Microsoft lance un cours gratuit de 18 leçons sur l'IA générative — conçu pour guider les professionnels de zéro à la création de leurs propres modèles.
Cette année, l'IA générative est passée d'une curiosité de niche à une compétence fondamentale. En réponse, Microsoft a lancé Génération IA pour les débutants, un cours en ligne gratuit de 18 leçons produit par les Avocats du Cloud de Microsoft. Structuré autour de vidéos, de guides écrits et d'exemples de code, il guide les apprenants des fondamentaux à l'IA responsable, l'ingénierie des prompts, les agents, RAG et le fine-tuning. Le cours est remarquablement concis et pratique, sans remplissage - peu de MOOCs couvrent autant de contenu de manière aussi claire.
À l'intérieur du cours : Dix-huit leçons liées aux besoins réels
Le cours s'étend sur 18 leçons réparties en modules "Apprendre" avec des concepts fondamentaux et en modules "Construire" avec du code Python ou TypeScript, chacun se terminant par une piste "Continuer à apprendre". Le contenu comprend des vidéos, un README écrit, des carnets de code et des ressources supplémentaires.
Les sujets de leçon comprennent :
Introduction à l'IA générative et aux LLMs;
Explorer et comparer différents LLMs ;
Utiliser l'IA générative de manière responsable ;
Ingénierie des invites (fondamentaux et avancés);
Construction d'applications de génération de texte, de chat et d'images;
Rechercher avec des bases de données vectorielles;
Applications IA à faible code (Power Platform, Copilot);
Intégration avec l'appel de fonction;
Conception UX pour les applications AI ;
Cycle de vie de l'application, LLMOps;
Sécuriser les applications d'IA;
Génération augmentée par récupération (RAG) et bases de données vectorielles;
Modèles open source et Hugging Face ;
agents IA;
Ajustement des LLMs;
Les vidéos accompagnent beaucoup. Par exemple, la Partie 1 présente le fonctionnement interne des LLM et des cas d'utilisation réels ; la Partie 2 couvre la comparaison des modèles et le déploiement ; la Partie 17 plonge dans les agents IA : ce qu'ils sont, les cadres et les contextes pratiques.
Pourquoi Microsoft veut que les développeurs apprennent l'IA générative
La littératie en IA grimpe vers les attentes de base dans la technologie. Le lancement de Microsoft semble stratégique : éduquer les nouveaux venus tout en les intégrant dans l'écosystème de Microsoft—Azure, Copilot, partenariats avec OpenAI.
La croissance dans l'EdTech montre une demande mondiale : HolonIQ projette que les dépenses mondiales en edtech pourraient dépasser 400 milliards de dollars d'ici la fin de la décennie, avec les compétences numériques comme moteur principal. L'effort de Microsoft semble moins altruiste et davantage comme un renforcement de l'écosystème. Former les développeurs à utiliser Azure ou OpenAI via Microsoft Learn crée un canal naturel vers ses outils.
Google et NVIDIA proposent également des guides sur l'IA : les parcours "IA pour Tous" de Google ; l'Institut de Deep Learning de NVIDIA. Le contenu de Microsoft, en revanche, intègre l'apprentissage de manière étroite avec Azure et des projets pratiques, pas seulement de la théorie.
Avantages Pratiques : Compétences Acquises par les Développeurs grâce à l'IA Générative de Microsoft pour Débutants
Les apprenants sortent avec des compétences concrètes décrites dans les 18 leçons :
Création de prototypes tels que des chatbots, des applications LLM de base ou des outils d'image;
Intégrer la recherche vectorielle et RAG dans les applications;
Utiliser l'appel de fonction pour connecter les LLM aux systèmes externes;;
Déployer des applications low-code avec Power Platform et Copilot
Concevoir des solutions d'IA sécurisées et conscientes du cycle de vie.
Voici les résultats directs du programme Generative AI pour les débutants, soutenu par les modules officiels GitHub et Microsoft Learn.
