## Les fondations techniques de toute solution Azure AI

Avant d'utiliser un service IA, il faut le **provisionner** et le **sécuriser**
correctement. C'est un domaine très testé car transversal.

### Provisionner un service
- On crée une **ressource Azure AI** (ressource multi-services **Azure AI services**, ou
  ressource **mono-service**).
- Chaque ressource fournit : un **endpoint** (l'URL du service) et des **clés** (key1, key2)
  pour s'authentifier.

### Sécuriser l'accès (très important à l'examen)
- **Clés** — simples mais à protéger ; on peut les **régénérer** (key1/key2 pour rotation
  sans coupure).
- **Microsoft Entra ID (Azure AD)** — authentification par identité, plus sûre que les clés.
- **Managed Identity** — laisser une ressource Azure s'authentifier **sans clé en dur**.
- **Azure Key Vault** — stocker les **secrets** (clés) en sécurité, jamais dans le code.
- **Réseau** — restreindre l'accès (private endpoints, pare-feu, VNet).

### Surveiller et maîtriser les coûts
- **Azure Monitor** / diagnostics pour la **télémétrie**.
- Choisir le bon **tier de prix** (Free F0 pour tester, Standard S0 pour la prod).

> **📌 Cas concret — la clé qui ne doit jamais traîner**
> Un développeur code l'appel à Azure AI Language en mettant la clé **en dur** dans le code,
> poussé sur Git. **Fuite assurée.** La bonne pratique testée à l'examen : stocker la clé
> dans **Key Vault** (ou utiliser une **Managed Identity**), et ne jamais l'exposer. La
> sécurité des **secrets** est un réflexe d'ingénieur IA.

> **À retenir** — Une ressource Azure AI = **endpoint** + **clés**. Sécurisez : **Entra ID /
> Managed Identity** plutôt que des clés en dur, secrets dans **Key Vault**, accès réseau
> restreint. Tier **F0** pour tester, **S0** en prod.