L’essentiel la veille de l’examen : services, paramètres, RAG, safety, quotas et cas SOC.
Associez chaque besoin au bon service, sans hésiter.
| Besoin | Service et fonction | Repère examen |
|---|---|---|
| Décrire une image, lire du texte (OCR) | Vision Image Analysis 4.0 : captioning, tags, Read | Bounding boxes, confidence |
| Visages | Face : détection libre, identification = accès restreint | Cas d’usage responsable exigé |
| Classifieur d’images métier | Custom Vision : taguer, entraîner, publier l’itération | Précision / rappel |
| Expurger des données personnelles | Language PII : détection + rédaction | PII = Language, pas Safety |
| Intention d’un bot | CLU : intentions + entités | Projets de conversation |
| Base de questions métier | Custom Question Answering | Paires Q/R, score seuil |
| Réunion multi-locuteurs | Speech STT + diarisation | Qui parle quand |
| Voix de synthèse / clonée | TTS neuronal / Custom Voice (restreint) | Consentement vérifiable |
| Factures et formulaires | Document Intelligence : prebuilt-invoice, template, neural, composed | Clé-valeur, tableaux |
| Toxicité des prompts/réponses | Content Safety : 4 catégories, 0-6 | Entrée ET sortie |
Le cœur des 25 % GenAI de l’examen.
| Élément | À retenir | Valeur / exemple |
|---|---|---|
| GPT-4o / mini | Polyvalent texte + vision + audio | 128K contexte, mini = économique |
| Série o | Raisonnement pas à pas (maths, code) | Latence plus élevée |
| Embeddings | Vectorisation pour recherche | 3-large = 3072, ada-002 = 1536 |
| temperature | 0 = déterministe, 0.7-1 = créatif | Factuel : 0 + JSON + seed |
| top_p | Échantillonnage nucleus | Jamais avec temperature ensemble |
| max_tokens | Borne la réponse | Prompt + réponse ≤ fenêtre |
| Rôles | system (règles), user, assistant, tool | Tool = résultat d’outil |
| Déploiements | Standard (token), Provisioned/PTU (horaire), Batch (différé) | PTU = débit garanti |
| Quotas | TPM / RPM par déploiement | 429 = quota dépassé |
Rôle + règles + format JSON + citations + « donnée manquante » au lieu d’inventer.
Modèle → appel structuré → exécution code → message tool → réponse finale.
Topics (dialogues) + knowledge (SharePoint, Dataverse) + actions (API) + garde-fous.
Chunking, index, retrieval : le triptyque anti-hallucination.
| Étape | Réglages examen |
|---|---|
| Chunking | 512-1024 tokens, overlap 10-20 %, par paragraphes, métadonnées (source, page) |
| Embeddings | Même modèle requête/index, similarité cosinus, k plus proches voisins |
| Champ vectoriel | Collection(Edm.Single), dimensions, profil HNSW (m, efConstruction, efSearch) |
| Ingestion | Indexeurs + skillsets (OCR, entités, PII, embeddings) + projections |
| Requête | Hybride BM25 + vectoriel, fusion RRF, semantic ranker L2, top-k 3-10, captions |
| Génération | Prompt augmenté, citations obligatoires, aveu d’ignorance |
fr.microsoft : accents, élisions, lemmatisation. Mauvais analyseur = rappel effondré.
Liaison no-code déploiement + index avec grounding automatique. Aucun fine-tuning.
Trop petit = contexte pauvre, trop grand = bruit + saturation de fenêtre.
Quatre catégories, deux côtés du flux, deux types d’attaques.
| Objet | À retenir |
|---|---|
| Catégories | Haine, sexualité, violence, automutilation — gravités 0 à 6, seuils par catégorie |
| Placement | Filtre entrée (prompt) ET sortie (complétion) + journalisation |
| Jailbreak direct | « Ignore tes instructions » → Prompt Shields, requête bloquée |
| Attaque indirecte | Instruction cachée dans un document RAG → Prompt Shields + méfiance envers le contenu récupéré |
| Compléments | Listes de blocage métier, détection de groundedness, modération d’images |
Ce qui distingue une maquette d’une charge d’examen.