Beaucoup de développeurs .NET ont entendu parler de "Azure AI" sans savoir exactement de quoi il s'agit. Est-ce un produit, une API, une console, un concept marketing ? Cet article démarre une série pédagogique destinée à clarifier tout cela, pas à pas.
📢 Nouvelle série pédagogique : Azure AI pas à pas pour développeurs .NET
Cet article ouvre une nouvelle série de 12 épisodes dédiée à un sujet encore intimidant pour beaucoup de développeurs .NET : Azure AI.
Pensée pour être progressive, pédagogique et concrète, cette série s’adresse à toutes celles et ceux qui :
- maîtrisent C# et l’écosystème .NET,
- mais n’ont jamais mis les pieds sur Azure (si vous connaissez c'est encore mieux mais pas indispensable),
- et souhaitent comprendre, tester et intégrer les services IA de Microsoft dans leurs projets.
🔍 Objectif : partir de zéro, et vous rendre totalement autonome pour :
- créer un compte Azure,
- déployer un service Azure OpenAI,
- interagir avec les modèles via le portail ou en C#,
- comprendre les embeddings et les bases vectorielles,
- concevoir un chatbot ou une API IA personnalisée.
🗓️ Un rythme alterné pour ne pas lasser
Pour garder un bon rythme de lecture et d’apprentissage, cette série sera publiée à raison d’un épisode tous les 15 jours.
✅ Une semaine sur deux, vous retrouverez un épisode de la série Azure AI
✅ Et l’autre semaine, un article totalement différent, choisi parmi les six autres grandes catégories thématiques que j’aborde cette année sur le blog.
Une fois la série terminée (en mars 2026) je reviendrai au rythme classique, soit un article par semaine le vendredi à 12h00 pioché dans les 6 autres catégories traitées cette année.
👉 Pour un aperçu global du programme éditorial 2025–2026, je vous invite à relire le billet du 5 septembre 2025 qui présente en détail les 7 grandes familles d’articles abordées cette année.
🚀 C’est parti !
On commence donc aujourd’hui avec l’épisode 1 : “Azure AI : de quoi parle-t-on vraiment ?”, pour poser les bases en toute simplicité et clarifier les grandes notions à connaître. Bonne lecture !
📊 Azure AI : une famille de services, pas un produit unique
Azure AI est le nom donné par Microsoft à un ensemble de services cloud orientés vers l'intelligence artificielle. Il ne s'agit pas d'un outil ou d'une application unique, mais d'un regroupement logique de plusieurs services qui peuvent être utilisés indépendamment ou ensemble.
Parmi ces services, on trouve :
- Azure OpenAI Service : accès à GPT-4, GPT-3.5, Codex et DALL-E dans un environnement Azure
- Azure AI Vision : analyse d’images, OCR, reconnaissance faciale, d’objets, etc.
- Azure AI Speech : synthèse vocale, reconnaissance vocale, traduction audio
- Azure AI Language : analyse de sentiment, classification, entités nommées, etc.
- Azure AI Search (anciennement Cognitive Search) : moteur de recherche enrichi par des modèles d’embeddings, idéal pour le RAG
📁 Azure AI fait partie d’Azure, mais reste spécifique
Azure est une plateforme cloud globale, qui propose des centaines de services couvrant tous les domaines (machines virtuelles, bases de données, stockage, CI/CD, mise à léchelle d’applications web, etc.).
Azure AI est une sous-famille spécifique de cette plateforme, orientée IA. Elle ne nécessite aucune connaissance avancée des autres services Azure pour commencer à l'utiliser. Vous n'avez pas besoin de maîtriser Azure DevOps, Azure AD, ou les machines virtuelles pour consommer Azure OpenAI ou utiliser une API de reconnaissance vocale.
📅 Prérequis réalistes : savoir créer un compte Azure, comprendre le concept de "ressource", savoir gérer une clé API. C'est tout ce qu'il faut pour démarrer efficacement.
Des compétences plus larges (surveillance, authentification avancée, déploiement, etc.) deviennent utiles plus tard, mais elles ne sont pas nécessaires pour un premier projet IA.
❓ Pourquoi utiliser Azure pour faire de l’IA, alors qu’il y a OpenAI directement ?
C'est une excellente question. Voici quelques réponses clés :
- Hébergement localisé : Azure OpenAI permet d'héberger les modèles dans une région géographique contrôlée (ex. France Sud).
- Contrôle d’accès (RBAC, Azure AD) : gestion fine des autorisations d’accès.
- Connexion aux autres services Azure : bases de données, functions, logic apps, monitoring...
- Quotas et gouvernance : vous pouvez surveiller la consommation, fixer des limites, etc.
📄 Conclusion
Vous savez maintenant de quoi il s'agit et comment cela sera traité. Toujours dans des articles courts, faciles à lire et à "digérer". Chaque étape sera traitée de façon autonome, claire, et avec des exemples de code .NET utilisables immédiatement.
Alors, plus que jamais, restez fidèles
Stay Tuned !