WEBVTT 00:00:00.000 --> 00:00:01.740 Qu'est-ce qu'Azure AI Foundry exactement ? 00:00:01.740 --> 00:00:04.780 Juste un service de plus ajouté par Microsoft ou est-ce quelque chose de plus important ? 00:00:04.780 --> 00:00:07.860 Au cours de l'année écoulée, Microsoft a multiplié les annonces concernant l'IA. 00:00:08.660 --> 00:00:09.500 Il est facile de s'y perdre. 00:00:09.920 --> 00:00:11.760 Je suis Mirko Peters de Microsoft Knowledge Nuggets. 00:00:11.960 --> 00:00:14.980 A la fin de cet épisode, vous saurez ce qu'est réellement Foundry et pourquoi c'est important. 00:00:15.680 --> 00:00:16.300 Sans jargon marketing. 00:00:16.860 --> 00:00:18.220 Nous allons diviser le sujet en points clairs. 00:00:18.320 --> 00:00:20.320 Ce que c'est, ce qu'il contient et comment tout cela s'articule. 00:00:20.960 --> 00:00:23.060 Pourquoi tout le monde est confus au sujet du nom ? 00:00:23.060 --> 00:00:24.180 La confusion commence avec le nom. 00:00:24.700 --> 00:00:26.860 Foundry a connu plus de changements de noms que je ne peux en compter. 00:00:26.860 --> 00:00:31.220 D'abord Cognitive Services, puis Azure AI Services, puis Azure AI Studio, ensuite Azure AI Foundry. 00:00:31.500 --> 00:00:34.400 Et depuis la fin de l'année dernière, c'est officiellement Microsoft Foundry. 00:00:34.780 --> 00:00:37.260 Foundry, le même produit, 4 ou 5 noms en environ 3 ans. 00:00:37.740 --> 00:00:39.940 Rien que ça, c'est déroutant, mais ça devient encore plus compliqué. 00:00:40.380 --> 00:00:42.720 Actuellement, deux versions de la plateforme coexistent. 00:00:43.280 --> 00:00:45.400 L'architecture classique basée sur des hubs est l'ancienne méthode. 00:00:45.980 --> 00:00:47.940 Le nouveau modèle de projet Foundry est la version moderne. 00:00:48.240 --> 00:00:51.200 Les deux se trouvent à la même URL, ai.azure.com. 00:00:52.040 --> 00:00:55.500 Vous y allez et trouvez un bouton qui permet de basculer entre deux architectures totalement différentes. 00:00:55.500 --> 00:00:59.140 Ce n'est pas juste un nouveau look, c'est une manière différente d'organiser tout ce qui se trouve en dessous. 00:00:59.860 --> 00:01:04.340 Cela perturbe les débutants car, quand ils cherchent de l'aide, ils trouvent des articles sur les hubs et les projets classiques. 00:01:04.920 --> 00:01:06.080 Ces articles sont toujours exacts. 00:01:06.300 --> 00:01:07.680 Microsoft prend en charge les deux versions. 00:01:08.120 --> 00:01:13.440 Mais les nouvelles fonctionnalités, les capacités des agents et tout ce en quoi Microsoft Investit ne sont disponibles que dans les projets Foundry. 00:01:13.840 --> 00:01:17.760 Vous pourriez suivre un ancien tutoriel, configurer un hub, lui découvrir que vous ne pouvez pas utiliser les derniers outils. 00:01:18.040 --> 00:01:18.740 C'est un vrai casse-tête. 00:01:19.060 --> 00:01:19.780 Voici donc mon conseil. 00:01:19.780 --> 00:01:20.940 Ignorer l'ancien système. 00:01:21.160 --> 00:01:23.080 C'est dans le Fondry moderne que Microsoft investit tous ses efforts. 00:01:23.740 --> 00:01:27.040 Si vous partez de zéro aujourd'hui, oubliez les hubs et passez directement au projet Fondry. 00:01:27.440 --> 00:01:28.580 C'est là que se trouvent les nouvelles capacités. 00:01:29.060 --> 00:01:31.620 Alors, qu'est-ce qu'Azure et AI Foundry en réalité ? 00:01:31.620 --> 00:01:32.280 Repartons de zéro. 00:01:32.720 --> 00:01:33.780 Qu'est-ce qu'Azure et AI Foundry ? 00:01:34.480 --> 00:01:38.360 C'est une plateforme unifiée pour créer, tester et déployer des applications d'IA en un seul endroit. 00:01:39.100 --> 00:01:40.100 C'est la définition la plus simple. 00:01:40.580 --> 00:01:41.340 Voyez cela comme une usine. 00:01:41.780 --> 00:01:42.620 Des matières premières entrent. 00:01:43.060 --> 00:01:44.400 Modèles, données, outils. 00:01:44.400 --> 00:01:46.660 Des applications finies sortent. 00:01:46.800 --> 00:01:48.540 Chatbot, copilote, agent d'automatisation. 