Microsoft · AI-103 · Associate
Developing AI Apps and Agents on Azure (AI-103) — Questions d'entraînement et examen blanc
Entraîne-toi sur de vraies questions AI-103, sans dumps. Alex explique chaque réponse, et ton Readiness Score te dit quand tu es prêt à réussir.
Vérifié auprès de Microsoft · juillet 2026Version actuelle de l’examen
Aperçu
À propos de l’examen
L'examen AI-103, Developing AI Apps and Agents on Azure, mène à la certification Microsoft Certified: Azure AI Apps and Agents Developer Associate. C'est le successeur de l'AI-102, qui prend fin le 30 juin 2026, et il déplace le curseur : on ne se contente plus de brancher des services Azure AI préconçus, on construit désormais des applications d'IA générative et des solutions multi-agents sur Microsoft Foundry.
L'examen s'adresse aux ingénieurs Azure AI qui conçoivent, construisent, déploient et exploitent des applications et des agents d'IA avec Foundry, les modèles Azure OpenAI, Azure AI Search, Azure AI Content Understanding, ainsi que les capacités Azure AI Language, Vision et Speech. On attend de toi que tu développes en Python et que tu maîtrises les patterns d'IA générative comme le retrieval-augmented generation (RAG), le tool calling, l'orchestration d'agents et l'IA responsable.
Domaines
Contenu de l’examen
Attends-toi à environ 40 à 60 questions en à peu près 120 minutes. Les types de questions incluent le choix multiple à réponse unique, les réponses multiples (coche toutes les bonnes options) et les exercices de glisser-déposer pour ordonner ou associer des éléments, avec des énoncés basés sur des scénarios qui te demandent de combiner au moins deux concepts. Le score est donné sur une échelle de 1 à 1000, et il faut 700 pour réussir. L'AI-103 est un examen bêta/de première génération bâti sur Microsoft Foundry : les questions mettent donc l'accent sur les fonctionnalités en disponibilité générale et ne couvrent que les fonctionnalités en préversion d'usage courant.
Choisir les services et modèles Microsoft Foundry adaptés, mettre en place et déployer des solutions d'IA, gérer/surveiller/sécuriser les systèmes d'IA et appliquer l'IA responsable à l'ensemble des systèmes génératifs et agentiques.
Construire des applications génératives avec Foundry (RAG, flux augmentés par des outils), créer des agents (rôles, function-calling, mémoire, orchestration multi-agents), puis optimiser et industrialiser les systèmes d'IA générative.
Génération et édition d'images et de vidéos, compréhension multimodale et génération de légendes, analyse vidéo, et IA responsable pour le contenu multimodal.
Analyse de texte par modèle de langage (entités, sentiment, traduction, sorties personnalisées) et solutions de parole (speech-to-text, text-to-speech, la parole comme modalité d'un agent).
Construire des pipelines de récupération et d'ancrage (recherche sémantique, hybride et vectorielle ; ingestion RAG) et extraire du contenu de documents avec Content Understanding.
SourceMicrosoft guide d’étude
Format
À quoi t’attendre
Attention
Où les candidats coincent
Le piège le plus fréquent, c'est de répondre avec tes anciennes connaissances de l'AI-102. L'orchestration multi-agents dans le nouveau Foundry Agent Service repose sur les workflows, le Microsoft Agent Framework et l'outil agent-to-agent (A2A) : l'ancien outil Connected Agents est déprécié et ne fait pas partie du nouveau service. Autres erreurs courantes : se ruer sur le fine-tuning alors que la récupération d'information (RAG avec Azure AI Search en recherche hybride ou vectorielle) est la réponse ancrée dans les données ; mettre des clés API dans la configuration au lieu d'utiliser l'identité managée et des identifiants sans clé ; confondre Azure AI Document Intelligence et Azure AI Content Understanding pour l'extraction multimodale ; et oublier l'instrumentation d'IA responsable (filtres de contenu, évaluateurs de sécurité, journalisation des traces et provenance) que l'examen teste explicitement.
- 01Connected Agents vs Foundry workflows — L'ancien Connected Agents est déprécié et absent du nouveau Foundry Agent Service ; orchestre plusieurs agents avec les workflows Foundry, le Microsoft Agent Framework ou l'outil A2A.
- 02RAG before fine-tuning — Ancre tes réponses avec la récupération d'information (recherche hybride/vectorielle Azure AI Search) plutôt qu'avec le fine-tuning quand l'objectif est d'ajouter des connaissances métier ou de réduire les fabrications.
- 03Keyless, managed-identity auth — Sécurise tes ressources Foundry avec l'identité managée, un réseau privé et des identifiants sans clé, plutôt que de stocker des clés API.
- 04Content Understanding vs Document Intelligence — Utilise Azure AI Content Understanding pour l'extraction multimodale et les entrées RAG ancrées ; ne pars pas du principe que Document Intelligence couvre la vidéo et l'audio.
- 05Responsible AI is tested — Connais les filtres de contenu, les évaluateurs de sécurité, la détection des risques, la journalisation des traces et les métadonnées de provenance comme des sujets d'examen à part entière, pas comme des détails secondaires.
- 06GA over preview — Réponds en fonction du comportement en disponibilité générale ; les fonctionnalités en préversion n'apparaissent que lorsqu'elles sont d'usage courant.
Détails
Logistique de l’examen
L'examen se passe via Pearson VUE, dans un centre de test ou en ligne avec surveillance à distance. Le score de réussite est de 700 sur une échelle de 1 à 1000. Les certifications associate de Microsoft expirent au bout d'un an et se renouvellent gratuitement en réussissant une courte évaluation de renouvellement en ligne sur Microsoft Learn. Après un premier échec, tu dois attendre 24 heures avant de repasser l'examen ; des délais plus longs s'appliquent aux tentatives suivantes, avec une limite de cinq tentatives sur une période de 12 mois.
SourceMicrosoft guide d’étude
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