## Construire des solutions de vision sur Azure

Au niveau AI-102, on ne se contente pas de citer les services : on sait **lequel choisir,
comment l'entraîner et l'appeler**.

### Azure AI Vision (Image Analysis)
Service prêt à l'emploi : description d'image, **détection d'objets**, **tags**, **OCR**
(Read API), modération de contenu. Pas d'entraînement nécessaire.

### Custom Vision
Pour des besoins **spécifiques** : on **entraîne** un modèle sur **ses propres images**.
- Deux projets possibles : **Classification** (catégorie de l'image) ou **Object Detection**
  (localiser les objets).
- Cycle : importer et **étiqueter** les images → **entraîner** → **évaluer** (précision,
  rappel) → **publier** comme endpoint → **appeler** par SDK/REST.

### Face
Détection de visages, attributs, **vérification** et **identification** (avec les
considérations d'usage responsable et d'accès limité).

### L'astuce d'examen
- « besoin générique (décrire, OCR, objets courants) » → **Azure AI Vision**
- « reconnaître MES catégories/objets spécifiques » → **Custom Vision** (entraînement)
- « précision vs rappel d'un modèle Custom Vision » → savoir lire ces métriques

> **📌 Cas concret — contrôle qualité en usine**
> Une usine veut détecter des pièces défectueuses sur des photos. Aucune API générique ne
> connaît **ses** défauts. La solution : **Custom Vision** en mode *Object Detection*,
> entraîné sur des images étiquetées « OK / défaut », évalué (précision/rappel), publié comme
> endpoint, puis appelé depuis la chaîne. **On construit le modèle, on ne se contente pas
> d'un service prêt à l'emploi.**

> **À retenir** — **Azure AI Vision** pour le générique (OCR, objets courants), **Custom
> Vision** pour entraîner sur **vos** images (classification ou détection). Connaître le
> cycle : étiqueter → entraîner → évaluer (précision/rappel) → publier → appeler.