1 - Concevoir des solutions IA pour la productivité de l’entreprise
- Expliquer le rôle de l’architecte IA dans l’adoption de l’intelligence artificielle et la transformation de l’entreprise
- Identifier les principales responsabilités d’un architecte IA dans un contexte métier
- Comprendre comment aligner les solutions d’intelligence artificielle sur les objectifs de l’organisation
- Appliquer les bonnes pratiques pour déployer et mettre à l’échelle l’IA dans les environnements d’entreprise
- Identifier les principaux outils et services d’intelligence artificielle Microsoft
- Explorer les solutions Microsoft Copilot et analyser leur valeur pour l’entreprise
- Comprendre comment l’IA générative contribue à améliorer la productivité dans les environnements professionnels
- Identifier les ressources Microsoft d’agents IA prêtes à l’emploi (OOB) disponibles pour les solutions métier
2 - Découvrir les solutions d’entreprise basées sur l’IA agentique
- Expliquer comment les agents IA prennent en charge l’automatisation des tâches, l’analyse des données et l’aide à la décision
- Décrire le rôle de Microsoft Copilot et de l’intelligence artificielle générative dans l’amélioration de la productivité
- Évaluer les cas d’usage dans lesquels les agents IA apportent une valeur mesurable à l’entreprise
- Évaluer la qualité des données de base selon leur précision, leur pertinence, leur actualité, leur propreté et leur disponibilité
- Organiser les données des solutions d’entreprise afin de préparer leur utilisation par l’IA et leur exploitation à grande échelle
3 - Concevoir et industrialiser des agents IA en entreprise
- Associer les phases d’adoption de l’intelligence artificielle du Microsoft Cloud Adoption Framework (CAF) au cycle de vie des agents IA
- Concevoir un modèle d’exploitation adapté au déploiement des agents IA en entreprise
- Sélectionner et utiliser les plateformes Microsoft adaptées aux solutions d’intelligence artificielle
- Utiliser des listes de contrôle pour faire évoluer les charges de travail IA de la preuve de concept à la production
4 - Évaluer les coûts et les bénéfices des solutions d’intelligence artificielle
- Définir les critères de retour sur investissement (ROI) et évaluer le coût total de possession (TCO) des solutions IA
- Réaliser une analyse complète du retour sur investissement des processus métier optimisés par l’intelligence artificielle
- Analyser les besoins afin de décider s’il convient de concevoir, d’acheter ou d’étendre des composants IA
- Mettre en oeuvre des stratégies de routage des modèles afin d’optimiser les performances et les coûts des solutions d’intelligence artificielle
5 - Concevoir des agents IA pour les solutions métier
- Appliquer les principes de l’IA responsable à la conception des agents IA
- Configurer les termes métier et personnaliser Microsoft Copilot dans Dynamics 365
- Concevoir des connecteurs personnalisés et intégrer des agents IA à Dynamics 365 Contact Center
- Créer des agents IA autonomes et orientés tâches avec Microsoft Copilot Studio
- Mettre en oeuvre des agents conversationnels contrôlés par des invites et capables de fournir des réponses adaptées
6 - Concevoir des solutions IA extensibles, évolutives et sécurisées
- Concevoir des solutions d’intelligence artificielle évolutives et sécurisées à l’aide des plateformes Microsoft
- Exploiter des modèles personnalisés dans Microsoft Foundry
- Concevoir et opérationnaliser des agents IA dans Microsoft 365 Copilot
- Étendre les fonctionnalités des agents avec Microsoft Copilot Studio et le protocole MCP (Model Context Protocol)
- Appliquer les principes de gouvernance et de gestion du cycle de vie aux solutions d’intelligence artificielle
7 - Orchestrer la configuration des agents IA et des applications prédéfinies
- Orchestrer les fonctionnalités d’intelligence artificielle et les agents Microsoft Copilot dans les applications Dynamics 365 et Microsoft 365
- Concevoir des solutions IA sécurisées, conformes et extensibles
- Configurer et déployer des agents Copilot prédéfinis pour les scénarios liés à la finance, à la chaîne logistique, aux ventes et au service client
- Appliquer les bonnes pratiques de mesure responsable de l’IA, d’intégration aux flux de travail et d’évaluation de la réussite
8 - Surveiller, analyser et optimiser les agents IA
- Mettre en place des frameworks de surveillance adaptés aux agents IA
- Appliquer les outils et les processus d’observabilité utilisés dans le secteur
- Analyser les backlogs et les commentaires des utilisateurs afin d’obtenir des informations exploitables
- Appliquer des méthodes de diagnostic et d’optimisation basées sur l’intelligence artificielle
- Surveiller les performances et les indicateurs afin d’optimiser les flux de travail des agents IA
9 - Gérer les tests des solutions métier basées sur l’IA
- Concevoir des processus de test structurés pour les agents IA, les modèles personnalisés et les scénarios multi-applications
- Définir des critères de validation mesurables concernant les performances, la sécurité et la conformité
- Mettre en oeuvre des stratégies de test évolutives avec Microsoft Copilot afin d’assurer la cohérence et la couverture des tests
- Vérifier que les solutions IA restent alignées sur les objectifs de l’entreprise et fiables tout au long de leur cycle de vie
10 - Concevoir un processus ALM pour les solutions métier basées sur l’IA
- Concevoir des processus de gestion du cycle de vie des applications (ALM) pour les composants IA, notamment les jeux de données, les invites et les modèles
- Mettre en place la gouvernance, la sécurité et la surveillance entre les différents environnements
- Garantir un comportement cohérent et conforme des solutions IA, du développement jusqu’à la mise en production
11 - Concevoir la sécurité, la gouvernance et la conformité d’une IA responsable
- Concevoir des systèmes d’intelligence artificielle conciliant innovation et responsabilité
- Appliquer des mécanismes de gestion des identités, de contrôle des accès et de gouvernance des données afin de sécuriser les agents IA
- Mettre en oeuvre l’observabilité et la protection contre les menaces pour les solutions d’intelligence artificielle
- Traduire les exigences réglementaires et de conformité en contrôles techniques
- Réduire les vulnérabilités liées aux invites, aux modèles et aux flux de travail IA
