Avis et détails du produit Azure OpenAI Service

Je suis analyste de données dans une boutique en ligne de taille moyenne, et je m'occupe principalement des retours clients provenant des tickets de support, des enquêtes et de ce que les gens disent de nos produits. Avant Azure OpenAI, c'était vraiment pénible. Je devais ouvrir des tonnes de tickets dans Zendesk, tout copier-coller dans Excel, et essayer de trier les choses moi-même. Cela prenait une éternité, et je ratais souvent des informations.

Ce que j'aime vraiment avec Azure OpenAI, c'est qu'il trie automatiquement tout ce texte désordonné en quelque chose que je peux utiliser. Chaque lundi, je récupère les tickets de support de la semaine précédente (généralement environ 500 à 600 discussions) et je les passe dans un truc gpt-4o-mini que notre équipe informatique a mis en place pour moi. J'envoie chaque ticket au système avec une instruction simple : Mettez ce ticket dans l'un de ces groupes : Facturation, Expédition, Qualité du produit, Retours, ou Autre. De plus, déterminez si le client est content, neutre, ou mécontent, et rédigez un bref résumé du problème.

Le résultat est un fichier propre et net que je peux simplement déposer dans Power BI. Ce qui me prenait 6 à 8 heures chaque lundi ne prend maintenant qu'environ 20 minutes. Je n'ai même pas eu besoin d'apprendre un codage sophistiqué — notre équipe a créé cette chose simple qui connecte Zendesk à Azure OpenAI et met les résultats dans une liste SharePoint. J'ouvre juste la liste, je clique sur actualiser dans mon Power BI, et mon rapport est prêt pour la réunion de 10 heures. Cela fonctionne même avec d'autres trucs Azure ; je n'ai pas besoin d'être un expert en technologie pour en tirer quelque chose. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je suis un utilisateur professionnel, pas un technicien, donc mes problèmes concernent l'utilisation de ces outils au quotidien.

Tout d'abord, la limitation de débit est un vrai casse-tête. Nous avons 120 000 TPM (jetons par minute) pour notre gpt-4o-mini, ce qui semble suffisant. Mais quand vous traitez 500 tickets, et que chacun contient entre 800 et 1 500 mots, vous atteignez rapidement cette limite. Ensuite, vous recevez ces erreurs 429 (Limite de débit dépassée). Quand cela arrive, mon truc Power Automate cesse de fonctionner. Je dois attendre une minute et le redémarrer moi-même. L'informatique m'a dit que je pouvais faire une sorte de traitement par lots, mais c'est bien trop compliqué pour moi. Je veux juste que ça fonctionne sans avoir à entrer dans tous ces détails techniques.

Ensuite, les résultats sont incohérents. Même avec la température réglée à zéro, le même ticket peut être appelé Expédition une semaine et Livraison la suivante, même si j'ai dit qu'Expédition est le bon terme. Cela rend difficile le suivi des tendances au fil du temps. Quelqu'un sur Gartner Peer Insights a bien résumé la situation, disant qu'il a un comportement incohérent même avec des instructions spécifiques et une température basse. Je ne pourrais pas être plus d'accord.

