Préambule :
Bienvenue dans cette série d’articles sur Azure Ai foundry.
Si vous êtes là, c’est que vous êtes soit un utilisateur de Foundry, soit un futur utilisateur de Foundry, soit un curieux, ou encore un fan de mes articles (ahah je plaisante) ou pourquoi pas, juste quelqu’un qui veut aller plus loin avec les systèmes d’IA actuels.
Welcome !
Mon objectif à travers les articles que je vais vous partager est de démystifier l’usage de AI Foundry, souvent perçu à tort comme un truc de geek ou encore d’ingénieur de la NASA, afin de comprendre concrètement à quoi sert ce service et à qui il s’adresse, mais aussi de vous partager du concret, des exemples réels et des cas d’usages pertinents, toujours de manière simple, précise et didactique.
- Azure AI Foundry, c’est quoi ?
Tout d’abord, veuillez considérer Azure AI Foundry comme un service, car c’est ce qu’il est (SDK). Pour faire simple, ce service va vous permettre de déployer des solutions d’IA sur mesure pour réaliser des tâches particulièrement précises et particulières. Ce n’est donc pas un logiciel sur étagère ou encore une énième solution magique d’IA qui va faire de ce monde un monde meilleur… Non là vous êtes chez les gens sérieux 😊
Pour réaliser ces tâches dans la vraie vie, il va vous falloir conjuguer l’usage du service avec d’autres services connexes qui peuvent s’avérer nécessaires (un datalake pour stocker de la donnée ou des docs par exemple) et qui vont communiquer avec Foundry pour que tel un paquet de lego, vous puissiez construire ce dont vous avez besoin. Et bonne nouvelle, Foundry contient toutes les pièces dont vous avez besoin !
Foundry n’est donc pas un logiciel sur étagère prêt à l’emploi ( je le repète mais c’est important), c’est un service qui contient toutes les pièces nécessaires pour que vous fabriquiez vous-même votre propre solution d’IA à votre main.
C’est précisément ce qui la distingue des autres solutions d’IA de Microsoft
- A quel Public ce service s’adresse-t-il ?
J’ai coutume de présenter l’IA Gen à travers trois de ses usages bien distincts qui se sont affirmés depuis 2022 :
- Les outils « sur étagère » qui, branchés à un modèle, vont vous générer du texte, une synthèse documentaire simple ou encore une image.
C’est une première étape pour s’approprier l’usage de l’IA Gen, y’a un effet waouh indéniable, mais ça ne dure pas longtemps dans un contexte d’entreprise.
- Les modèles d’IA Gen intégrés directement ou indirectement à vos outils ( copilot dans teams pour les résumés et CR de vos réunions par exemple)
Là ça commence à devenir intéressant car on va vouloir prendre en considération la notion de « contexte ». Soit le contexte de votre logiciel depuis lequel le modele d’IA va opérer, soit le contexte de vos documents stockés dans une base de données (RAG) par exemple.
- L’agentic et la RPA
Ça vous parle forcément, on est en plein dedans. Là on passe à l’étape « agir », de manière autonome ou programmée. On y reviendra plus tard.
Donc dans quelle catégorie Azure AI Foundry se situe-t-il ? Spoiler : les 3.
Vous voulez créer un simple Chat de base avec tel ou tel modèle, c’est possible.
Vous voulez interagir avec une base de données de manière sécurisée dans votre entreprise ? C’est possible.
Vous voulez créer une brique applicative d’IA qui permet d’intéragir avec votre logiciel maison ? C’est possible.
Vous voulez créer de l’automatisation et des systèmes agentiques ? C’est possible.
Pour (enfin) répondre à la question de « à qui ce service s’adresse-t-il » ? A toute organisation qui souhaite maitriser la performance, les couts, la conformité, l’usage, le réglage des modèles, l’obsolescence, la gouvernance de l’IA… en d’autres termes, les organisations qui souhaitent garder le contrôle de ce que fait l’IA, de qui se sert de l’IA et comment.
Mon objectif à travers la série d’article que je vais vous fournir sera de vous démontrer cela de manière très concrète avec de nombreux cas d’usage et cas pratiques.
Foundry est au fond un service ouvert (dans le sens « modulable », et non il n’est pas gratuit ^^ ), par définition, sa seule limite restera votre imagination.