00:01:48.960 --> 00:01:50.980 Vous ne construisez pas l'usine vous-même, c'est Microsoft qui la gère. 00:01:51.320 --> 00:01:53.360 Vous entrez simplement, prenez ce dont vous avez besoin et commencez à construire. 00:01:53.880 --> 00:01:55.740 Ce n'est pas un produit unique, comme Word ou Excel. 00:01:56.480 --> 00:01:59.840 Fondry est un conteneur qui regroupe modèles, outils, projets et sécurité. 00:02:00.580 --> 00:02:03.240 Créez une ressource Fondry et vous accédez à tout le catalogue de modèles. 00:02:03.340 --> 00:02:03.960 Des milliers de modèles. 00:02:04.660 --> 00:02:07.880 Vous disposez d'outils de création d'agents, d'environnement de tests, d'outils d'évaluation et de sécurité. 00:02:08.280 --> 00:02:08.880 Le tout intégré. 00:02:09.700 --> 00:02:10.760 Voici une distinction importante. 00:02:11.180 --> 00:02:12.180 Fondry est destinée aux développeurs. 00:02:12.180 --> 00:02:15.840 Si vous codez en Python ou C-Shub et que vous voulez créer des solutions d'IA personnalisées, 00:02:15.980 --> 00:02:16.800 c'est votre plateforme. 00:02:17.360 --> 00:02:17.900 C'est votre plateforme. 00:02:18.260 --> 00:02:20.200 Vous cherchez une expérience low-code en glissé-déposé. 00:02:21.000 --> 00:02:23.800 C'est Copilot Studio, un outil différent pour un public différent. 00:02:24.480 --> 00:02:25.140 Les deux sont valables. 00:02:26.660 --> 00:02:30.920 Avant Fondry, créer une application d'IA sur Azure signifiait provisionner des services séparés, séparés. 00:02:31.540 --> 00:02:35.840 Il fallait configurer Azure OpenAI, Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure AI Search, 00:02:35.980 --> 00:02:37.060 puis coder pour les lier. 00:02:37.760 --> 00:02:38.260 Beaucoup de travail. 00:02:38.660 --> 00:02:39.460 Fondry remplace tout cela. 00:02:39.640 --> 00:02:41.720 Créez une seule ressource et tout est déjà connecté. 00:02:42.180 --> 00:02:42.860 Les modèles sont là. 00:02:43.020 --> 00:02:44.460 La sécurité est intégrée. 00:02:44.840 --> 00:02:45.740 Vous n'avez plus qu'à construire. 00:02:46.120 --> 00:02:46.700 C'est là tout l'intérêt. 00:02:47.020 --> 00:02:48.140 Il ne s'agit pas d'ajouter un outil, 00:02:48.220 --> 00:02:51.180 mais de supprimer la friction liée à la gestion d'une douzaine de services distincts. 00:02:52.220 --> 00:02:53.980 L'unité organisationnelle clé, les projets fondants. 00:02:54.400 --> 00:02:56.980 Vous avez donc votre usine d'IA, mais une usine a besoin d'organisation. 00:02:57.420 --> 00:02:58.480 C'est là qu'interviennent les projets Fondry. 00:02:58.980 --> 00:03:02.280 Un projet Fondry est un espace de travail isolé pour une solution d'IA spécifique. 00:03:02.960 --> 00:03:05.600 Si Fondry est l'usine, les projets sont des établis individuels. 00:03:06.240 --> 00:03:09.660 Chacun a ses outils, ses matériaux et ses employés, sans interférer avec les autres. 00:03:10.340 --> 00:03:14.100 L'équipe créant un chatbot de support client ne perturbera pas par erreur le projet d'assistant RH. 00:03:14.900 --> 00:03:16.340 Que contient un projet ? 00:03:16.340 --> 00:03:19.500 Ses propres déploiements de modèles, agents, bases de connaissances, évaluations et suivis. 00:03:20.040 --> 00:03:22.220 Tout ce dont vous avez besoin pour une solution au même endroit. 00:03:23.080 --> 00:03:23.880 Voici la structure de base. 00:03:24.200 --> 00:03:25.500 Les projets résident dans une ressource Fondry. 00:03:25.940 --> 00:03:28.080 La ressource est la limite de facturation et de sécurité. 00:03:28.340 --> 00:03:28.760 Le bâtiment. 00:03:29.320 --> 00:03:30.280 Les projets sont les salles d'intérêt. 00:03:30.280 --> 00:03:33.020 Un bâtiment, une entrée, un poste de sécurité, une facture. 00:03:33.820 --> 00:03:35.600 Mais chaque salle a son propre but et sa propre équipe. 00:03:36.020 --> 00:03:38.780 Par exemple, une entreprise nommée Comptozo construit trois solutions d'IA. 00:03:39.460 --> 00:03:42.740 Un agent de support client, un assistant RH et un système de traitement de documents. 