Les six principes Microsoft d’IA responsable : équité, fiabilité et sécurité, confidentialité et sécurité, inclusivité, transparence, responsabilité
– Conception d’un système de gouvernance IA : transformer les principes en politiques et contrôles actionnables
– Application de la gouvernance IA : processus, rôles, instances, outillage
– IA responsable chez Microsoft : pratiques, exemples concrets et retours d’expérience
– Mise en pratique des frameworks d’IA responsable dans une organisation

– Débloquer la valeur de l’IA à l’échelle : passer du proof-of-concept à l’adoption généralisée
– Organiser pour le succès IA : structures, rôles, opérating model, centres d’excellence
– Capaciter les utilisateurs métier avec l’IA : formation, accompagnement, communautés de pratique
– Capaciter les experts métier (subject matter experts) : mettre l’IA entre les mains de ceux qui connaissent le domaine
– Stratégie IA d’entreprise : feuille de route d’adoption et indicateurs de scaling
– Attribution des responsabilités : modèle RACI et instances de pilotage

– Modalités de l’examen : 45 minutes, examen surveillé via Pearson VUE, questions multiples + cas pratiques + composants interactifs possibles, **anglais uniquement**
– Cartographie des compétences évaluées : valeur métier de l’IA générative, fonctionnalités et opportunités des services IA Microsoft, stratégie d’implémentation et d’adoption
– Stratégies de réponse : gestion du temps sur 45 minutes, lecture active des questions interactives, élimination des distracteurs
– Révision ciblée par domaine : synthèse des 8 modules officiels et points clés du guide d’étude AB-731
– Examen blanc : passage d’un test en conditions réelles à partir du bac à sable Microsoft + correction commentée
– Inscription et logistique : compte MSA, planification Pearson VUE, politique de rattrapage (24 h après la 1ʳᵉ tentative)
– Ressources post-formation : guide d’étude AB-731, bac à sable d’examen Microsoft, documentation officielle Copilot et Foundry