Ce module se concentre sur l'automatisation du processus de développement de l'IA. Vous serez initié aux principes fondamentaux du contrôle de version avec Git, une compétence essentielle pour tout développeur professionnel. Pour aider les apprenants qui ne connaissent pas cet outil, ce module fournira un guide pratique des commandes essentielles et démontrera leur utilisation dans Azure Repos. Avec cette base, vous construirez ensuite un pipeline d'intégration continue/déploiement continu (CI/CD) de bout en bout dans Azure pour former, valider et déployer automatiquement vos modèles, transformant votre flux de travail manuel en un système robuste et automatisé. Avis important sur l'interface Azure : Les vidéos et les captures d'écran du screencast ont été mises à jour pour la dernière fois fin 2025, mais sachez que Microsoft peut avoir mis à jour l'interface Azure depuis lors. Si les étapes présentées dans les supports de cours semblent différentes de votre environnement Azure actuel, veuillez suivre l'interface la plus récente, car les concepts sous-jacents et les objectifs d'apprentissage restent les mêmes.

Ce module aborde la phase critique de post-déploiement des MLOps. Les apprenants mettront en œuvre des cadres de surveillance et de journalisation robustes à l'aide d'outils tels que Azure Monitor, Application Insights et MLflow pour suivre les performances du modèle et garantir la fiabilité. En outre, ils exploreront et appliqueront des stratégies pratiques pour gérer et optimiser les coûts associés à la formation et à l'hébergement des modèles d'IA dans Azure. Avis important sur l'interface Azure : Les vidéos et captures d'écran du screencast ont été mises à jour pour la dernière fois fin 2025, mais sachez que Microsoft peut avoir mis à jour l'interface Azure depuis lors. Si les étapes présentées dans les supports de cours semblent différentes de votre environnement Azure actuel, veuillez suivre l'interface la plus récente, car les concepts sous-jacents et les objectifs d'apprentissage restent les mêmes.

Ce module se concentre sur l'importance cruciale de la construction d'une IA digne de confiance et éthique. Les apprenants exploreront les principes éthiques fondamentaux tels que l'équité et la transparence. Ils apprendront ensuite à opérationnaliser ces concepts en utilisant le cadre d'IA responsable de Microsoft et les outils intégrés d'Azure pour évaluer, suivre et atténuer des problèmes tels que la partialité dans les modèles génératifs.Avis important sur l'interface Azure : Les vidéos et captures d'écran du screencast ont été mises à jour pour la dernière fois fin 2025, mais sachez que Microsoft peut avoir mis à jour l'interface Azure depuis lors. Si les étapes montrées dans les supports de cours semblent différentes de votre environnement Azure actuel, veuillez suivre l'interface la plus récente, car les concepts sous-jacents et les objectifs d'apprentissage restent les mêmes.