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Vous souhaitez vous lancer dans l’intelligence artificielle (IA) et le cloud computing ? La certification Microsoft Certified : Azure AI Fundamentals constitue un point d’entrée accessible et précieux. Cette certification fondamentale valide votre compréhension des concepts clés de l’IA et de leur mise en œuvre à l’aide des services Microsoft Azure. Souvent considérée comme l’un des examens Microsoft les plus faciles, cette certification est généralement obtenue en 1 à 3 semaines d’étude intensive [1].
Ce guide propose un plan de formation complet de 3 semaines, basé principalement sur Microsoft Learn, pour vous aider à vous préparer efficacement et à réussir l’examen Azure AI Fundamentals. Bien que le code d’examen initial, AI-900, ait été retiré le 30 juin 2026, la certification s’obtient désormais en réussissant l’examen AI-901, qui couvre les mêmes concepts fondamentaux [7, 12]. Que vous visiez une formation accélérée en fondamentaux de l'IA Azure ou un plan structuré pour réussir la certification AI-901, ce guide vous mettra sur la bonne voie.
La certification Microsoft Certified: Azure AI Fundamentals constitue un excellent point de départ pour toute personne intéressée par l'IA, quel que soit son niveau technique. Voici pourquoi elle est considérée comme une porte d'entrée simple et très avantageuse vers l'IA Azure :
L'un des atouts majeurs de cette certification est l'absence de prérequis [7]. Conçue pour les profils techniques et non techniques, elle convient à un large public, y compris aux débutants en science des données ou en génie logiciel [7, 12]. Vous aurez besoin de connaissances conceptuelles des solutions d'IA dans Azure, de compétences techniques de base et d'une certaine familiarité avec la syntaxe de programmation Python et les ressources Azure [5, 11].
D'après des données issues du crowdsourcing, l'examen AI-900 présente une difficulté moyenne de 3 sur 10, la plupart des candidats admis ayant étudié pendant seulement 1 à 3 semaines [1]. Cela démontre qu'avec une approche ciblée, la réussite est tout à fait possible en peu de temps. Même des personnes sans expérience préalable en apprentissage automatique ont réussi après trois semaines d'étude en soirée [3].
Cette certification constitue une base solide pour celles et ceux qui aspirent à un poste d'ingénieur en IA [5, 11]. Elle valide les connaissances fondamentales en apprentissage automatique, en concepts d'IA et en services Microsoft Azure associés [12]. Elle peut servir d'excellente préparation aux certifications Azure plus avancées, telles qu'Azure Data Scientist Associate ou Azure AI Engineer Associate, bien qu'elle ne soit pas un prérequis obligatoire [12].
La réussite à l'examen Azure AI Fundamentals repose en grande partie sur Microsoft Learn. L'analyse des rapports de réussite indique que 92 % des candidats ont utilisé Microsoft Learn comme ressource principale, constatant que ses parcours d'apprentissage et ses évaluations des connaissances reflètent fidèlement les questions de l'examen [1]. Maîtriser le contenu de Microsoft Learn constitue souvent une préparation suffisante [1].
Ce plan d'action sur 3 semaines décompose le contenu de Microsoft Learn pour vous aider à couvrir systématiquement tous les sujets nécessaires :
Semaine 1 : Concepts fondamentaux de l'IA et du Machine Learning. Concentrez-vous sur la compréhension de ce qu'est l'IA, ses différentes formes et les bases du Machine Learning.
Semaine 2 : Services et charges de travail Azure AI. Découvrez comment Microsoft Azure met en œuvre ces concepts d'IA grâce à ses services spécialisés.
Semaine 3 : Évaluations pratiques, révision et préparation à l'examen. Consolidez vos connaissances, passez des tests d'entraînement et préparez-vous au jour de l'examen.
Consacrez votre première semaine à l’acquisition de solides bases conceptuelles en IA et en Machine Learning. Vous y structurerez votre compréhension des différents modèles et principes d’IA [2].
