Examen AI-103 : format, domaines et préparation

À qui s'adresse l'examen AI-103

AI-103 est l'examen de la certification Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate, une certification de niveau intermédiaire. Le study guide décrit le candidat comme un ingénieur Azure AI qui construit, gère et déploie des agents et des solutions d'IA reposant sur Microsoft Foundry. Il faut avoir déjà développé des applications en Python et connaître les capacités de l'IA en général, de l'IA générative et des services Azure.

Le study guide énumère cinq responsabilités : planifier et gérer des solutions Azure AI, puis mettre en œuvre des solutions d'IA générative et d'agents, de vision par ordinateur, d'analyse de texte et d'extraction d'information. Il précise que, dans ce rôle, on travaille avec les responsables métier, les architectes de solutions, les data scientists, les ingénieurs DevOps et les ingénieurs en sécurité cloud.

Format de l'examen

Conditions à connaître

• Examen surveillé pouvant comporter des éléments interactifs, d'après la page de l'examen.
• Versions localisées : elles sont mises à jour environ huit semaines après la version anglaise. Si l'examen n'existe pas dans votre langue, vous pouvez demander 30 minutes supplémentaires.
• Fonctions en préversion : la plupart des questions portent sur des fonctions en disponibilité générale (GA), mais l'examen peut aborder des fonctions en préversion si elles sont couramment utilisées.
• Renouvellement : les certifications de niveau associate expirent chaque année et se renouvellent en réussissant une évaluation en ligne gratuite sur Microsoft Learn.
• Nouvelle tentative : après un échec, on peut repasser l'examen 24 heures après la première tentative ; les suivantes dépendent de la politique de reprise.

Domaines et pondérations

Le study guide définit cinq domaines de compétences, chacun découpé en groupes d'objectifs. Les intitulés sont en anglais.

Ce que couvre chaque domaine

• Planifier et gérer : choix des modèles et des services, choix d'indexation et de récupération, options de déploiement, intégration CI/CD, quotas et limites de débit, supervision, identité managée et réseau privé, filtres de sécurité, garde-fous et audit.
• IA générative et agents : RAG dans une application, flux et pipelines en plusieurs étapes, évaluation, rôles d'agent et schémas d'outils, appel de fonctions et mémoire, orchestration multi-agents, étapes d'approbation, traçage et suivi des tokens.
• Vision par ordinateur : génération et retouche d'images et de vidéos, légendes et textes alternatifs, questions-réponses sur une image, Content Understanding pour le contenu visuel, et protections comme la détection d'injections de prompt indirectes via du texte intégré dans des images.
• Analyse de texte : extraction d'entités et de JSON structuré, détection du sentiment et des contenus sensibles, traduction, reconnaissance et synthèse vocales comme modalité d'un agent.
• Extraction d'information : ingestion et indexation, recherche sémantique, hybride et vectorielle, compétences d'enrichissement, OCR et analyse de mise en page, analyseurs Content Understanding.

Les deux plus gros domaines, planification et gestion d'un côté, IA générative et agents de l'autre, représentent ensemble plus de la moitié de l'examen. Le temps passé dans Microsoft Foundry fait partie de la préparation, ce n'est pas un bonus.

Comment se préparer

1. Consultez la page de la certification sur Microsoft Learn pour l'inscription, les langues et les conditions en vigueur.
2. Lisez le study guide AI-103 et reportez chaque objectif dans une liste de contrôle. Vérifiez la date des compétences mesurées, en tête de la liste.
3. Remettez à niveau votre Python et l'idée d'appeler un modèle, un agent ou un outil depuis une application cliente avec un SDK.
4. Dans Microsoft Foundry, déployez un modèle, puis construisez un agent qui combine récupération de documents, appel de fonction et mémoire de conversation. Activez le traçage et regardez ce qu'il enregistre.
5. Montez un pipeline de recherche de bout en bout : ingérez des documents, indexez-les, puis comparez recherche par mots-clés, vectorielle, hybride et sémantique sur les mêmes questions.
6. Pour chaque service cité dans les objectifs (Translator, Content Understanding, speech…), notez l'entrée attendue et la sortie renvoyée.
7. Ne négligez pas l'exploitation : quotas, limites de débit, identité managée, réseau privé, filtres de sécurité et évaluations de sécurité forment un domaine à part entière.
8. Essayez le bac à sable de l'examen indiqué sur la page de la certification pour vous habituer aux formats de questions et à l'interface.
9. Passez notre examen blanc AI-103 en temps limité, puis reprenez chaque question manquée dans le mode révision gratuit.
10. Peu avant l'examen, vérifiez à nouveau la date des compétences mesurées du study guide au cas où les objectifs auraient changé.