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Données et IA / Vue d’ensemble
DIGITAL CLOUD / Données et IA

Azure AI

Testez l’IA pour documents, connaissances et tâches métier en évaluant qualité, limites des données et coûts.

Préparer votre solution
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Azure AI

Comprendre la solution

Les services Azure AI peuvent soutenir extraction documentaire, recherche de connaissances et rédaction assistée. Digital Cloud transforme une tâche choisie en conception vérifiable, en distinguant modèle, informations approuvées et processus métier. Nous convenons du comportement acceptable et de la révision humaine avant le déploiement.

L’IA métier commence par une tâche délimitée et des critères d’évaluation. Elle demande informations adaptées, permissions et gestion de l’incertitude.

Fonctionnalités et périmètre

Des réponses étayées

Pour les questions documentaires, nous évaluons Azure AI Search et transmettons au modèle des passages pertinents. Citations, mises à jour et filtrage des autorisations font partie de l'application.

Évaluer avant publication

Nous préparons des questions représentatives et résultats attendus. Pertinence, appui documentaire, refus et demandes dangereuses sont examinés avec latence et consommation, en incluant des cas difficiles.

Déployer et exploiter

Nous sélectionnons modèles et régions compatibles avec les exigences. Identités, secrets, accès aux points de terminaison, versions et surveillance sont définis, avec un retour arrière si le comportement change.

Un exemple concret

Le support prépare des réponses depuis des manuels approuvés, vérifie les citations et transmet les cas non résolus à un spécialiste avant de répondre.

Les résultats possibles du projet

  • Architecture délimitée avec flux et frontières d'accès.
  • Jeu d'évaluation et résultats documentés pour la tâche retenue.
  • Plan de déploiement avec surveillance et relais humain.

Les livrables définitifs, les licences et les responsabilités sont convenus pour votre environnement avant la mise en œuvre.

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Prérequis et points à examiner

Identifiez sources, données sensibles, résultats et contrôles humains. Évaluez qualité, coûts et erreurs avant d’élargir accès ou actions.

Azure AI

Priorités du projet

  1. Évaluation

  2. Limites des données

  3. Coûts

Nous partons de la tâche, des personnes et des systèmes existants. Ensemble, nous définissons un résultat utile et les dépendances prioritaires. La proposition définit le périmètre, les responsabilités et les critères de validation.

Votre projet

Comment Digital Cloud vous accompagne

Périmètre et résultats
Phase du projetNotre démarche
01Définir la conceptionTraduisez les exigences en une conception concrète. Confirmez les produits, les interfaces, les droits d’accès et les responsabilités opérationnelles.
02Réaliser par étapesMettez en œuvre les fonctionnalités convenues et testez des parcours représentatifs. Corrigez les problèmes et préparez la communication ainsi qu’une transition maîtrisée.
03Préparer l’exploitationConfirmez la recette, documentez les réglages et préparez les utilisateurs. Définissez les modalités de maintenance et d’assistance avant le transfert aux équipes opérationnelles.
Périmètre et résultats
Azure AI

Questions avant de commencer

Le modèle garantit-il des réponses exactes ?

Non. Ancrage documentaire et évaluation aident à apprécier la qualité, mais le processus doit gérer l'incertitude et prévoir une révision selon les conséquences.

Qu’est-ce qui détermine le prix et le délai ?

L’environnement, les intégrations, les utilisateurs et les résultats attendus déterminent l’effort nécessaire. Nous confirmons le périmètre et les conditions avant le début du projet. Les licences, la consommation de ressources cloud et l’assistance peuvent faire l’objet de postes de coût distincts.

Que recevrons-nous ?

La proposition précise les livrables : constats, feuille de route, configuration testée, prototype, documentation ou formation. Nous convenons des éléments inclus et des critères de finalisation.

Est-ce compatible avec nos systèmes ?

Nous examinons les applications, les sources de données et les droits d’accès existants avant de recommander une intégration. Les dépendances et limites sont documentées.

Que se passe-t-il ensuite ?

Vous pouvez exploiter les résultats en interne ou convenir d’une nouvelle phase. Les horaires de service, les responsabilités et les objectifs de réponse sont convenus séparément pour la maintenance, la supervision et l’assistance.

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