Commencez par les modules d’introduction à l’intelligence artificielle : son histoire, ses applications et ses enjeux éthiques. Les six principes de l’IA responsable de Microsoft constituent une part importante du programme d’examen [6, 7]. Concentrez-vous sur la compréhension de ce qu’est l’IA, de ses capacités et de ses limites.
Approfondissez les fondamentaux de l'apprentissage automatique. Cela inclut la compréhension des différents types de modèles, des réseaux de neurones et des distinctions entre l'apprentissage supervisé et non supervisé [2, 6]. Des concepts tels que la régression, la classification et le clustering sont essentiels. Microsoft Learn propose d'excellents parcours d'apprentissage fondamentaux qui couvrent ces principes, souvent avec des explications claires et des exemples pratiques [6].
Au cours de votre deuxième semaine, concentrez-vous sur l'application des concepts d'IA au sein de la plateforme cloud Azure. Une part importante de l'examen (environ 35 % de l'AI-900) était traditionnellement consacrée aux services d'IA Azure ; la maîtrise de cette section est donc cruciale [3]. Le référentiel de compétences actuel, mis à jour le 2 mai 2025, accorde une importance considérable aux charges de travail d'IA générative (20 à 25 %), tandis que d'autres domaines tels que les charges de travail d'IA, l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel représentent chacun 15 à 20 % [7].
Utilisez les parcours Microsoft Learn conçus spécifiquement pour le contenu Azure [3]. Explorez les services liés à :
Machine Learning dans Azure : découvrez Azure Machine Learning Studio, le ML automatisé et comment créer, entraîner et déployer des modèles dans Azure.
Vision par ordinateur : découvrez les services d'analyse d'images, de détection d'objets, de reconnaissance faciale et de reconnaissance optique de caractères (OCR) [6, 7].
Traitement automatique du langage naturel (TALN) : explorez les services d'analyse de texte, d'analyse des sentiments, de compréhension du langage, de traduction et de conversion parole-texte/texte-parole [6, 7].
IA générative et Azure OpenAI : compte tenu de son importance, consacrez suffisamment de temps à la compréhension des concepts d'IA générative et de leur mise en œuvre via Azure OpenAI [6, 7]. Cela inclut des concepts tels que les grands modèles de langage et leurs applications.
Si la compréhension conceptuelle est essentielle, l'expérience pratique avec les services d'IA Azure peut considérablement renforcer votre confiance et votre compréhension de leur fonctionnement [3, 9]. Recherchez des laboratoires ou des exercices interactifs sur Microsoft Learn, ou des ressources comme Arturo-Quiroga-MSFT/AI-900-Exam-Prep sur GitHub, qui proposent des travaux pratiques [9]. Ne sous-estimez pas l'intérêt de voir ces services en action.
Votre dernière semaine est consacrée à la consolidation de vos connaissances, à l'identification de vos points faibles et à la préparation à l'examen.
Reprenez tous les modules Microsoft Learn que vous avez terminés. Portez une attention particulière aux sections où vous vous êtes senti moins à l'aise. Relisez vos notes et assurez-vous de bien comprendre les concepts fondamentaux des charges de travail d'IA, de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur, du traitement automatique du langage naturel et, surtout, de l'IA générative [7].
L'importance des évaluations d'entraînement gratuites de Microsoft est capitale [1]. Il est fortement recommandé de les réaliser, car les questions d'examen reprennent souvent des notions issues des ressources Microsoft Learn et de ces évaluations [1]. Cela vous permettra de vous familiariser avec les formats de questions (par exemple, questions à choix multiple, études de cas) et d'évaluer votre niveau de préparation [3]. De plus, des plateformes communautaires comme le « Centre de discussion et de préparation à l'examen AI-900 : Microsoft Azure AI Fundamentals » peuvent vous fournir des conseils sur les stratégies d'étude efficaces et des exemples de questions d'entraînement [4].