Comment Microsoft intègre l'apprentissage dans son écosystème
Au-delà du cours, Microsoft encourage les apprenants à étendre leurs projets grâce à son écosystème plus large. Par exemple, le Microsoft for Startups Founders Hub offre jusqu'à 150 000 $ en crédits Azure et 2 500 $ en crédits OpenAI (détails du programme). Bien que cela ne fasse pas partie du cours lui-même, ces incitations créent un chemin de l'éducation à la création de prototypes et à la montée en échelle au sein de la pile de Microsoft.
Contexte du marché
La pertinence de ces compétences est renforcée par la communauté des développeurs au sens large. Le rapport Octoverse 2024 de GitHub a noté une augmentation de 98 % d'une année sur l'autre des dépôts publics étiquetés avec l'IA générative, atteignant près de 150 000 projets dans le monde. Cette montée en flèche illustre à quelle vitesse l'IA générative est passée de l'expérimentation à une activité de développement grand public.
Voix du terrain : Réponse des apprenants et contexte
Les constructeurs sérieux veulent plus que des slogans. Ils veulent des programmes qui leur apprennent à livrer des systèmes fonctionnels et un cadre qui corresponde au comportement réel des modèles modernes. Les signaux les plus utiles aujourd'hui proviennent des praticiens qui vivent au sein de la pile et publient des conseils concrets en public.
Ensemble, ces positions décrivent une courbe de demande claire : une pratique agentique concrète pour une utilité immédiate, associée à une réécriture plus profonde de la manière dont la littératie en IA est enseignée. Ce mélange établit la référence pour tout cours qui prétend préparer les praticiens à un véritable travail sur les produits.
Paysage Concurrentiel dans l'Éducation en IA
Microsoft a présenté Generative AI for Beginners comme une voie d'apprentissage et un point d'entrée dans son écosystème, mais le domaine plus large de l'éducation en IA s'est déjà diversifié.
L'Université d'Helsinki, en collaboration avec MinnaLearn, a créé Elements of AI, un cours gratuit qui a touché plus d'un million de personnes dans 170 pays et en 26 langues. Il se concentre sur la culture civique et les bases accessibles plutôt que sur des compétences spécifiques à une plateforme.
fast.ai, fondé par Jeremy Howard et Rachel Thomas, a été lancé en 2016 avec la série Practical Deep Learning for Coders. Il met l'accent sur le codage, l'expérimentation et l'accès à l'entraînement moderne des modèles sans nécessiter de soutien institutionnel.
Le co-fondateur de Coursera, Andrew Ng, a façonné l'éducation en ligne en intelligence artificielle en publiant des cours d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond qui ont attiré des millions d'apprenants à travers le monde. Son travail démontre la durabilité d'un programme universitaire délivré à grande échelle.
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| Plateforme / cours | Caractéristique distinctive |
| Microsoft IA Générative pour Débutants | Leçons pratiques sur les agents, la récupération, la sensibilisation au cycle de vie |
| Éléments de l'IA | Traduit en 26 langues, axé sur la sensibilisation du public |
| fast.ai | Pratique de codage direct et construction de modèles |
| Coursera / Andrew Ng | Portée mondiale et crédibilité institutionnelle |
Microsoft positionne son parcours comme une voie appliquée liée à son infrastructure. Elements of AI se concentre sur l'accessibilité, fast.ai poursuit la profondeur du codage, et Coursera continue à étendre les cadres académiques. Ensemble, ils définissent un paysage où l'éducation en IA est devenue à la fois répandue et stratégiquement contestée.
De l'apprentissage à la construction : La route à suivre pour l'éducation à l'IA générative
L'IA générative pour les débutants positionne la formation comme une infrastructure. Elle canalise les apprenants dans des écosystèmes définis où les outils, les flux de travail et les carrières convergent. Microsoft compresse le chemin : fondamentaux, IA responsable, conception de requêtes, récupération, agents, puis workflows complets dans Azure et OpenAI. Le résultat est une ligne directe de la théorie au prototype. Les alternatives exposent d'autres logiques. Elements of AI ouvre l'accès à grande échelle, fast.ai approfondit la discipline de la programmation, Coursera fait le lien entre le monde académique et la demande mondiale.