00:03:43.660 --> 00:03:47.280 Avec Fondry, ils créent une ressource pour toute l'entreprise, puis trois projets à l'intérieur. 00:03:48.100 --> 00:03:50.520 Chaque projet possède ses propres modèles, agents et bases de connaissances. 00:03:51.060 --> 00:03:53.720 Les équipes travaillent indépendamment sans se marcher sur les pieds. 00:03:53.720 --> 00:03:55.900 C'est important car différentes équipes ont besoin d'accès différents. 00:03:56.540 --> 00:03:58.580 L'équipe de support client n'a pas besoin de voir les documents RH. 00:03:58.580 --> 00:04:01.400 L'équipe de traitement de documents n'a pas besoin des politiques de remboursement. 00:04:01.660 --> 00:04:02.720 Les projets vous offrent cette isolation. 00:04:03.280 --> 00:04:05.320 En même temps, l'informatique garde un contrôle central. 00:04:05.900 --> 00:04:08.560 Gérant une ressource, une politique de sécurité, un budget. 00:04:09.460 --> 00:04:10.840 Autonomie des équipes et gouvernance centrale. 00:04:11.720 --> 00:04:13.540 Le cœur de Fondry, le catalogue de modèles. 00:04:14.180 --> 00:04:14.800 Voyez les choses ainsi. 00:04:15.400 --> 00:04:16.700 Chaque projet a besoin d'un cerveau. 00:04:17.220 --> 00:04:19.040 Dans Fondry, il se trouve au sein du catalogue de modèles. 00:04:19.480 --> 00:04:21.360 Plus de 11 000 modèles, et ce n'est pas une coquille. 00:04:21.360 --> 00:04:27.180 Vous y trouverez les modèles d'OpenAI, comme GPT-4O et GPT-4O.1, la famille Yamaha de Meta, Mistral, DeepSeek, 00:04:27.300 --> 00:04:32.360 les modèles Fit Microsoft, Cloud d'Enthropic, Koya, ainsi que des modèles pour le texte, l'image, le code et les embeddings. 00:04:33.800 --> 00:04:36.660 A l'heure actuelle, c'est le catalogue de modèles le plus vaste sur n'importe quelle plateforme cloud. 00:04:38.060 --> 00:04:41.080 Divisons-les en deux types fondamentaux, les grands modèles de langage et les petits modèles de langage. 00:04:41.420 --> 00:04:43.040 Les grands modèles possèdent des milliards de paramètres. 00:04:43.040 --> 00:04:49.300 GPT-4 en compte plus d'un trillion, ce qui leur permet de gérer un raisonnement complexe, l'écriture créative et des conversations nuancées. 00:04:50.260 --> 00:04:51.720 Mais ils sont coûteux et lents. 00:04:52.240 --> 00:04:53.720 Les petits modèles ont beaucoup moins de paramètres. 00:04:54.280 --> 00:04:56.980 Le Fit3 de Microsoft en possède environ 3,8 milliards. 00:04:57.380 --> 00:04:59.520 Minuscule comparé à GPT-4, mais il est rapide et économique. 00:05:00.080 --> 00:05:04.280 Pour des tâches ciblées, comme extraire des données d'un formulaire ou répondre à une question simple, il fonctionne parfaitement. 00:05:05.380 --> 00:05:06.320 Voici l'avantage pratique. 00:05:06.660 --> 00:05:07.860 Vous pouvez déployer un modèle en quelques secondes. 00:05:08.300 --> 00:05:10.840 Choisissez-en un dans le catalogue, cliquez sur déployer et il est prêt. 00:05:10.840 --> 00:05:15.260 Pas besoin de provisionner du matériel, ni de configurer le réseau, ni d'attendre des heures pour l'installation, juste quelques secondes. 00:05:15.580 --> 00:05:17.500 Et avant de vous engager, vous pouvez le tester dans l'espace de jeu. 00:05:18.180 --> 00:05:22.660 Essayez différents prompts, ajustez les paramètres comme la température et le nombre maximal de jetons et voyez les réponses instantanément. 00:05:23.140 --> 00:05:24.580 C'est comme faire un essai routier avant d'acheter la voiture. 00:05:24.960 --> 00:05:29.240 Vous n'êtes pas limité à un seul modèle, ce qui constitue un avantage majeur par rapport à l'utilisation directe de l'API d'OpenAI. 00:05:30.100 --> 00:05:34.120 Avec Fondry, vous pouvez utiliser GPT-4O pour un raisonnement complexe ou la qualité prime, 00:05:34.420 --> 00:05:36.780 FIP pour une classification simple où la vitesse et le coût comptent, 00:05:36.780 --> 00:05:40.900 et la même méta pour la conformité si vous devez exécuter des modèles dans votre propre centre de données. 00:05:41.800 --> 00:05:42.940 Vous changez selon les besoins de la tâche. 