## Le bloc le plus important de l'examen (20-25 %)

### Qu'est-ce que l'IA générative ?
Une IA qui **crée du contenu nouveau** (texte, image, code) à partir d'une instruction. Elle
repose sur des **grands modèles de langage (LLM)** entraînés sur d'immenses corpus.

### Le service Azure OpenAI
Il donne accès, **dans Azure** (donc avec la sécurité, la conformité et la région de votre
choix), aux modèles d'OpenAI :
- **GPT** (texte / chat) — rédiger, résumer, répondre, coder.
- **Embeddings** — vecteurs de sens (recherche sémantique, RAG).
- **DALL·E** — génération d'**images**.
- L'intérêt vs OpenAI public : **gouvernance d'entreprise**, données dans votre périmètre
  Azure, intégration avec les autres services Azure.

### Les notions à connaître pour l'examen
- **Prompt** — l'instruction donnée au modèle. La qualité du prompt détermine la réponse.
- **Completion** — la réponse générée.
- **Token** — unité de texte (et de facturation).
- **Grounding / RAG** — fournir au modèle **vos données** pour des réponses fondées et à
  jour (souvent via **Azure AI Search** comme source).
- **Copilot** — assistants génératifs intégrés (Microsoft 365, GitHub…).

### L'astuce d'examen
- « générer une image à partir d'une description » → **DALL·E**
- « résumer / rédiger du texte » → **GPT**
- « fonder les réponses sur les documents de l'entreprise » → **RAG + Azure AI Search**
- « pourquoi Azure OpenAI plutôt qu'OpenAI public ? » → **gouvernance, sécurité, conformité,
  données dans Azure**

> **À retenir** — **Azure OpenAI** apporte les modèles GPT/DALL·E/embeddings **dans** Azure
> (sécurité + conformité). Notions clés : **prompt, completion, token, grounding/RAG**. Pour
> des réponses fondées sur vos données : **RAG avec Azure AI Search**. C'est le bloc qui pèse
> le plus — maîtrisez-le.