Le service se présente donc comme une boîte à outils complète qui s’opère dans un environnement riche (liste non exhaustive). Veuillez noter qu’ici, je vais rester dans un cadre Microsoft, car Foundry est un service Azure (comme son nom l’indique):
| Objectif | Outil/Service | Fonctionnalité clé |
| Créer des assistants conversationnels | Azure AI Studio | Designer visuel pour créer des assistants métier |
| Orchestration de prompts | Prompt Flow | Pipeline multiétapes, tests itératifs, génération d’outils |
| Accès à des modèles de pointe | Azure OpenAI Service | GPT4, Codex, DALLE, etc. |
| Entraînement & déploiement | Azure Machine Learning | Pipeline, hyperparamètre tuning, MLOps |
| Recherche documentaire | RAG / Azure Search | Combinaison IA générative + index de documents |
| Agentic IA | LangChain / Semantic Kernel | Construction d’agents autonomes |
Point de départ : Azure AI Foundry est l’infrastructure qui permet d’industrialiser l’IA tout en respectant les exigences de conformité, de gouvernance et de sécurité que les entreprises exigent.
Prêt à maitriser votre stack IA d’entreprise ? On est parti !
Par où commencer ?
Comme j’ai coutume de dire : pour terminer quelque chose, il faut le commencer 😊. Voyons déjà les ingrédients nécessaires avant de se lancer tête baissée dans le service :
- Méthode et démarche technique
Pour construire une solution IA sur Foundry, suivez ces cinq étapes :
- Définir le problème métier
Il est primordial de savoir ce que vous souhaitez réaliser, empiler des briques de lego sans savoir ce que vous voulez construire ne servira pas à grand-chose.
Exemple : Un assistant RH qui répond aux questions sur les congés.
- Collecter et préparer les données
Si votre besoin consiste à interagir avec des informations et/ou des données, assurez-vous d’y avoir accès.
Exemples :
- Documents internes (politiques, FAQ) → index via Azure Cognitive Search
- Données historiques d’ERP → ingestion via Azure Data Factory
- Choisir le modèle
Ah je ne vous l’ai pas dit ? Foundry met à votre disposition plus de 11000 ( Onze Milles ) modèles. Ne me dites pas que vous ne trouvez pas ce qu’il vous faut 😊 J’irais même plus loin : Vous pouvez créer le votre même sans être ingénieur chez OpenAI ( oui oui ^^ ) . Ca fera l’objet d’un article dédié.
Une question corrolaire serait de se dire « alors oui, mais je n’y connais rien en modele, je prends lequel ? » Bah … Faut tester , et surtout ça va dépendre de plusieurs critères du genre le prix et son modele d’application (au token ou au compute ), et le contexte dans lequel vous voulez l’utiliser.
Mais sur ce point ne vous inquiétez pas, le service propose un moteur de comparaison des modèles personnalisables et simple d’accès, ainsi que des fiches détaillées par modele. Je ne vais pas plus loin pour l’instant, car comme je l’ai dit, je ferais un article dédié sur ce sujet.
Exemples de modèle :
- GPT4 (OpenAI) pour le langage naturel
- Codex pour automatiser le script de gestion des requêtes
- Orchestration et contrôle
Là, c’est subsidiaire, mais nécessaire si vous voulez créer un flux d’automatisation ou d’approbation, ce qui arrivera fatalement un jour 😊.
Exemple :
- Créez un flux d’entrée → prompt → réponse → postprocessing → boucle
- Ajoutez des vérifications de conformité (ex. pas de divulgation de données sensibles)
- Déployer, monitorer et gouverner
Il est primordial de savoir jusqu’où va aller la solution que vous allez construire. Qui la consommera ? A quel niveau de confidentialité il aura accès ? Comment la sécurisé… Je ferais là aussi un article dédié à ce sujet (oui car cet article est déjà trop long 😊 )
Par exemple :
- Azure ML pour le déploiement d’un endpoint Azure Functions
- Azure Monitor + Application Insights pour le suivi des métriques (latence, satisfaction)
- Purview Pour la gestion de la conformité
Bonnes pratiques
- RAG : utilisez la recherche documentaire pour enrichir les réponses et éviter les hallucinations.
- Testing continu : Prompt Flow vous permet de valider chaque version de prompt avant le déploiement.
- Governance : utilisez Azure Policy pour appliquer des règles de sécurité (encryption, data residency).
- Pour finir ce 1er article, je vous suggère cinq cas d’usage concrets à mettre en œuvre :
Chaque cas illustre un scénario d’entreprise, la façon dont Azure AI Foundry l’aborde, et les bénéfices mesurables qu’on peut en attendre. Ce sont ici des suggestions de composants, à vous de tester et potentiellement de les adapter à votre besoin précis.