00:05:43.400 --> 00:05:46.920 Fondry inclut également un outil de comparaison qui vous aide à évaluer les modèles côte à côte. 00:05:47.840 --> 00:05:50.100 Comparé par la qualité, à quel point les réponses sont-elles précises ? 00:05:50.100 --> 00:05:53.060 Par la sécurité, comment le modèle résiste-t-il aux attaques par injection de promptes ? 00:05:53.060 --> 00:05:54.780 Par le coût, le prix par millions de jetons ? 00:05:55.320 --> 00:05:57.620 Par la vitesse, à quelle vitesse génère-t-il des résultats ? 00:05:57.620 --> 00:06:00.740 Cela transforme le choix du modèle, passant d'un jeu de devinette à une décision éclairée. 00:06:01.220 --> 00:06:04.300 Vous choisissez le bon outil pour la bonne tâche, pas seulement celui dont tout le monde parle. 00:06:04.300 --> 00:06:07.780 La création d'agents IA, la fonctionnalité phare de Fondry. 00:06:08.180 --> 00:06:09.480 Un modèle seul n'est pas très utile. 00:06:10.080 --> 00:06:14.400 Vous pouvez discuter avec lui dans l'espace de jeu, poser des questions, voir ce qu'il génère, mais cela reste une simple conversation. 00:06:15.000 --> 00:06:19.180 La vraie magie opère lorsque vous construisez quelque chose qui peut réellement accomplir des actions, et c'est là qu'interviennent les agents. 00:06:19.720 --> 00:06:20.820 Un agent est bien plus qu'un chatbot. 00:06:21.560 --> 00:06:22.600 Un chatbot répond à des questions. 00:06:23.000 --> 00:06:23.800 Un agent prend des mesures. 00:06:24.580 --> 00:06:29.820 Il peut effectuer des recherches sur le web, lire des fichiers, faire des calculs, se souvenir de ce que vous lui avez dit la semaine dernière, et suivre des instructions. 00:06:30.680 --> 00:06:33.540 C'est comme avoir un assistant qui ne se contente pas de parler, mais qui accomplit réellement des choses. 00:06:34.520 --> 00:06:36.400 Fondry vous offre 5 composants pour créer un agent. 00:06:36.800 --> 00:06:37.660 Laissez-moi vous présenter chacun. 00:06:38.100 --> 00:06:38.860 Premièrement, les instructions. 00:06:39.320 --> 00:06:41.260 C'est ici que vous dites à l'agent ce qu'il doit faire et comment se comporter. 00:06:41.540 --> 00:06:42.120 Comment se comporter. 00:06:42.680 --> 00:06:43.800 Voyez cela comme une fiche de poste. 00:06:44.120 --> 00:06:45.760 Vous pourriez dire, tu es un agent de support client. 00:06:46.440 --> 00:06:47.340 Sois aimable et professionnel. 00:06:47.700 --> 00:06:49.500 Réponds uniquement aux questions sur notre politique de retour. 00:06:49.880 --> 00:06:52.160 Si tu ne connais pas la réponse, dis-le et transmets la demande à un humain. 00:06:52.480 --> 00:06:54.700 Sans instructions, l'agent fait ce que le modèle veut bien faire. 00:06:56.100 --> 00:06:57.620 Avec des instructions, il a un objectif clair. 00:06:58.240 --> 00:06:59.000 Deuxièmement, modèle. 00:06:59.000 --> 00:07:00.000 C'est le cerveau. 00:07:00.460 --> 00:07:02.480 Il traite chaque requête et génère des réponses. 00:07:03.280 --> 00:07:04.480 Vous choisissez le modèle à utiliser. 00:07:04.940 --> 00:07:06.180 GPT4O pour un raisonnement complexe. 00:07:06.220 --> 00:07:08.060 Le 5 pour des tâches simples ou celui qui convient. 00:07:08.860 --> 00:07:09.900 Le modèle rend l'agent intelligent. 00:07:10.100 --> 00:07:10.960 Ce n'est qu'un élément parmi d'autres. 00:07:11.220 --> 00:07:11.820 Troisièmement, les outils. 00:07:12.120 --> 00:07:13.360 C'est ce qui donne à l'agent ses mains. 00:07:13.900 --> 00:07:15.800 Les outils sont des capacités qu'il peut utiliser pour agir. 00:07:16.200 --> 00:07:18.220 La recherche web lui permet de trouver des informations actuelles. 00:07:18.380 --> 00:07:20.460 L'interpréteur de code lui permet de faire des maths et des calculs. 00:07:21.200 --> 00:07:23.280 La recherche de fichiers lui permet de lire les documents que vous téléchargez. 00:07:23.680 --> 00:07:25.480 Sans outils, l'agent ne peut que générer du texte. 00:07:25.820 --> 00:07:27.140 Avec des outils, il peut agir sur le monde. 