Aperçu
Practical AI Strategy and Azure Service Selection introduces the structured decision-making required before launching an AI initiative. AI projects often fail due to unclear problem framing or misaligned technology choices.
This course helps you build the judgment needed to assess when AI is appropriate and how to align solutions with business objectives. You’ll examine how to map business challenges to AI use cases and evaluate feasibility, risks, and expected value.
The course explores the Microsoft Azure AI ecosystem, including Microsoft Foundry, Azure OpenAI Service, and Azure Machine Learning, focusing on capabilities, constraints, and appropriate use-case alignment. By the end of this course, you’ll be able to assess AI opportunities with clarity, support informed service selection decisions, and establish a structured foundation for AI delivery within enterprise environments.
Programme
- Éviter les erreurs coûteuses de l'IA dès le début
Ce module vous permet de développer votre capacité à évaluer de manière critique si l'IA est appropriée pour une situation d'affaires donnée avant tout engagement. Vous apprendrez à distinguer les approches de l'IA à un niveau conceptuel, à reconnaître les signes avant-coureurs qui suggèrent que l'IA pourrait ne pas être adaptée, et à appliquer des techniques d'évaluation structurées que les chefs de projet expérimentés utilisent pour éviter des erreurs coûteuses. À la fin de ce module, vous serez en mesure d'évaluer les opportunités liées à l'IA avec confiance et d'expliquer votre raisonnement aux parties prenantes.
- Transformer les besoins commerciaux en exigences claires pour l'IA
Ce module développe votre capacité à traduire des objectifs commerciaux vagues en exigences IA bien définies sur lesquelles les équipes peuvent agir. Vous apprendrez à structurer des énoncés de problèmes autour des résultats plutôt que des solutions, à définir des critères de succès mesurables et à faire apparaître les contraintes qui affectent la faisabilité. À la fin de ce module, vous serez capable de guider les conversations avec les parties prenantes depuis une intention générale jusqu'à des exigences actionnables, en préparant les initiatives IA pour la clarté et la responsabilité dès le début.
- Définir ce qu'un projet IA fera et ne fera pas
Ce module se concentre sur la transition critique de l'exploration à l'engagement dans les projets IA. Vous apprendrez à reconnaître quand un projet a atteint une clarté suffisante pour avancer de manière responsable, comment faciliter des discussions go/no-go qui mettent en lumière les incertitudes plutôt que de les masquer, et comment documenter les décisions de manière à créer de la responsabilité et permettre des ajustements futurs. À la fin de ce module, vous serez en mesure d'évaluer la préparation des projets, de guider les parties prenantes à travers des décisions d'engagement, et de créer des archives défendables expliquant pourquoi les projets ont été approuvés, mis en pause ou arrêtés.
- Décisions de gouvernance de Microsoft Foundry et conception d'espace de travail
Ce module se concentre sur la manière dont les managers raisonnent sur les décisions de gouvernance avant et pendant l'utilisation de Microsoft Foundry. L'accent est mis sur la compréhension des décisions à prendre concernant l'accès, la supervision, le risque et le coût, et non sur la réalisation de configurations techniques. Les apprenants développent un jugement sur la manière dont les exigences de gouvernance varient en fonction du contexte du projet, de la structure de l'équipe et de l'exposition au risque, et comment ces décisions se reflètent dans la conception de l'espace de travail à un niveau conceptuel.
- Déploiement de modèles et optimisation des performances
Ce module se concentre sur la manière dont les managers réfléchissent au déploiement de modèles et aux premières décisions d'optimisation après la mise en service d'une solution IA. Plutôt que d'apprendre comment déployer ou ajuster des modèles, le module met l'accent sur la manière dont les équipes évaluent ce qui fonctionne, interprètent les premiers signaux de performance et de coût, et décident quelles actions, le cas échéant, doivent être entreprises ensuite. Vous développerez un jugement sur la supervision après le déploiement, la gestion des attentes et le moment des décisions.
Enseigné par
Microsoft
Matières
Programming
