Des compétences validées.
Des usages qui comptent.

Dialoguer avec les équipes techniques, comparer les options cloud, anticiper les notions de coûts, sécurité, gouvernance et exploitation avant de lancer un projet.

Se repérer dans les services et les coûts cloud, mieux organiser ses ressources et savoir quelles questions poser avant de migrer un outil ou une charge de travail.

Clarifier où se trouvent les données, quel service convient à un besoin et comment relier les bases opérationnelles à l’analyse décisionnelle.

Choisir des outils de stockage et d’analyse mieux adaptés, structurer des fichiers et éviter de confondre base applicative, entrepôt et tableau de bord.

Évaluer si un besoin relève de la vision, du langage, de la prédiction ou de l’IA générative, et cadrer une première expérimentation avec des attentes réalistes.

Comprendre ce qu’un outil d’IA peut faire, identifier les tâches où il peut aider et garder un regard critique sur ses résultats.

Structurer des expériences reproductibles, comparer des modèles et préparer leur mise en production avec des pipelines et un suivi opérationnel.

Passer d’un notebook exploratoire à une démarche plus méthodique : données préparées, expériences traçables, modèle évalué et résultats partageables.

Relier un service d’IA à une application métier, intégrer recherche et extraction d’information, puis préparer le déploiement, le suivi et l’amélioration de la solution.

Automatiser certaines tâches de traitement d’images ou de textes et intégrer ces fonctions dans ses propres outils sans perdre de vue la qualité des réponses.

Construire des API et des applications cloud, intégrer stockage et services, gérer l’authentification, puis diagnostiquer et optimiser le fonctionnement.

Déployer plus facilement ses propres applications et automatisations, relier des services entre eux et résoudre les problèmes sans se limiter au code local.

Mettre en œuvre les ressources cloud de manière sécurisée, contrôler les accès, surveiller les services et maintenir un environnement opérationnel.

Configurer un environnement de travail cloud, gérer les ressources et permissions et mieux comprendre les alertes, coûts et paramètres de sécurité.

Comparer les compromis d’architecture, cadrer les exigences des parties prenantes et concevoir une solution gouvernable, résiliente et adaptée à l’organisation.

Prendre des décisions structurées sur l’hébergement, la sauvegarde, la disponibilité, les identités et les coûts plutôt que choisir des services isolément.

Fiabiliser les mises en production, raccourcir les boucles de retour, introduire contrôles de sécurité et de conformité et mieux coordonner développeurs et opérations.

Automatiser les tâches répétitives, conserver l’historique des changements et publier ses projets de façon plus prévisible.

Ingestérer et transformer des données, orchestrer des traitements et fournir des jeux de données fiables pour l’analytique, dans un environnement Fabric unifié.

Réduire les étapes manuelles de préparation, automatiser les flux récurrents et centraliser des données pour des analyses plus rapides.

Assembler lakehouse ou entrepôt, modèles et rapports, avec une attention à la performance, la sécurité et l’accès en libre-service des métiers.

Relier plusieurs sources, construire des indicateurs cohérents et produire des analyses réutilisables plutôt que refaire les mêmes calculs dans chaque fichier.

Transformer des besoins métiers en indicateurs et tableaux de bord fiables, faciliter l’analyse en libre-service et partager une lecture commune de la performance.

Assembler ses données, suivre des indicateurs personnels ou d’activité et automatiser la mise à jour de rapports plutôt que consolider les chiffres à la main.