API

Reliez Azure OpenAI aux données et aux outils de vos équipes

Préparer une réponse client à partir du CRM, retrouver une procédure ou extraire les informations d’un dossier : ces usages demandent des échanges avec vos logiciels. Dawap développe cette intégration dans votre environnement Azure, avec les accès, les contrôles et le suivi convenus avec la DSI.

APIs, données et infrastructures que nos projets savent connecter
Conception, intégration et maintenance
01 Contrat versionné
02 Sécurité explicite
03 Reprise testée
04 Supervision avec alertes

Applications métier et environnement Microsoft

Du modèle à la fonction utilisable dans votre logiciel.

Nous relions les modèles Azure OpenAI à vos sources et à vos parcours métier. L’application sélectionne les données autorisées, appelle le déploiement prévu et vérifie la réponse avant de la présenter ou de déclencher une opération. Le périmètre tient compte de vos choix Azure et des connecteurs déjà en place.

  • Récupérer le contexte utile depuis vos logiciels.
  • Contrôler les accès et les opérations demandées.
  • Suivre la qualité, les délais et la consommation.

Situations à résoudre

Rendre l’usage fiable dans le travail quotidien

Les difficultés apparaissent souvent au raccordement des sources, aux changements de droits ou lors d’un pic d’activité.

01 Contexte

La réponse ignore l’historique du dossier

Les données nécessaires restent dans le CRM, l’ERP ou la documentation. Il faut les sélectionner et transmettre leurs références au bon moment.

02 Permissions

L’assistant retrouve un document réservé à une autre équipe

L’accès au service Azure ne définit pas les droits sur vos documents. La recherche doit appliquer le périmètre de l’utilisateur avant de fournir du contexte au modèle.

03 Exploitation

Le parcours échoue lorsque le déploiement est saturé

Le logiciel doit borner l’attente, organiser les reprises et proposer une suite compréhensible à l’utilisateur.

Développements Azure OpenAI

Connecter le modèle, les sources et les règles métier

L’intégration couvre le parcours complet, avec une responsabilité définie pour chaque contrôle.

01 · Azure OpenAI

Connexion aux logiciels

Lire les informations utiles dans vos API et restituer les résultats dans le CRM, l’ERP ou le portail. Conserver la référence du dossier et l’état de l’opération.

02 · Azure OpenAI

Recherche documentaire

Alimenter la recherche, notamment avec Azure AI Search lorsque le besoin s’y prête. Suivre versions, suppressions et permissions des sources.

03 · Azure OpenAI

Identités et autorisations

Configurer l’accès au service avec Entra ID et les identités managées adaptées. Contrôler séparément les droits métier de chaque utilisateur.

04 · Azure OpenAI

Validation des résultats

Vérifier champs, références et règles avant toute écriture dans un logiciel. Prévoir une validation humaine pour les opérations qui le nécessitent.

05 · Azure OpenAI

Suivi des usages

Mesurer erreurs, temps de réponse et consommation par parcours. Limiter les données sensibles dans les journaux et définir leur durée de conservation.

06 · Azure OpenAI

Maintenance des modèles

Suivre les versions et retraits annoncés. Comparer les réponses sur vos cas de référence avant de modifier le déploiement utilisé par l’application.

Méthode

Valider un parcours métier avec la DSI et ses utilisateurs

Nous choisissons une tâche, ses sources et le résultat attendu. Les essais couvrent les cas utiles, les informations absentes, les droits retirés et les appels interrompus. Les choix de déploiement, le comportement en cas d’échec et les responsabilités d’exploitation sont documentés avant l’ouverture du service.

01

Définir le parcours

Tâche, utilisateurs et résultat attendu.

02

Relier les données

Sources, accès et versions disponibles.

03

Vérifier la réponse

Critères métier et opérations autorisées.

04

Préparer le suivi

Alertes, reprises et évolutions du modèle.

Premier périmètre

Intégrer Azure OpenAI à une tâche précise de vos équipes.

Un exemple de dossier et le parcours actuel permettent d’identifier les données nécessaires, les échanges à développer et les contrôles à conserver. Nous examinons les fonctions natives avant de définir le développement sur mesure.

À examiner ensemble

01

Usage Préparation, extraction, recherche ou assistance.

02

Sources Logiciels, documents et autorisations.

03

Azure Abonnement, déploiements et contraintes internes.

04

Résultat Critères de recette et validation attendue.

Scénarios de recette

Vérifier les contrôles avant d’élargir les usages

Les essais portent sur le comportement de votre application et sur les opérations réellement effectuées.

