Formation Azure AI-3003 – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
Informations clés
Prochaines sessions
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Description de la formation Azure AI-3003 – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
Cette formation Azure AI – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP) vous permet de concevoir des applications capables de comprendre et d’exploiter le langage humain. Vous apprendrez à analyser des textes, détecter des entités, classifier des contenus et automatiser le traitement de données textuelles grâce aux services Azure AI. Le programme couvre également le développement d’expériences conversationnelles et l’intégration via API et SDK. Des ateliers pratiques vous permettront de construire une solution NLP complète adaptée aux besoins métier. À l’issue, vous serez capable de déployer des applications intelligentes basées sur l’analyse du langage naturel.
Découvrez également notre Formation Microsoft AI-103 Azure AI Expert, notre Formation Azure AI Document Intelligence AI-3002, notre Formation Azure AI Vision AI-3004, notre Formation NVIDIA DLI Applications NLP et notre Formation IA Générative et LLMs.
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Bon à savoir
Nos sessions sont garanties dès 1 seul inscrit, pas de risque de report (sauf cas de force majeure). Un entretien en amont a lieu entre le participant et ou un référent de l’entreprise afin de bien prendre en compte le profil du participant (niveau, besoins, contexte professionnel, enjeux…).
Evaluation : pendant la formation, le formateur évalue la progression pédagogique des participants via des QCM, des mises en situation et des travaux pratiques. Les participants reçoivent une attestation de validation d’acquis à l’issue de la formation.
Cette formation fait partie de notre catalogue Formations en Intelligence Artificielle. Découvrez nos autres formations IA pour exploiter pleinement le potentiel du machine learning, des LLM et de l’IA générative.
Objectifs de la formation Azure AI-3003 – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
A l’issue de la formation le participant sera capable de :
- Comprendre les fondamentaux du traitement du langage naturel (NLP) et ses cas d’usage dans les applications modernes.
- Concevoir et déployer des solutions basées sur Azure AI Language pour analyser et exploiter des données textuelles.
- Implémenter des fonctionnalités telles que l’analyse de sentiment, la détection d’entités et la classification de texte.
- Créer des modèles conversationnels capables d’interagir avec des utilisateurs via des interfaces intelligentes.
- Intégrer les services NLP dans des applications cloud via API REST et SDK.
- Appliquer les bonnes pratiques d’IA responsable, de sécurité et de gouvernance des données.
Prérequis de la formation Azure AI-3003 – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
- Expérience en programmation (Python ou C# recommandé).
- Compréhension des concepts fondamentaux du cloud et du portail Azure.
- Notions générales d’intelligence artificielle ou de machine learning (un plus).
- Parce que chaque participant est unique, un entretien personnalisé avec notre expert nous permet de concevoir une formation parfaitement alignée avec ses objectifs, son niveau et ses enjeux professionnels.
Public visé par la formation Azure AI-3003 – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
- Développeurs, ingénieurs IA et data engineers souhaitant intégrer des capacités NLP dans leurs applications.
- Architectes cloud et consultants techniques travaillant sur des solutions d’intelligence artificielle.
- Professionnels IT impliqués dans l’automatisation du traitement de données textuelles ou conversationnelles.
Financement
Cette formation est financée directement par l’entreprise (pas de CPF, pas d’OPCO).
Programme détaillé de la formation Azure AI-3003 – Développer des solutions de traitement du langage naturel (NLP)
Télécharger le programme (PDF)
Introduction au NLP avec Azure AI
- Présentation des capacités NLP dans Azure AI Services.
- Cas d’usage : chatbots, analyse de feedback, automatisation documentaire.
- Architecture d’une solution NLP.
Analyse de texte avec Azure AI Language
- Analyse de sentiment et opinion mining.
- Détection de la langue.
- Extraction de phrases clés.
- Reconnaissance d’entités nommées (NER).
Classification de texte personnalisée
- Création de projets de classification.