L'examen comporte généralement entre 40 et 60 questions, et les candidats doivent obtenir un score standardisé de 700 ou plus pour réussir [3, 7, 10]. Familiarisez-vous avec l'environnement d'examen, qu'il s'agisse d'un examen en ligne surveillé ou dans un centre d'examen. Assurez-vous de disposer d'un endroit calme, d'une connexion Internet stable et de vos pièces d'identité. L'examen AI-901 coûte actuellement 99 $ US [7].
Comme indiqué précédemment, la plateforme Microsoft Learn est une ressource indispensable pour réussir l'examen Azure AI Fundamentals [1]. Toutefois, un élément mérite une attention particulière : l’évaluation d’entraînement gratuite officielle de Microsoft.
Cette évaluation est conçue pour vous donner un aperçu réaliste de l’examen. Elle propose des questions qui ressemblent fortement au style, au format et au contenu de l’examen de certification. En passant cette évaluation d’entraînement, vous pouvez :
Identifier les lacunes : Repérez les domaines où votre compréhension est plus faible afin de cibler vos révisions finales.
Se familiariser avec les types de questions : Familiarisez-vous avec les questions à choix multiple, les questions basées sur des scénarios et les autres formats de questions que vous rencontrerez à l’examen [3].
Renforcer la confiance : Réussir l’évaluation d’entraînement peut considérablement renforcer votre confiance pour l’examen final [1].
N’oubliez pas qu’une bonne maîtrise du contenu de Microsoft Learn, y compris l’évaluation d’entraînement, constitue souvent une préparation suffisante [1]. Pour approfondir vos connaissances, des ressources telles que le « MC Microsoft Certified Azure AI Fundamentals Study Guide: Exam AI-900 » d’Adora Nwodo ou la spécialisation « Microsoft Azure AI Fundamentals AI-900 Exam Prep Specialization » de Coursera peuvent vous apporter des informations complémentaires et un apprentissage structuré [6, 8].
Se lancer dans une certification comme Microsoft Certified : Azure AI Fundamentals est une expérience enrichissante, mais elle s’accompagne aussi du stress lié à la préparation et à la pression du jour de l’examen. Si vous souhaitez simplifier votre parcours de certification et garantir votre réussite en toute sérénité, CBTProxy vous propose une solution unique et sans risque.
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Cette certification valide vos connaissances fondamentales en apprentissage automatique, en concepts d'IA et en services Microsoft Azure associés. Il est conçu pour les personnes en début de carrière dans le développement de solutions d'IA et requiert des connaissances conceptuelles des solutions d'IA sur Azure ainsi que des compétences techniques fondamentales [5, 12].
Le code d'examen initial de la certification Microsoft Certified : Azure AI Fundamentals était AI-900. Cependant, cet examen a été retiré le 30 juin 2026. Les candidats doivent désormais réussir l'examen AI-901 pour obtenir cette certification. Les deux examens couvrent les connaissances fondamentales d'Azure AI Fundamentals [7, 12].
L'examen Azure AI Fundamentals (AI-900/AI-901) est considéré comme l'un des examens de certification Microsoft les plus faciles, avec une difficulté moyenne de 3 sur 10. La plupart des candidats qui réussissent étudient généralement pendant 1 à 3 semaines pour réussir [1].
L'examen AI-900 coûtait historiquement 99 $ US [7]. Bien que le coût exact de l'examen AI-901 ne soit pas détaillé dans l'étude fournie, il est courant que les examens Microsoft de niveau fondamental soient proposés à un prix similaire.
Non, aucun prérequis n'est exigé pour l'examen Azure AI Fundamentals. Il convient aux candidats ayant des profils techniques ou non, même ceux sans expérience préalable en science des données ou en génie logiciel [7, 12]. Cependant, une familiarité avec les concepts de base du cloud et la syntaxe de programmation Python peut être un atout [5, 12].
La certification Microsoft Certified : Azure AI Fundamentals n’a pas de date d’expiration [7]. Alors que les certifications Microsoft de niveau supérieur (Associate, Expert, Specialty) expirent chaque année et peuvent être renouvelées via une évaluation en ligne gratuite sur Microsoft Learn, cette certification de base ne nécessite généralement pas de renouvellement [10].
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