Le lab IA

Pour tester un modèle d’IA, il n’y a rien à créer et rien à demander : un projet Azure AI Foundry est déjà là. Vous ouvrez le portail avec votre compte Qim info, vous discutez avec un modèle dans le playground, et vous créez votre propre projet le jour où vous voulez déployer un modèle et l’appeler depuis votre code.

Ouvrir le projet Foundry des labs →Playground, catalogue de modèles et déploiements, avec votre compte Qim info.

Ce qui est déjà en place

Ce qui existe	Ce que ça change pour vous
Le portail ai.azure.com	Le point d’entrée unique : catalogue de modèles, playground, déploiements, agents. L’authentification passe par votre compte Qim info, il n’y a aucune clé à se faire remettre pour commencer.
Une ressource Foundry aif-azurefoundry-lab-szn, en Suisse Nord	Elle porte les modèles, les quotas et les clés. Elle vit dans le Resource Group rg-azurefoundry-lab-szn, créé et tenu par les administrateurs : aucun RG à créer, aucun tag à poser, aucun e-mail de déclaration.
Un projet partagé proj-azurefoundry-lab-szn	De quoi essayer un modèle tout de suite, sans rien créer. C’est un projet commun : ce que vous y déployez est visible des collègues.
Le droit de créer vos propres projets	Dès que le test dépasse deux invites dans le playground : votre projet, vos déploiements, votre endpoint. Voir créer mon projet.
Le catalogue de modèles et les déploiements	Vous choisissez le modèle et vous le déployez vous-même. Le catalogue affiche ce qui est disponible dans la région, et ce que chaque modèle coûte au jeton.

Ce lab est le bon si

La question	La réponse qui vous met ici
Sur quoi porte le test ?	Un modèle : une invite système, une comparaison entre deux modèles, un agent, une intégration appelée depuis votre code.
Qu’y a-t-il à héberger ?	Rien. Un déploiement de modèle, et votre code reste sur votre poste ou dans un autre lab.
Vous faut-il un lab Azure ?	Non. La ressource existe et elle est partagée : ni Resource Group, ni VM, ni réseau à monter.
Le coût est-il nul ?	Non, et c’est la différence avec le lab Kubernetes : chaque appel de modèle se facture au jeton.

Ce que vous écrivez sort de votre poste

L’invite et la réponse sont traitées par le service Azure. Elles ne servent pas à entraîner les modèles et ne sont pas partagées avec les fournisseurs de modèles, mais un échantillon peut être conservé et relu par Microsoft au titre de la détection des abus. Un déploiement de type Global peut par ailleurs traiter vos invites hors de Suisse. La règle « aucune donnée client, personnelle ou sensible » s’applique donc au contenu de vos invites, pas seulement aux fichiers.

Ici, ce qui coûte, c’est l’usage

Pas de VM à éteindre, donc pas d’arrêt automatique de 19 h qui vous protège : le compteur, ce sont les jetons. Un déploiement standard inutilisé ne coûte rien, mais un déploiement provisionné se facture à l’heure sans qu’aucun appel soit passé, et une boucle qui part en vrille consomme vite. Voir Surveiller les coûts et Tarification Microsoft Foundry.

Les règles ne changent pas

Une ressource partagée et immédiate reste un lab.

Règles applicables

Aucun usage de production

À ma charge

Aucun usage de production, critique ou durable n’est autorisé dans un lab.

ObligatoirePR-GOVCLOUDLAB-A-01 / PR-GOVLABONPREM-A-01

Aucune donnée sensible

À ma charge

Aucune donnée client réelle, personnelle ou sensible ne doit être déposée dans un lab.

ObligatoirePR-GOVCLOUDLAB-A-01 / PR-GOVLABONPREM-A-01

Budget indicatif

Recommandation

Budget indicatif d’environ 200 CHF par mois et par lab.

Non bloquantPR-GOVCLOUDLAB-A-01

Nettoyage et documentation

À ma charge

Arrêter ou supprimer les ressources inutiles et documenter le lab au fil de l’eau.

Non bloquantPR-GOVCLOUDLAB-A-01

Par où commencer

Tester un modèle

Le playground du projet partagé : une invite, une réponse, une comparaison. Compter cinq minutes, sans rien installer.

Tester un modèle →

Créer mon projet et appeler l’API

Votre projet, votre déploiement de modèle, l’endpoint, et un appel depuis votre code.

Créer mon projet →

Un besoin qui dépasse le cadre — un modèle absent du catalogue, un quota plus large, un déploiement provisionné, un affinage (fine-tuning) : écrivez à lab@qiminfo.ch en décrivant le test et sa durée.