Assistant RH “ChatHR”
| Élément | Détails |
| Problème | 3000 employés posent des questions fréquentes sur congés, paie, formations, sans accéder à un service 24/7. |
| Architecture | • Azure AI Studio pour créer le copilot UI. • Prompt Flow avec prompt “What is my remaining vacation days?” • Azure OpenAI (GPT4) + RAG (index des politiques RH). |
| Bénéfices | – 70 % d’autoservice – 24 h de réduction des tickets support – Satisfaction des employés +15 % |
Chatbot de support client multilingue
| Élément | Détails |
| Problème | 1 M+ clients demandent des informations produit en 12 langues, les équipes de support sont débordées. |
| Architecture | • Azure OpenAI (GPT4 Multilingual) • LangChain pour gérer le contexte conversationnel • Azure Cognitive Search indexant la base de connaissances technique. • Prompt Flow pour validation des réponses avant publication. |
| Bénéfices | – Diminution du temps de résolution de 30 % – Augmentation de la disponibilité 24/7 – Réduction des coûts d’exploitation de 25 % |
Analyse de sentiments & anomalies financières
| Élément | Détails |
| Problème | Les analystes passent des heures à parcourir les rapports de dépenses pour détecter des anomalies. |
| Architecture | • Azure Machine Learning entraîne un modèle de classification de texte sur les notes de dépenses. • Prompt Flow intègre la sortie du modèle à GPT4 pour générer un rapport automatisé. • Azure Monitor alerte lorsqu’une anomalie est détectée. |
| Bénéfices | – 80 % de réduction du temps d’analyse – Alertes précoces de fraudes – Réduction des risques financiers |
Génération de contenu marketing
| Élément | Détails |
| Problème | Équipe marketing souhaite produire 10 articles par semaine sans dépasser le budget créatif. |
| Architecture | • DALLE pour créer des images promotionnelles. • Prompt Flow avec prompts “Write an SEOoptimized article on X”. • Semantic Kernel pour orchestrer les différents microservices (SEO, rédaction, design). |
| Bénéfices | – 50 % d’augmentation du volume de contenu – Cohérence de la voix de marque – Diminution du coût créatif de 30 % |
Agent de conformité réglementaire
| Élément | Détails |
| Problème | Entreprise multinationale doit vérifier chaque modification légale (RGPD, HIPAA, etc.) sur 10 pays. |
| Architecture | • Azure AI Studio pour créer un copilote dédié aux équipes juridiques. • RAG indexe les lois et réglementations par pays. • Prompt Flow vérifie la conformité des documents internes via GPT4. |
| Bénéfices | – Délai de conformité réduit de 40 % – Risque de nonconformité quasi nul – Visibilité centralisée sur la conformité en temps réel |
Note : Vous pouvez ajuster ces architectures selon votre cas d’usage. La clé est de combiner les modèles génératifs avec la recherche documentaire pour éviter les hallucinations et garantir la pertinence.
📚 Guides & ressources officielles
| Sujet | Lien |
| Vue d’ensemble d’Azure AI Foundry | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/ |
| Prompt Flow | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/prompt-flow/overview-what-is-prompt-flow?view=azureml-api-2 |
| RAG (Retrieval Augmented Generation) | https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/tutorials/copilot-sdk-build-rag |
| LangChain & Semantic Kernel | https://learn.microsoft.com/en-us/semantic-kernel/concepts/kernel?pivots=programming-language-csharp |
En route vers la certification AI102 ( que j’ai déjà pour ma part 😊 )
AI102 : Design and implement an Azure AI solution couvre :
| Thème | Contenu clé |
| Conception d’IA | Modèles, prompts, RAG |
| Architecture | MLOps, déploiement, monitoring |
| Sécurité & gouvernance | Azure Policy, données sensibles |
| Intégration | Azure Functions, Logic Apps, API Management |
Astuce : utilisez Azure AI Foundry comme laboratoire pratique pour vos études. Vous avez accès aux mêmes services que vous utiliserez dans le cadre de la certification.
🚀 En résumé
Azure AI Foundry simplifie la construction, le déploiement et la gouvernance d’IA à grande échelle. En suivant la démarche technique et en s’appuyant sur les 5 cas d’usage présentés en exemple, vous pouvez :
- Réduire les coûts opérationnels
- Accélérer la mise en marché
- Garantir la conformité et la sécurité
Prêt à transformer votre entreprise ? Commencez dès aujourd’hui et reprenez le contrôle sur l’usage de l’IA Gen.
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Prochain article : Présentation de l’AI102 : ce que couvre la certification, son utilité et comment l’appliquer dans la vraie vie.
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