Azure AI Foundry

Identifiant vendeur : azure-foundry · Maturité : aperçu · Catégories : IA

Azure AI Foundry — LLM, embeddings, images et modèles audio déployés par organisation. Les points de terminaison Foundry sont spécifiques au tenant ; l'extension accepte la configuration baseUrl + projectEndpoint afin que chaque organisation pointe vers son propre déploiement.

Authentification

Points de terminaison

Chaque connexion a besoin de deux adresses pour votre ressource Foundry :

<resource> est le nom de la ressource Foundry (la ressource d'un projet par défaut ressemble à proj-default-ne-resource) et <project> est le nom du projet. Chaque appel de modèle sur la connexion est envoyé au Foundry OpenAI Endpoint ; les déploiements sont listés à partir de l'URL du projet.

Utilisez l'adresse services.ai.azure.com, même si Azure affiche aussi une adresse *.openai.azure.com pour la même ressource. Microsoft documente les deux comme URL de base de son API v1, mais depuis septembre 2026, Azure ne présente pas de certificat TLS valide pour *.openai.azure.com en Europe du Nord : chaque requête vers cette adresse échoue avant d'atteindre votre ressource. L'adresse services.ai.azure.com atteint la même ressource et les mêmes déploiements.

Erreurs de certificat

Un appel de modèle sur une connexion qui utilise l'adresse *.openai.azure.com dans une région concernée échoue avec CAPABILITY_NOT_CONFIGURED et un message tel que :

The provider endpoint's TLS certificate could not be verified. (azure-foundry, gpt-5.5) Provider reported: "Hostname/IP does not match certificate's altnames: Host: <resource>.openai.azure.com. is not in the cert's altnames: DNS:*.cognitive.microsoft.com, …"

Réessayer ne sert à rien, car le point de terminaison présente le même certificat à chaque fois. La fenêtre des modèles sous Paramètres → Plateforme → Extensions indique la même cause à côté de la connexion au lieu d'afficher « No models available ».

Modifiez la connexion et remplacez Foundry OpenAI Endpoint https://<resource>.openai.azure.com/openai/v1 par https://<resource>.services.ai.azure.com/openai/v1. Conservez la même clé API, puis sélectionnez Actualiser les modèles.

Si la fenêtre des modèles affiche un bouton Use <resource>.services.ai.azure.com sous l'erreur, un administrateur peut le sélectionner à la place : Scrydon modifie uniquement Foundry OpenAI Endpoint sur cette connexion et liste à nouveau les modèles. Le bouton n'apparaît que si l'adresse services.ai.azure.com est autorisée par la liste d'autorisation de sortie de votre organisation.

La même défaillance peut bloquer Cortex lorsque la connexion concernée est celle vers laquelle se résout le modèle de langage par défaut de votre organisation. Sans valeur par défaut, Scrydon sélectionne automatiquement et, lorsque plusieurs connexions sont activées pour la même capacité, il utilise la plus récemment créée. Une seule connexion avec l'adresse *.openai.azure.com peut donc bloquer tous les appels de modèle automatiques, même lorsque vos autres connexions sont saines. Cortex en indique la cause : Chat affiche le message de certificat, et la conversation partagée d'un assistant de Process Flow signale que Cortex ne dispose d'aucun modèle d'IA utilisable, avec le message de certificat sous Plus de détails. Corrigez le point de terminaison de la connexion, ou choisissez un modèle de langage par défaut sous Paramètres → Plateforme → Extensions → Modèles et valeurs par défaut.

Capacités

Il n'existe pas de produits d'outils autonomes sur ce vendeur — chaque capacité se résout via le registre d'extensions.

Découverte des modèles

Après avoir configuré et activé Azure AI Foundry, ouvrez Paramètres → Plateforme → Extensions → Disponibles, développez Azure AI Foundry et sélectionnez un badge de capacité tel que LLM. Scrydon découvre les déploiements pour la connexion exacte et l'environnement d'espace de travail actif, puis affiche l'inventaire des modèles en cache dans la fenêtre. Utilisez Actualiser les modèles pour interroger à nouveau Azure après avoir ajouté, supprimé ou reclassé un déploiement.

La liste d'autorisation de modèles configurée est une politique, pas un cache de découverte. Une liste d'autorisation vide peut bloquer l'exécution sans masquer, dans l'inventaire administrateur, les déploiements renvoyés par Azure.