00:07:27.840 --> 00:07:28.580 Quatrièmement, les connaissances. 00:07:28.860 --> 00:07:30.500 Ce sont les informations auxquelles l'agent peut se référer. 00:07:30.940 --> 00:07:33.340 Vous téléchargez des documents, des PDF, des fichiers JSON, 00:07:33.560 --> 00:07:35.680 toutes les données nécessaires à votre agent pour répondre précisément. 00:07:36.400 --> 00:07:40.160 Foundry utilise Azure AI Search en arrière-plan pour indexer ces données et les rendre interrogeables. 00:07:40.720 --> 00:07:43.320 Lorsqu'un client pose une question sur une politique précise, l'agent ne devine pas. 00:07:43.680 --> 00:07:46.140 Il trouve le document réel et le lit, cinquièmement, la mémoire. 00:07:46.740 --> 00:07:48.680 Cela permet à l'agent de se souvenir au fil des conversations. 00:07:49.040 --> 00:07:50.840 Vous lui parlez aujourd'hui, il retient vos préférences. 00:07:50.840 --> 00:07:53.420 Vous revenez demain et il reprend là où vous étiez arrêté. 00:07:54.040 --> 00:07:57.720 Stocke les résumés de chat et les préférences d'utilisateurs pour une expérience personnelle et continue. 00:07:58.500 --> 00:08:00.120 Voici un exemple concret issu de mes recherches. 00:08:00.740 --> 00:08:02.380 Quelqu'un a construit un agent de suivi de cadeaux d'enfanderie. 00:08:02.940 --> 00:08:03.540 L'idée est simple. 00:08:04.140 --> 00:08:07.000 Vous voulez suivre les cadeaux pour votre famille, ce que vous leur avez offert, 00:08:07.080 --> 00:08:08.720 ce qu'ils aiment ou non et votre budget. 00:08:09.360 --> 00:08:09.920 Et votre budget. 00:08:10.300 --> 00:08:11.180 Donc l'agent a pour instruction. 00:08:11.380 --> 00:08:12.980 A Ken, tu aides à planifier des cadeaux. 00:08:13.440 --> 00:08:15.120 Ne suggère jamais quelque chose qu'ils ont déjà reçu. 00:08:15.720 --> 00:08:19.360 Il utilise GPT-4 comme cerveau, la recherche web pour trouver des idées de cadeaux en ligne, 00:08:19.360 --> 00:08:22.120 la recherche de fichiers chargés avec les profils de chaque membre de la famille, 00:08:22.400 --> 00:08:24.880 leur goût, leurs aversions et l'historique des cadeaux des trois dernières années, 00:08:25.360 --> 00:08:28.000 l'interprète de code pour calculer les budgets, ainsi que la mémoire. 00:08:29.220 --> 00:08:30.820 Ainsi, la prochaine fois que vous ouvrez une conversation, 00:08:31.220 --> 00:08:33.680 il se souvient que vous cherchiez un cadeau d'anniversaire pour votre fils Adan. 00:08:34.080 --> 00:08:36.320 Vous construisez et testez tout cela dans l'espace de travail des agents. 00:08:36.900 --> 00:08:39.020 C'est une interface visuelle où vous configurez chaque composant, 00:08:39.140 --> 00:08:42.200 testez les réponses de l'agent et voyez exactement quels outils il a utilisé et pourquoi. 00:08:42.720 --> 00:08:44.060 Une fois que cela fonctionne, vous pouvez le déployer. 00:08:44.540 --> 00:08:46.120 Fondry vous fournit un point de terminaison API 00:08:46.120 --> 00:08:47.560 que vous pouvez appeler depuis n'importe quelle application, 00:08:47.780 --> 00:08:50.260 vous pouvez le publier directement sur Microsoft Teams en tant qu'agent copilot. 00:08:50.620 --> 00:08:53.900 Dans les deux cas, votre agent passe de l'idée à la production, 00:08:54.120 --> 00:08:56.060 sans écrire une seule ligne, de code d'infrastructure. 00:08:57.100 --> 00:09:00.360 Sous le capot, une architecture simplifiée, c'est l'aspect superficiel. 00:09:00.680 --> 00:09:02.500 Mais que se passe-t-il réellement sous le capot ? 00:09:02.500 --> 00:09:03.740 Voici l'architecture expliquée simplement. 00:09:04.280 --> 00:09:07.340 Lorsque vous créez une ressource Fondry Azure configure automatiquement toute l'infrastructure, 00:09:07.480 --> 00:09:09.040 vous n'avez donc pas besoin de provisionner le stockage, 00:09:09.240 --> 00:09:11.560 de configurer la journalisation ou de définir des groupes de sécurité. 00:09:11.560 --> 00:09:15.100 Tout se passe en arrière-plan créant un compte de stockage pour vos fichiers et journaux, 00:09:15.240 --> 00:09:17.460 mettant en place la surveillance et configurant l'identité. 