## Mettre en œuvre l'IA générative sur Azure

### Déployer et appeler un modèle
- Dans **Azure OpenAI**, on **déploie** un modèle (ex. GPT-4o, embeddings) — on obtient un
  **deployment name** qu'on utilise dans les appels.
- On consomme via **SDK** ou **REST**, avec l'**endpoint** et la **clé** (ou Entra ID).
- **Azure AI Foundry / OpenAI Studio** : interface pour tester, régler et déployer.

### Les leviers à maîtriser
- **Paramètres** : `temperature` (créativité), `max_tokens` (longueur), `top_p`.
- **System message** : fixer le rôle/comportement de l'assistant.
- **Prompt engineering** : instructions claires, exemples (few-shot).
- **RAG / « on your data »** : brancher **Azure AI Search** pour fonder les réponses sur vos
  documents (anti-hallucination, sources à jour).
- **Embeddings** : générer des vecteurs pour la recherche sémantique.

### IA responsable (testée aussi ici)
- **Content filters** d'Azure OpenAI (modération intégrée).
- Bonnes pratiques : limiter les actions, citer les sources, gérer l'incertitude.

### L'astuce d'examen
- « réduire les hallucinations / réponses fondées sur nos docs » → **RAG (on your data)**
- « rendre les réponses plus déterministes » → **baisser la temperature**
- « fixer le comportement de l'assistant » → **system message**
- « modérer le contenu généré » → **content filters**

> **📌 Cas concret — l'assistant interne sécurisé**
> Une DSI déploie GPT-4o dans **Azure OpenAI** (données dans son tenant), fixe un **system
> message** strict, branche **Azure AI Search** sur la base documentaire (RAG) et active les
> **content filters**. L'assistant répond, **fondé sur les documents**, **modéré** et
> **traçable** — conforme aux exigences d'entreprise. C'est exactement ce que valide l'AI-102.

> **À retenir** — Azure OpenAI : **déployer** un modèle (deployment name), appeler par
> **SDK/REST**, régler **temperature/system message**, fonder avec **RAG (« on your data » +
> Azure AI Search)**, **embeddings** pour la sémantique, **content filters** pour la
> modération.