Développer des solutions d’IA avec Azure AI Services

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Cette unité présente les modèles IA prédéfinis disponibles dans Azure AI Services. Ils constituent une alternative solide au développement de modèles d’IA personnalisés internes.

Qu’est-ce qu’Azure AI Services ?

Si vous envisagez d’adopter l’IA dans votre entreprise, tournez-vous d’abord vers les services d’IA prédéfinis. Azure AI Services est un produit Microsoft qui fournit des services IA en tant que solution SaaS. Il s’agit de modèles préformés qui ont été développés par les chercheurs et les scientifiques des données de Microsoft du monde entier pour résoudre des problèmes courants. Les entreprises peuvent ainsi tirer parti de services prédéfinis pour atteindre une meilleure qualité et accélérer la livraison de solutions technologiques sans réinventer la roue.

Il est préférable d’utiliser Azure AI Services, qui offre des services d’IA prédéfinis dans le domaine de la vision, de la reconnaissance vocale/synthèse vocale, du langage, de la recherche ou de l’IA générative pour résoudre des scénarios courants. Il met l’IA à la portée de tous les développeurs et de toutes les organisations sans demander d’expertise en machine learning. Cela permet donc aux développeurs de tous niveaux de compétence d’ajouter facilement de l’intelligence à de nouvelles ou d’anciennes applications métier.

L’utilisation d’Azure AI Services permet de :

  • Réduire les coûts : dans la mesure où AI Services est serverless, il s’agit d’une solution généralement moins coûteuse que le développement et l’entraînement de modèles personnalisés à partir de zéro en interne.

  • Offrir une flexibilité de déploiement : vous pouvez exporter des modèles AI Services et les exécuter partout où vous en avez besoin, dans le cloud, en local ou en périphérie.

  • Fournir une sécurité de niveau entreprise : les services d’IA fournissent un modèle de sécurité en couches, notamment l’authentification avec les informations d’identification Microsoft Entra, une clé de ressource valide et des réseaux virtuels Azure.

  • Se connecter à un écosystème de produits : les services d’IA font partie d’un vaste écosystème qui comprend des outils d’automatisation et d’intégration, des options de déploiement, des conteneurs Docker pour un accès sécurisé et des outils pour les scénarios Big Data.

Fonctionnalités d’Azure AI Services

Les fonctionnalités d’Azure AI incluent : la vision, le langage, la reconnaissance vocale, l’intelligence documentaire, la recherche et l’IA générative. Vous pouvez créer des solutions avec ces fonctionnalités à l’aide d’une suite de services Azure AI, y compris :

  • Azure AI Vision : comprend des modèles qui analysent des images et des vidéos. Outre les modèles plus génériques, il en existe des spécifiques pour l’extraction de texte à partir d’images (reconnaissance optique de caractères ou OCR), pour la reconnaissance de visages humains. Une autre option est Azure Custom Vision, qui permet aux utilisateurs de générer leurs propres modèles IA pour reconnaître des objets ou classer des images. N’oubliez pas que les services de reconnaissance faciale sont très restreints en raison des stratégies d’IA responsables Microsoft.

  • Azure AI Language : se concentre sur le traitement et l’analyse de texte. Ils sont formés pour comprendre le langage naturel et extraire des insights. Par exemple, les modèles reconnaissent le langage, l’intention, les entités et les sentiments dans un texte. En outre, ils peuvent trouver des réponses aux questions qui leur sont posées.

  • Azure AI Speech : fournit des modèles qui traitent de la conversation orale. Ils peuvent transformer la parole en texte et vice versa. Il est également possible de translater ce que dit l’orateur et d’identifier chaque orateur. Les modèles peuvent même suggérer des corrections de prononciation aux intervenants.

  • Azure AI Document Intelligence : intègre des modèles OCR et d’analyse de texte pour extraire des données à partir de factures, de reçus et d’autres documents. Document Intelligence s’appuie sur des modèles Machine Learning formés pour reconnaître des données dans du texte.

  • Azure AI Search : fournit une récupération d’informations sécurisée à grande échelle sur le contenu appartenant à l’utilisateur dans les applications de recherche d’IA traditionnelles et génératives. La Recherche Azure AI peut indexer des médias non structurés, typés, basés sur des images ou écrits à la main. Les index peuvent être réservés à un usage interne ou utilisés pour permettre la recherche de contenu sur des ressources Internet publiques.

  • Azure OpenAI Service : permet aux utilisateurs de tirer parti des modèles d’IA générative via Azure AI Services. En d’autres termes, il vous permet d’accéder aux modèles OpenAI directement à partir d’Azure, au lieu de l’API publique. Gardez à l’esprit qu’Azure OpenAI Service n’est pas le seul produit Microsoft à fournir ce type de modèles aux utilisateurs. Dans les unités précédentes, nous avons déjà parlé de l’IA générative incluse dans Microsoft 365 Copilot et Copilot dans Power Platform. Ces fonctionnalités de copilote sont optimisées par GPT, un modèle OpenAI pour la génération de texte.

  • Azure AI Studio : une plateforme cloud Microsoft qui regroupe plusieurs services liés à Azure AI dans un environnement de développement unifié unique. Les développeurs peuvent utiliser ces services pour créer des solutions d’IA de bout en bout. Plus précisément, Azure AI Studio combine :

    • Le catalogue de modèles et les fonctionnalités de développement de flux d’invite d’Azure Machine Learning service.
    • Des fonctions de déploiement du modèle d’IA générative, de test et d’intégration de données personnalisées du service Azure OpenAI.
    • L’intégration à Azure AI Services pour la reconnaissance vocale, la vision, la langue, l’intelligence documentaire et la sécurité du contenu.

Conseil

Photographie montrant un utilisateur professionnel travaillant avec les services Azure AI sur une tablette.
Témoignage client : Un fabricant automobile utilise Azure AI Services pour simplifier le traitement des factures et des notes de crédit. Azure AI Intelligence documentaire fournit les fonctionnalités d’IA nécessaires pour extraire des données de documents aux formats divers, notamment des e-mails, des fichiers PDF issus de documents numérisés, et des factures manuscrites. Depuis le lancement, l’entreprise a pu économiser 10 000 heures de main-d’œuvre, soit environ 850 heures de main-d’œuvre par mois. Les employés sont convaincus par la solution automatisée et apprécient avoir plus de temps pour se concentrer sur l’innovation et les tâches liées à leurs ensembles de compétences spécifiques. Lisez l’histoire complète du client ici : https://aka.ms/ai-services-customer-story.

Conseil

Prenez un moment pour prendre en compte les types de solutions d’IA personnalisées que votre organisation développe, pour une utilisation interne ou pour vos clients/partenaires.
Photographie montrant des personnes travaillant et discutant autour d’une table.

Nous allons ensuite étudier les avantages et la valeur métier que l’apprentissage automatique peut offrir.