Chacun reflète la même référence : la maîtrise de l'IA n'est plus facultative. La division réside dans le canal. Les programmes d'entreprise accélèrent les compétences tout en les liant aux plateformes. Les parcours indépendants préservent la neutralité tout en restant détachés des ensembles intégrés. Cette décision façonne la manière dont la prochaine génération de praticiens apprend et qui fixe les termes de sa pratique.
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Construire une IA de A à Z : À l'intérieur du cours d'IA générative de Microsoft
En Bref
Microsoft lance un cours gratuit de 18 leçons sur l'IA générative — conçu pour guider les professionnels de zéro à la création de leurs propres modèles.
Cette année, l'IA générative est passée d'une curiosité de niche à une compétence fondamentale. En réponse, Microsoft a lancé Génération IA pour les débutants, un cours en ligne gratuit de 18 leçons produit par les Avocats du Cloud de Microsoft. Structuré autour de vidéos, de guides écrits et d'exemples de code, il guide les apprenants des fondamentaux à l'IA responsable, l'ingénierie des prompts, les agents, RAG et le fine-tuning. Le cours est remarquablement concis et pratique, sans remplissage - peu de MOOCs couvrent autant de contenu de manière aussi claire.
À l'intérieur du cours : Dix-huit leçons liées aux besoins réels
Le cours s'étend sur 18 leçons réparties en modules "Apprendre" avec des concepts fondamentaux et en modules "Construire" avec du code Python ou TypeScript, chacun se terminant par une piste "Continuer à apprendre". Le contenu comprend des vidéos, un README écrit, des carnets de code et des ressources supplémentaires.
Les sujets de leçon comprennent :
Les vidéos accompagnent beaucoup. Par exemple, la Partie 1 présente le fonctionnement interne des LLM et des cas d'utilisation réels ; la Partie 2 couvre la comparaison des modèles et le déploiement ; la Partie 17 plonge dans les agents IA : ce qu'ils sont, les cadres et les contextes pratiques.
Pourquoi Microsoft veut que les développeurs apprennent l'IA générative
La littératie en IA grimpe vers les attentes de base dans la technologie. Le lancement de Microsoft semble stratégique : éduquer les nouveaux venus tout en les intégrant dans l'écosystème de Microsoft—Azure, Copilot, partenariats avec OpenAI.
La croissance dans l'EdTech montre une demande mondiale : HolonIQ projette que les dépenses mondiales en edtech pourraient dépasser 400 milliards de dollars d'ici la fin de la décennie, avec les compétences numériques comme moteur principal. L'effort de Microsoft semble moins altruiste et davantage comme un renforcement de l'écosystème. Former les développeurs à utiliser Azure ou OpenAI via Microsoft Learn crée un canal naturel vers ses outils.
Google et NVIDIA proposent également des guides sur l'IA : les parcours "IA pour Tous" de Google ; l'Institut de Deep Learning de NVIDIA. Le contenu de Microsoft, en revanche, intègre l'apprentissage de manière étroite avec Azure et des projets pratiques, pas seulement de la théorie.
Avantages Pratiques : Compétences Acquises par les Développeurs grâce à l'IA Générative de Microsoft pour Débutants
Les apprenants sortent avec des compétences concrètes décrites dans les 18 leçons :
Voici les résultats directs du programme Generative AI pour les débutants, soutenu par les modules officiels GitHub et Microsoft Learn.
Comment Microsoft intègre l'apprentissage dans son écosystème
Au-delà du cours, Microsoft encourage les apprenants à étendre leurs projets grâce à son écosystème plus large. Par exemple, le Microsoft for Startups Founders Hub offre jusqu'à 150 000 $ en crédits Azure et 2 500 $ en crédits OpenAI (détails du programme). Bien que cela ne fasse pas partie du cours lui-même, ces incitations créent un chemin de l'éducation à la création de prototypes et à la montée en échelle au sein de la pile de Microsoft.