Si aucun modèle n'apparaît, vérifiez que l'extension est activée, que la clé API est à jour et que projectEndpoint/baseUrl identifie la ressource Foundry qui contient vos déploiements. Sélectionnez ensuite Actualiser les modèles. La découverte reste côté serveur : le navigateur ne reçoit jamais la clé API et n'appelle jamais Azure directement.

La découverte vérifie aussi que le Foundry OpenAI Endpoint est joignable. S'il ne l'est pas, par exemple à cause de l'erreur de certificat ci-dessus, la connexion ne propose aucun de ses déploiements découverts (LLM, embedding, image, OCR, TTS ou transcription) tant que le point de terminaison n'est pas corrigé : un déploiement qu'aucun appel ne peut atteindre n'est pas proposé. La fenêtre de capacité affiche la raison à côté du nom de la connexion. Les modèles Speech intégrés n'utilisent pas ce point de terminaison et restent disponibles.

Choisir un déploiement et une connexion

Dans Modèles et valeurs par défaut, choisissez le déploiement sur la connexion qui doit le servir. Lorsqu'une application renvoie ce modèle par défaut, Scrydon conserve la connexion configurée, même si une autre connexion a été créée plus récemment. L'identifiant du modèle utilise le nom du déploiement Azure, qui peut différer du nom du modèle sous-jacent.

Scrydon vérifie les requêtes portant un modèle par rapport à l'inventaire de la connexion sélectionnée avant l'envoi. Un déploiement sur une autre ressource ne le rend pas disponible sur cette connexion. Si une connexion épinglée est désactivée, inaccessible ou ne possède pas le déploiement, mettez à jour la valeur par défaut ou rétablissez cette connexion. Scrydon ne change pas silencieusement de région. Sans épinglage, les règles existantes de priorité d'environnement et de connexion s'appliquent, suivies d'une validation sur cette connexion.

L'inventaire administrateur affiche chaque connexion séparément. Les listes de modèles destinées à l'exécution proposent les sélections qui se résolvent dans le contexte de l'appelant. Un échec de découverte signifie que la disponibilité n'a pas pu être déterminée ; il ne signifie pas que la ressource ne contient aucun déploiement. Actualisez les modèles après une modification des déploiements. Une découverte en cache ne garantit pas qu'Azure acceptera une requête ultérieure.

Une capacité sans déploiement

Azure AI Foundry n'a pas de modèle par défaut intégré. Chaque requête est envoyée à un déploiement : une capacité sans déploiement ne peut donc pas être utilisée. Cela s'applique aux embeddings, aux images, à l'OCR, à la synthèse vocale (TTS) et à la transcription. Si la découverte ne trouve aucun déploiement pour une capacité et qu'aucune valeur par défaut n'est choisie, Scrydon n'utilise pas Foundry pour cette capacité :

• La sélection automatique utilise l'extension activée suivante qui peut servir la capacité. S'il n'y en a aucune, l'appel échoue avec CAPABILITY_NOT_CONFIGURED.
• Une valeur par défaut définie sur Foundry est refusée avec CAPABILITY_NOT_CONFIGURED. Scrydon ne la remplace jamais par une autre extension.

Par exemple, si seul Foundry est activé pour l'OCR et qu'aucun déploiement OCR n'existe, une image jointe dans Cortex est traitée comme si aucun fournisseur OCR n'était configuré. Pour utiliser Foundry pour une capacité, déployez un modèle pour celle-ci, sélectionnez Actualiser les modèles, puis choisissez ce déploiement dans Modèles et valeurs par défaut.

Chat Completions ou l'API Responses

Une ressource Foundry expose deux API OpenAI, et tous les déploiements ne fonctionnent pas entièrement sur les deux. Mesures d'octobre 2026 :

Scrydon envoie d'abord les appels de modèle de langage à l'API Responses. Lorsqu'un déploiement indique que l'API n'y est pas disponible, l'appel passe à Chat Completions, et inversement. Ce choix est mémorisé pour chaque déploiement : la requête supplémentaire n'a lieu qu'une fois. Si un déploiement refuse un paramètre (par exemple, DeepSeek n'accepte pas d'effort de raisonnement sur l'API Responses), Scrydon renvoie l'appel sans ce paramètre et le mémorise aussi. Les requêtes vers l'API Responses définissent store: false : Azure ne conserve pas la conversation.