01 · Droits retirés

Un collaborateur ne doit plus consulter un dossier

Nous vérifions le périmètre de recherche après le retrait de droit, ainsi que les caches et historiques qui peuvent encore contenir des informations du dossier.

Entrée
Identité, permissions de source et données conservées.
Sortie
Des contrôles d’accès testés sur tout le parcours.
Décision
Ne pas envoyer au modèle un document que l’utilisateur ne peut plus consulter.
02 · Écriture métier

Une extraction propose un identifiant client inexistant

La réponse est confrontée au référentiel avant création ou mise à jour. Le parcours signale le champ à vérifier et conserve le dossier en attente de correction.

Entrée
Réponse reçue, référence client et règles de validation.
Sortie
Un résultat contrôlé avant toute écriture métier.
Décision
Ne pas confondre une réponse au bon format avec une donnée exacte.
03 · Évolution

Une nouvelle version modifie la restitution des informations

Nous rejouons les dossiers de référence et comparons les résultats avec les attentes métier. La bascule dépend de ces essais et de la disponibilité du modèle.

Entrée
Version utilisée, cas de référence et écarts observés.
Sortie
Une migration documentée avec critères de validation.
Décision
Préparer les changements avant le retrait du modèle en service.

Applications et infrastructure

Inscrire le service dans votre environnement Microsoft

Les échanges applicatifs et les choix d’infrastructure se définissent ensemble.

Guide technique

Définir les données échangées entre vos applications

Un complément pour documenter les formats et les contrôles de vos échanges.

Questions fréquentes

Questions sur votre intégration Azure OpenAI

Les décisions à prendre avec les responsables métier et la DSI.

01Quel est le rôle de Dawap dans une intégration Azure OpenAI ?

Nous développons les échanges entre le modèle, vos sources et vos logiciels. Le périmètre peut comprendre la recherche documentaire, les contrôles métier, le suivi des erreurs et la maintenance. Nous travaillons avec votre DSI sur les accès et les choix d’exploitation.

02Faut-il remplacer les fonctions IA déjà présentes dans nos logiciels ?

Non. Nous examinons d’abord leurs possibilités et leurs limites. Une intégration spécifique se justifie quand le parcours traverse plusieurs applications, nécessite vos propres règles ou ne peut pas être couvert par les fonctions et connecteurs disponibles.

03Peut-on utiliser les documents internes sans ouvrir tous les accès ?

Oui, en construisant la recherche autour des droits effectifs de l’utilisateur. Les passages transmis au modèle doivent être autorisés, à jour et associés à leur source. Le retrait d’un droit ou d’un document fait partie de la recette.

04Une ressource Azure située en Europe garantit-elle un traitement en Europe ?

Le lieu de la ressource ne suffit pas à conclure. Le périmètre de traitement dépend notamment du type de déploiement choisi, par exemple Global ou Data Zone. Nous vérifions ce périmètre et les fonctions utilisées avec la DSI avant de définir l’architecture.

05Les requêtes et réponses sont-elles conservées ?

Cela dépend des fonctions utilisées, de leur configuration et des mécanismes de surveillance du service. Les historiques, fichiers et journaux de votre application doivent aussi être examinés. Nous documentons les données conservées et les modalités de suppression adaptées au périmètre retenu.

06Comment éviter de diffuser une clé Azure dans le navigateur ?

Les appels passent par un service contrôlé côté serveur. Selon l’architecture, l’authentification peut utiliser une identité managée Entra ID. Les permissions du service et les droits métier des utilisateurs restent deux contrôles distincts.

07Que se passe-t-il si Azure OpenAI ne répond pas ?

L’intégration limite l’attente et les nouvelles tentatives. Elle peut mettre le traitement en attente ou proposer une action manuelle selon le parcours. Une solution de remplacement doit être validée pour les données, les résultats attendus et les contraintes de déploiement.

08Comment préparer les évolutions et retraits de modèles ?

Nous suivons les déploiements utilisés par chaque application et les échéances du fournisseur. Un jeu de dossiers de référence permet de comparer les réponses avant migration. La disponibilité, le coût et les fonctionnalités du modèle cible sont vérifiés au moment du changement.

Intégration API IA et données

Intégrez Azure OpenAI au travail réel de vos équipes.

Présentez le parcours actuel, les logiciels concernés et les contraintes de votre DSI. Nous définirons les échanges et les contrôles nécessaires pour ce premier usage.

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Votre sujet : Intégrateur Azure OpenAI : applications et données

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