00:09:17.960 --> 00:09:20.380 Ah, il vous suffit donc de créer la ressource et de commencer à construire. 00:09:20.980 --> 00:09:23.360 Fondry utilise désormais le type de ressources Cognitive Services, 00:09:23.840 --> 00:09:27.760 le même que celui utilisé par Azure Open AI et les anciens services d'IA comme Vision et Speech. 00:09:28.340 --> 00:09:31.180 L'ancienne architecture basée sur un hub utilisait Machine Learning Services, 00:09:31.380 --> 00:09:35.080 un fournisseur totalement différent avec une facturation, un réseau et une gouvernance distinct. 00:09:35.640 --> 00:09:39.360 C'est important car Fondry réside dans une partie plus simple et plus unifiée de l'infrastructure Azure. 00:09:39.360 --> 00:09:41.740 Les projets sont des ressources enfants de la ressource Fondry, 00:09:41.860 --> 00:09:44.160 ils partagent donc la même identité et la même limite de sécurité. 00:09:44.780 --> 00:09:46.620 Lorsque vous configurez le contrôle d'accès au niveau de Fondry, 00:09:46.720 --> 00:09:47.540 il s'applique à tous les projets, 00:09:47.640 --> 00:09:50.540 ce qui signifie que vous n'avez pas besoin de configurer la sécurité séparément pour chacun d'eux. 00:09:51.380 --> 00:09:53.920 Mais si vous avez besoin d'autorisations spécifiques à un projet, vous pouvez également les ajouter. 00:09:54.880 --> 00:09:55.720 Fondry ne fonctionne pas seul. 00:09:56.160 --> 00:09:57.740 Il se connecte à d'autres services Azure, 00:09:58.140 --> 00:10:02.380 et Azure AI Search est le plus important car c'est ainsi que vos agents trouvent et récupèrent des connaissances 00:10:02.380 --> 00:10:05.840 qui volsoquent les secrets et les clés API en toute sécurité 00:10:05.840 --> 00:10:08.900 et les comptes de stockage contiennent les fichiers, les journaux et les index vectoriels. 00:10:09.740 --> 00:10:12.160 Ces connexions sont gérées via ce que Fondry appelle des connexions, 00:10:12.280 --> 00:10:15.100 qui sont des liens préconfigurés permettant à vos agents d'accéder à ces ressources 00:10:15.100 --> 00:10:17.300 sans que vous ayez à gérer les identifiants manuellement. 00:10:18.640 --> 00:10:21.520 Le service d'agent Fondry est l'environnement d'exécution qui héberge réellement vos agents. 00:10:21.880 --> 00:10:22.940 Considérez-le comme la salle des machines. 00:10:23.440 --> 00:10:24.900 Lorsqu'un utilisateur envoie une requête, 00:10:25.260 --> 00:10:28.020 le service agent gère la coordination, réception de la requête, 00:10:28.560 --> 00:10:30.580 vérification des instructions, appel du modèle, 00:10:30.580 --> 00:10:32.120 invocation des outils appropriés, 00:10:32.540 --> 00:10:34.560 récupération des connaissances et génération d'une réponse. 00:10:35.220 --> 00:10:38.640 Il exécute également des filtres de sécurité pour détecter les contenus misibles et gérer la mise à l'échelle. 00:10:38.940 --> 00:10:41.020 Ainsi, si 1000 utilisateurs sollicitent votre agent simultanément, 00:10:41.140 --> 00:10:42.400 il augmente automatiquement sa capacité. 00:10:42.820 --> 00:10:45.420 Tout s'exécute au sein de la sécurité de niveau entreprise d'Azure, 00:10:45.560 --> 00:10:46.980 où EntraID gère l'authentification, 00:10:47.540 --> 00:10:50.260 les réseaux gérés assurent la confidentialité du trafic et le contrôle d'accès, 00:10:50.420 --> 00:10:53.180 basé sur les rôles garantis que seules les personnes autorisées peuvent modifier les agents. 00:10:53.180 --> 00:10:55.740 Les filtres de sécurité contenu bloquent les réponses inappropriées. 00:10:56.220 --> 00:10:59.180 Il s'agit de la même infrastructure de sécurité qui fait fonctionner les services de Microsoft lui-même. 00:10:59.180 --> 00:11:02.960 Dernière chose, l'ancienne architecture basée sur les hubs et les projets existe toujours. 