Contexte du marché
La pertinence de ces compétences est renforcée par la communauté des développeurs au sens large. Le rapport Octoverse 2024 de GitHub a noté une augmentation de 98 % d'une année sur l'autre des dépôts publics étiquetés avec l'IA générative, atteignant près de 150 000 projets dans le monde. Cette montée en flèche illustre à quelle vitesse l'IA générative est passée de l'expérimentation à une activité de développement grand public.
Voix du terrain : Réponse des apprenants et contexte
Les constructeurs sérieux veulent plus que des slogans. Ils veulent des programmes qui leur apprennent à livrer des systèmes fonctionnels et un cadre qui corresponde au comportement réel des modèles modernes. Les signaux les plus utiles aujourd'hui proviennent des praticiens qui vivent au sein de la pile et publient des conseils concrets en public.
Ensemble, ces positions décrivent une courbe de demande claire : une pratique agentique concrète pour une utilité immédiate, associée à une réécriture plus profonde de la manière dont la littératie en IA est enseignée. Ce mélange établit la référence pour tout cours qui prétend préparer les praticiens à un véritable travail sur les produits.
Paysage Concurrentiel dans l'Éducation en IA
Microsoft a présenté Generative AI for Beginners comme une voie d'apprentissage et un point d'entrée dans son écosystème, mais le domaine plus large de l'éducation en IA s'est déjà diversifié.
L'Université d'Helsinki, en collaboration avec MinnaLearn, a créé Elements of AI, un cours gratuit qui a touché plus d'un million de personnes dans 170 pays et en 26 langues. Il se concentre sur la culture civique et les bases accessibles plutôt que sur des compétences spécifiques à une plateforme.
fast.ai, fondé par Jeremy Howard et Rachel Thomas, a été lancé en 2016 avec la série Practical Deep Learning for Coders. Il met l'accent sur le codage, l'expérimentation et l'accès à l'entraînement moderne des modèles sans nécessiter de soutien institutionnel.
Le co-fondateur de Coursera, Andrew Ng, a façonné l'éducation en ligne en intelligence artificielle en publiant des cours d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond qui ont attiré des millions d'apprenants à travers le monde. Son travail démontre la durabilité d'un programme universitaire délivré à grande échelle.
| | | | --- | --- | | Plateforme / cours | Caractéristique distinctive | | Microsoft IA Générative pour Débutants | Leçons pratiques sur les agents, la récupération, la sensibilisation au cycle de vie | | Éléments de l'IA | Traduit en 26 langues, axé sur la sensibilisation du public | | fast.ai | Pratique de codage direct et construction de modèles | | Coursera / Andrew Ng | Portée mondiale et crédibilité institutionnelle |
Microsoft positionne son parcours comme une voie appliquée liée à son infrastructure. Elements of AI se concentre sur l'accessibilité, fast.ai poursuit la profondeur du codage, et Coursera continue à étendre les cadres académiques. Ensemble, ils définissent un paysage où l'éducation en IA est devenue à la fois répandue et stratégiquement contestée.
De l'apprentissage à la construction : La route à suivre pour l'éducation à l'IA générative
L'IA générative pour les débutants positionne la formation comme une infrastructure. Elle canalise les apprenants dans des écosystèmes définis où les outils, les flux de travail et les carrières convergent. Microsoft compresse le chemin : fondamentaux, IA responsable, conception de requêtes, récupération, agents, puis workflows complets dans Azure et OpenAI. Le résultat est une ligne directe de la théorie au prototype. Les alternatives exposent d'autres logiques. Elements of AI ouvre l'accès à grande échelle, fast.ai approfondit la discipline de la programmation, Coursera fait le lien entre le monde académique et la demande mondiale.
Chacun reflète la même référence : la maîtrise de l'IA n'est plus facultative. La division réside dans le canal. Les programmes d'entreprise accélèrent les compétences tout en les liant aux plateformes. Les parcours indépendants préservent la neutralité tout en restant détachés des ensembles intégrés. Cette décision façonne la manière dont la prochaine génération de praticiens apprend et qui fixe les termes de sa pratique.