Construire · Azure AI Foundry

Vos données restent chez vous.
Le modèle vient à elles.

Quand le cas d'usage dépasse ce qu'un agent standard sait faire, il faut construire. Cela veut dire choisir un modèle, préparer un corpus, et accepter de mesurer la qualité au lieu de la supposer.

Ce que couvre le mandat

Un pipeline mesuré.
Pas une intuition.

01

Préparation du corpus

Découpage, enrichissement, indexation vectorielle. La qualité du corpus détermine la qualité des réponses bien plus que le choix du modèle.

02

Choix du modèle

Selon la langue, la latence acceptable, le coût par requête et la résidence exigée. Le modèle le plus puissant est rarement le bon choix économique.

03

Évaluation

Un jeu de questions de référence, une mesure avant et après chaque changement. Sans cela, personne ne peut dire si une modification a amélioré ou dégradé le système.

04

Maîtrise du coût

Quotas, mise en cache, routage vers un modèle plus léger quand la question est simple. Le coût par requête se conçoit, il ne se découvre pas sur la facture.

Comment nous procédons

On mesure d'abord.
On optimise ensuite.

01

Jeu de référence

Nous construisons avec vos experts métier un ensemble de questions dont les bonnes réponses sont connues. C'est la première livraison, et elle vous sert bien après le mandat.

02

Ligne de base

Un pipeline simple, mesuré sur ce jeu. Il arrive qu'il suffise — auquel cas nous vous le disons et le mandat s'arrête plus tôt.

03

Itérations

Découpage, reformulation des requêtes, reclassement, modèle. Chaque changement est retenu ou rejeté sur la mesure, pas sur l'impression.

04

Exploitation

Surveillance de la qualité et du coût dans la durée, avec des seuils qui alertent votre équipe.

Ce que vous gardez

Le pipeline, et de quoi le juger.

Un pipeline dans votre locataire

Modèle, index et données restent dans les régions que vous avez choisies. La résidence est une décision d'architecture, documentée.

Un jeu d'évaluation

C'est ce qui vous permet de changer de modèle dans six mois sans repartir de zéro, et de refuser une évolution qui dégraderait la qualité.

Un coût par requête connu

Mesuré, pas estimé. C'est ce qui rend l'extension à d'autres cas d'usage arbitrable.

Commencez par voir

Commencez par le corpus,
pas par le modèle.

Dites-nous quelles questions vous voulez voir traitées. Nous vous dirons ce que votre donnée permet aujourd'hui.

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