00:11:03.620 --> 00:11:05.400 Si vous utilisez Azure et iFoundry depuis un certain temps, 00:11:05.480 --> 00:11:06.520 vous avez peut-être des hubs configurés, 00:11:06.800 --> 00:11:08.400 et ils continuent de fonctionner avec le support Microsoft. 00:11:09.080 --> 00:11:11.240 Cependant, ils ne bénéficieront pas des nouvelles fonctionnalités d'agents 00:11:11.240 --> 00:11:13.940 comme l'agent Playground, le service agent ou les capacités de mémoire. 00:11:14.420 --> 00:11:16.000 Tout cela est réservé au nouveau projet Foundry. 00:11:16.600 --> 00:11:19.360 Par conséquent, si vous repartez de zéro ou si vous souhaitez créer des agents, utilisez le nouveau. 00:11:19.920 --> 00:11:21.160 Ne construisez pas sur l'ancienne base. 00:11:21.640 --> 00:11:23.700 Comment tout cela s'articule ? La vue d'ensemble. 00:11:24.300 --> 00:11:26.900 Alors, que se passe-t-il réellement lorsqu'une personne utilise une application Foundry ? 00:11:26.900 --> 00:11:29.680 Imaginez qu'un utilisateur tape une question et que cette question parvienne à votre agent. 00:11:30.180 --> 00:11:33.380 L'agent vérifie ses instructions, choisit le bon modèle et commence le traitement. 00:11:34.340 --> 00:11:35.700 Mais il ne se contente pas de deviner la réponse. 00:11:36.180 --> 00:11:39.380 Il interroge Azure et iSearch pour trouver les connaissances pertinentes dans vos documents, 00:11:39.720 --> 00:11:42.160 appelle un outil comme la recherche web pour obtenir des informations actuelles, 00:11:42.400 --> 00:11:44.380 traite tout ce contexte et génère une réponse. 00:11:45.240 --> 00:11:46.560 Ensuite, il stocke la conversation en mémoire, 00:11:46.620 --> 00:11:48.860 afin que la prochaine fois, il se souvienne de qui vous êtes et de ce dont vous avez discuté. 00:11:49.560 --> 00:11:50.360 C'est le flux de bout en bout. 00:11:50.360 --> 00:11:55.780 Avant Foundry, il fallait 5 services Azure distincts et du code personnalisé pour que cela fonctionne. 00:11:56.200 --> 00:11:57.460 Azure OpenAI pour le modèle, 00:11:57.880 --> 00:11:59.700 AI Search pour la récupération de connaissances, 00:11:59.820 --> 00:12:01.140 un service séparé pour la recherche web, 00:12:01.440 --> 00:12:02.680 du stockage pour les journaux et fichiers, 00:12:03.060 --> 00:12:04.120 et Key Vault pour les secrets. 00:12:04.820 --> 00:12:06.860 Ensuite, vous deviez écrire du code pour relier tout cela, 00:12:07.080 --> 00:12:09.500 gérer l'authentification, les erreurs et configurer le monitoring. 00:12:10.560 --> 00:12:11.680 Foundry fait tout cela nativement. 00:12:12.000 --> 00:12:14.280 Il vous suffit de configurer les composants et votre agent est opérationnel. 00:12:14.360 --> 00:12:15.840 Voici le point important, tout interagit. 00:12:16.240 --> 00:12:18.700 Changez de modèle et vous modifiez le coût et la précision de chaque réponse. 00:12:18.700 --> 00:12:21.960 Ajoutez de meilleures sources de connaissances et vos réponses deviennent plus précises. 00:12:22.420 --> 00:12:25.500 Activez la mémoire et l'expérience semble personnelle plutôt que robotique. 00:12:26.220 --> 00:12:27.300 Ce ne sont pas des décisions isolées. 00:12:27.880 --> 00:12:30.180 Il s'agit d'un système et Foundry vous offre les contrôles nécessaires 00:12:30.180 --> 00:12:31.940 pour régler ce système selon vos besoins spécifiques. 00:12:32.580 --> 00:12:34.560 C'est pourquoi les entreprises passent des projets pilotes à la production. 00:12:35.360 --> 00:12:38.220 Foundry leur fournit l'ossature nécessaire pour créer des applications IA de confiance. 00:12:38.760 --> 00:12:41.480 La sécurité, le monitoring et l'évaluation sont intégrées nativement. 00:12:41.880 --> 00:12:42.600 Vous ne partez pas de zéro. 00:12:43.020 --> 00:12:44.960 Vous appuyez sur une plateforme qui gère les aspects complexes 00:12:44.960 --> 00:12:46.700 pour vous permettre de vous concentrer sur votre application. 00:12:46.700 --> 00:12:48.780 Pour commencer vos premières actions 00:12:48.780 --> 00:12:50.800 Alors par où commencer ? 