- Entraînement et évaluation de modèles personnalisés.
- Déploiement et optimisation.
Extraction d’informations avancée
- Extraction d’entités personnalisées.
- Structuration de données non formatées.
- Automatisation du traitement de documents textuels.
Développement d’applications conversationnelles
- Introduction aux solutions conversationnelles Azure.
- Conception d’expériences utilisateur intelligentes.
- Intégration avec bots et assistants virtuels.
Intégration via API et SDK
- Utilisation des API REST Azure AI.
- Développement avec SDK.
- Gestion de l’authentification et des ressources.
IA responsable et gouvernance
- Transparence et biais des modèles NLP.
- Protection des données et conformité.
- Bonnes pratiques pour un usage éthique de l’IA.
Ateliers pratiques
- Mise en œuvre d’une solution NLP complète.
- Analyse automatisée d’un corpus textuel.
- Création d’un mini assistant conversationnel.
Les plus de cette formation
- est centrée sur le traitement du langage avec Azure AI
- Couvre NLP, services cognitifs et intégration
- S’appuie sur des ateliers pratiques
- Prépare à concevoir des solutions de langage sur Azure
FAQ
Azure AI Language (AI-3003), c'est quoi ?
Azure AI Language (ex-Text Analytics) est le service d’IA de Microsoft Azure dédié au traitement du langage naturel (NLP) : extraction d’entités nommées, analyse de sentiment, détection de langue, résumé automatique, classification de texte, question-answering, et modèles custom via Language Studio. Le parcours AI-3003 de MFE-IT vous forme à intégrer ces capacités dans vos applications en 1 jour (6h).
Quelle est la différence entre Azure AI Language et Azure OpenAI ?
Azure AI Language fournit des modèles spécialisés prêts à l’emploi (NER, sentiment, résumé) avec coût prévisible et latence faible, idéaux pour des tâches NLP bien cadrées en production. Azure OpenAI donne accès aux LLM génériques (GPT-4o, GPT-4.1, o3, GPT-5) pour des tâches généralistes de compréhension et génération. Les deux se combinent souvent : AI Language pour les traitements structurés, Azure OpenAI pour les tâches ouvertes. MFE-IT forme sur les deux.
Peut-on entraîner des modèles NLP personnalisés avec Azure AI Language ?
Oui. Language Studio propose plusieurs projets custom : Custom NER pour extraire des entités métier, Custom Text Classification (mono- ou multi-classe), Custom Question Answering, et la Conversational Language Understanding (CLU) qui remplace LUIS. L’entraînement se fait via annotation web sans code. La formation MFE-IT couvre la méthodologie complète d’un projet NER/classification custom.
Combien de temps dure la formation Azure AI-3003 ?
La formation MFE-IT dure 1 jour (6 heures), format 100% sur mesure avec 3 participants maximum par session. Elle couvre : services prebuilt (sentiment, entités, PII, langue, résumé), Custom NER et Custom Classification via Language Studio, Conversational Language Understanding, Question Answering, orchestration, et déploiement en container. 30 jours de support post-formation.
Cette formation Azure AI-3003 est-elle éligible au CPF ou à une prise en charge OPCO ?
Non. MFE-IT ne gère pas directement les dossiers CPF ou OPCO et notre organisme n’est pas agréé Qualiopi. Cette formation s’adresse donc uniquement aux entreprises qui la financent directement.
C’est un choix assumé : nous avons privilégié l’agilité pédagogique et l’investissement dans la qualité réelle plutôt que dans la conformité administrative.
En contrepartie, vous bénéficiez d’un format 100 % sur mesure : entretien préalable, contenu adapté à votre contexte métier, sessions garanties dès 1 inscrit (sauf cas de force majeure), 3 participants maximum par session et 30 jours de suivi post-formation par email.
Pour plus d’informations voir notre faq et/ou nous contacter via notre formulaire de contact.