Pour imposer une seule API à tous les déploiements d'une connexion, définissez OpenAI API sur chat-completions ou responses. Laissez ce champ vide (auto), sauf si la ressource ne prend en charge que l'une des deux. Une API imposée n'est jamais changée. Les appels avec une entrée audio utilisent toujours Chat Completions.

Régions et modèles Speech intégrés

Définissez Azure Region sur chaque connexion Foundry avec la région Azure de la ressource, par exemple northeurope, swedencentral ou westeurope. Ce réglage est distinct de Environment, qui détermine si la connexion s'applique au développement, à la production ou à tous les environnements d'application. Les connexions existantes peuvent définir la région en modifiant leur configuration. Les noms de ressource personnalisés n'identifient pas de manière fiable leur région Azure.

MAI Transcribe 2, MAI Transcribe 1.5, Azure Speech Fast Transcription et la transcription en direct d'Azure AI Speech sont des modèles de service intégrés. Ils n'ont pas besoin d'un déploiement OpenAI et ne dépendent pas de la réussite d'une sonde de jeton pour apparaître dans le catalogue. Scrydon utilise le tableau des régions Speech de Microsoft pour restreindre les choix de chaque connexion. L'Europe du Nord prend en charge la transcription MAI ; Suède Centre et Europe de l'Ouest prennent en charge Speech en direct standard et la transcription rapide. Les connexions sans région confirmée ne proposent pas leurs modèles Speech intégrés dans Modèles et valeurs par défaut. Définissez Azure Region sur la région réelle de la ressource, puis rouvrez la liste déroulante pour actualiser la découverte. Les noms de connexion tels que Default ou Sweden Central sont des libellés, pas une preuve de prise en charge régionale. Les déploiements découverts restent des choix distincts. La prise en charge régionale ne vérifie ni les identifiants, ni le quota, ni la réussite de l'exécution sur votre ressource.

MAI Transcribe 2 active par défaut la diarisation native des locuteurs ; les appelants de l'API peuvent la désactiver explicitement avec diarization: false. L'enregistrement en direct conserve les tours de parole renvoyés pour chaque énoncé. Ces étiquettes de locuteur par lot sont limitées à une requête : la même étiquette dans un énoncé ultérieur ne prouve pas qu'il s'agit de la même personne. La continuité automatique de l'identité sur toute la réunion nécessite toujours la chronologie des locuteurs sur l'appareil ou un fournisseur offrant une diarisation à l'échelle de la session.

Ouvrez une liste déroulante de capacité dans Modèles et valeurs par défaut pour actualiser ses choix sur les connexions éligibles. Tous les environnements propose les connexions configurées pour tous les environnements. Un environnement spécifique propose ses propres connexions ainsi que les connexions configurées pour tous les environnements, sous réserve de la politique d'accès de votre organisation. Chaque choix identifie le modèle et la connexion exacte ; le même modèle peut apparaître sous plusieurs connexions régionales. Les déploiements restent découverts séparément pour chaque connexion et combinés avec son catalogue intégré.

Exemple de coût de transcription

Vérifié le 8 septembre 2026 : l'annonce de lancement de MAI Transcribe 2 de Microsoft indique un tarif promotionnel de 0,10 USD par heure d'audio jusqu'à la fin de 2026. Confirmez le tarif réel et les règles de facturation applicables à votre contrat Azure et à votre ressource ; il s'agit d'une estimation, et non d'un devis ni d'un prix d'abonnement Scrydon.

Pour un enregistrement de Process Flow de deux heures utilisant MAI Transcribe 2 pour la transcription en direct et la transcription finale, en supposant deux heures d'audio en direct, des horodatages exploitables et aucune nouvelle tentative :

Si la détection de parole en direct envoie moins d'audio, le coût en direct diminue. Si la transcription en direct n'est pas exécutée, la passe finale seule coûte environ 0,21 USD selon ces hypothèses. Les nouvelles tentatives, les requêtes de repli pour les horodatages, d'autres modèles ou une modification du tarif promotionnel changent l'estimation. Le stockage, le réseau, l'hébergement, les taxes et la synthèse par LLM sont exclus. Le suivi des locuteurs dans le navigateur n'ajoute aucun coût d'inférence cloud distinct.