00:12:50.800 --> 00:12:54.400 Rendez-vous sur ai.azure.com et créez votre première ressource Foundry.im 00:12:54.400 --> 00:12:56.380 Vous aurez besoin d'un abonnement Azure 00:12:56.380 --> 00:12:59.580 mais si vous n'en avez pas, créez un compte gratuit avec des crédits pour faire des tests. 00:13:00.260 --> 00:13:01.520 Toute la configuration prend environ une minute. 00:13:02.100 --> 00:13:03.680 Ensuite, créez un projet dans cette ressource 00:13:03.680 --> 00:13:05.700 et donnez-lui un nom correspondant à ce que vous construisez. 00:13:06.620 --> 00:13:07.760 Choisissez un modèle dans le catalogue. 00:13:08.260 --> 00:13:11.240 Je recommande de commencer par celui-ci, suffisamment performant pour la plupart des expérimentations. 00:13:11.520 --> 00:13:12.600 Vous pouvez le déployer en un seul clic. 00:13:13.020 --> 00:13:15.300 Après cela, ouvrez l'aire de jeu pour agent, playground, playground, 00:13:15.300 --> 00:13:16.300 et créez un agent sain. 00:13:16.960 --> 00:13:18.220 Donnez-lui des instructions comme 00:13:18.220 --> 00:13:19.040 Agatil 00:13:19.040 --> 00:13:20.640 Tu es un assistant utile 00:13:20.640 --> 00:13:23.300 qui répond aux questions sur les politiques de l'entreprise 00:13:23.300 --> 00:13:25.680 Ensuite, ajoutez la recherche web comme outil. 00:13:26.380 --> 00:13:27.460 Testez-le en posant une question 00:13:27.460 --> 00:13:30.120 et observez le suivi pour voir quels outils il a utilisés et pourquoi. 00:13:30.720 --> 00:13:31.960 N'essayez pas de tout construire en même temps. 00:13:32.560 --> 00:13:33.460 Choisissez un cas d'usage, 00:13:33.580 --> 00:13:35.880 peut-être un bot de questions-réponses sur vos documents internes 00:13:35.880 --> 00:13:36.820 et commencez petit. 00:13:37.560 --> 00:13:39.220 Faites-le fonctionner puis développez à partir de là. 00:13:39.380 --> 00:13:41.220 Ajoutez la recherche de fichiers avec vos documents réels. 00:13:41.300 --> 00:13:43.120 Ajoutez une mémoire pour qu'ils se souviennent des utilisateurs 00:13:43.120 --> 00:13:44.600 et un interpréteur de code si besoin. 00:13:45.020 --> 00:13:45.700 Voici le point important. 00:13:45.960 --> 00:13:47.520 Fandry inclut un chatbot IA intégré 00:13:47.520 --> 00:13:49.260 qui répond aux questions sur la plateforme elle-même. 00:13:49.620 --> 00:13:50.200 Si vous êtes bloqué, 00:13:50.560 --> 00:13:51.440 demandez-lui des choses comme 00:13:51.440 --> 00:13:52.940 « Quels modèles sont disponibles dans ma région ? » 00:13:52.940 --> 00:13:55.200 ou « Comment ajouter de la mémoire à mon agent ? » 00:13:55.200 --> 00:13:56.260 Il parcourt la documentation 00:13:56.260 --> 00:13:57.420 et vous répond instantanément 00:13:57.420 --> 00:13:59.920 comme si vous aviez un ingénieur support intégré au portail. 00:14:01.200 --> 00:14:02.020 Voilà donc le système, 00:14:02.160 --> 00:14:03.420 une plateforme unifiée qui regroupe 00:14:03.420 --> 00:14:05.880 modèles, projets, agents, connaissances et sécurité 00:14:05.880 --> 00:14:06.960 dans un ensemble cohérent. 00:14:06.960 --> 00:14:09.900 Quand vous voyez comment tout s'intègre, 00:14:10.460 --> 00:14:11.360 la confusion disparaît. 00:14:11.940 --> 00:14:13.060 Fandry n'est pas juste un outil de plus, 00:14:13.180 --> 00:14:15.100 c'est l'atelier où vous construisez vos applications IA. 00:14:15.900 --> 00:14:16.500 Voici l'essentiel. 00:14:16.920 --> 00:14:18.120 Votre plus grande victoire aujourd'hui est simple. 00:14:18.580 --> 00:14:19.360 Créer un projet Fandry 00:14:19.360 --> 00:14:20.360 et construisez un seul agent, 00:14:20.920 --> 00:14:21.180 c'est tout. 00:14:21.700 --> 00:14:22.680 Si cela vous a été utile, 00:14:22.780 --> 00:14:24.180 abonnez-vous pour d'autres explications simples 00:14:24.180 --> 00:14:24.660 comme celle-ci 00:14:24.660 --> 00:14:25.780 et partagez cet épisode 00:14:25.780 --> 00:14:26.820 avec quelqu'un qui est aussi perdu 00:14:26.820 --> 00:14:28.100 face à l'offre IA de Microsoft. 00:14:28.600 --> 00:14:29.000 On vous remercie. 00:14:29.000 --> 00:14:58.980 On vous remercie.