Enfin, il est difficile de savoir combien tout cela coûte si vous n'êtes pas une personne technique. Je ne vois pas les coûts Azure ; l'informatique me dit juste que nous dépensons trop. Je n'ai aucune idée du nombre de jetons que j'utilise pour mes résumés hebdomadaires, ou si je pourrais économiser de l'argent en utilisant des tickets plus courts. Il n'y a pas de moyen simple pour les utilisateurs réguliers de voir combien ils utilisent. J'ai l'impression d'utiliser cet outil très puissant sans savoir combien cela me coûte. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus dans le service Azure OpenAI, c'est son accès sécurisé et évolutif à des modèles d'IA puissants au sein de l'écosystème Azure. Il permet une intégration transparente des capacités d'IA générative dans les applications tout en répondant aux exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance de niveau entreprise. Le service facilite la création, le déploiement et la gestion de solutions pilotées par l'IA, améliorant la productivité et permettant des cas d'utilisation avancés tels que les chatbots, la génération de contenu et l'analyse de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le service Azure OpenAI peut présenter une courbe d'apprentissage pour les nouveaux utilisateurs, notamment lors de la configuration des ressources et de la compréhension des limites et quotas des modèles. Les coûts de tarification et d'utilisation peuvent être difficiles à estimer au départ, en particulier pour les charges de travail à grande échelle. De plus, l'accès à certains modèles ou fonctionnalités peut être limité par la région ou nécessiter des approbations, ce qui peut ralentir l'adoption. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime comment le service Azure OpenAI nous permet de créer un hub de connaissances interne sécurisé avec la génération augmentée par la récupération, permettant à notre équipe d'interroger des milliers de documents privés avec précision et sans fuite de données publiques. Cela a résolu nos grands problèmes de sécurité des données et de récupération d'informations, permettant le déploiement de l'IA sans risquer notre propriété intellectuelle. L'approche "Safety First" me donne confiance dans le déploiement de l'IA dans un environnement d'entreprise. J'apprécie le filtrage de contenu IA responsable, qui bloque automatiquement le contenu nuisible et nous évite de construire une couche de modération. S'intégrant parfaitement avec Azure AI Search pour alimenter nos flux de travail de génération augmentée par la récupération, cela ancre les réponses de l'IA dans nos données privées. Azure Logic Apps, Power Automate, Azure DevOps et Microsoft Entra ID rendent la gestion des initiatives IA évolutive et sécurisée, améliorant à la fois l'automatisation et la sécurité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le défi le plus constant est la complexité de la gestion des quotas et de la disponibilité régionale. Bien que le catalogue de modèles soit à la pointe de l'industrie, les modèles phares comme GPT-5 ou les dernières itérations de GPT-4.1 sont souvent déployés de manière inégale à travers les centres de données, nous obligeant à étendre les déploiements sur plusieurs régions pour maintenir la capacité. Le processus d'approbation manuelle pour les augmentations de TPM (Tokens Par Minute) peut également constituer un goulot d'étranglement lors de la montée en puissance rapide de la production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus dans Azure OpenAI Service, c'est la facilité d'intégration avec d'autres services Azure que nous utilisons déjà. La sécurité et la conformité réglementaire sont excellentes pour les données d'entreprise. L'accès aux modèles les plus récents d'OpenAI sans avoir à attendre sur des listes d'attente est également un avantage. La capacité d'ajuster des paramètres comme la température et le nombre maximum de tokens nous donne beaucoup de contrôle sur les réponses. La documentation et les exemples de code sont très complets, ce qui facilite la mise en œuvre. J'apprécie aussi que nous puissions utiliser nos propres données d'entraînement de manière sécurisée dans l'environnement Azure. Le support technique de Microsoft a été très utile lorsque nous avons eu des questions techniques. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le coût peut être élevé lorsque de grands volumes de jetons sont traités, surtout avec les modèles les plus avancés. Parfois, il y a une latence dans les réponses pendant les heures de pointe. La configuration initiale et les autorisations sur Azure peuvent être un peu complexes pour les nouveaux utilisateurs. Il serait également utile d'avoir plus d'options de modèles natifs en espagnol. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime la façon dont le service Azure OpenAI s'intègre très bien avec les autres services Azure, ce qui me facilite la création de solutions d'IA de bout en bout. Cela aide également à la sécurité des données car nos données restent dans notre environnement Azure privé, ce qui est conforme à nos règles et exigences strictes d'entreprise. La configuration a été facile grâce aux instructions claires disponibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La seule chose que je souhaite améliorer pour le service Azure OpenAI est que les options de réglage fin sont limitées par rapport à d'autres modèles open source, et il y a un contrôle limité sur les données d'entraînement. La limitation actuelle est que le réglage fin n'est disponible que pour certains modèles et n'accepte pas tous les derniers modèles GPT. J'aimerais voir le réglage fin pour tous les principaux modèles et avoir la possibilité de le contrôler. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La sécurité de niveau entreprise est l'aspect le plus fort. Contrairement à d'autres plateformes d'IA, nos données ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles publics, ce qui est crucial pour répondre à nos exigences de conformité. En plus de cela, l'intégration transparente avec l'écosystème Azure existant et Microsoft 365 facilite grandement l'extension à l'ensemble de l'entreprise. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le processus de configuration est nettement plus complexe que l'API standard d'OpenAI. Il nécessite une solide compréhension des réseaux Azure et des protocoles de sécurité. De plus, la tarification peut être un peu opaque et difficile à prévoir pour les projets à grande échelle, et l'accès à certains modèles peut parfois impliquer une liste d'attente pour approbation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

L'intégration transparente avec les ressources Azure existantes est un énorme avantage. Il semble naturel d'intégrer des modèles d'IA avancés dans mes flux de travail sans configuration complexe. Le service est hautement évolutif et sécurisé, et il est soutenu par l'infrastructure de niveau entreprise de Microsoft, ce qui me donne confiance lors du déploiement de solutions en production.

J'apprécie également la flexibilité : que ce soit pour la génération de texte, le résumé ou l'intégration de modèles, l'étendue des fonctionnalités couvre la plupart de mes cas d'utilisation. La documentation et les SDK rendent l'implémentation simple, et pouvoir tout gérer via le portail Azure aide à garder les choses organisées et faciles à maintenir. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La tarification peut être un peu difficile à estimer, surtout lorsque l'utilisation augmente de manière inattendue. La documentation est globalement solide, mais j'aimerais voir plus d'exemples avancés détaillés qui aident les développeurs à mieux optimiser à la fois les performances et les coûts. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'apprécie le plus dans le service Azure OpenAI, c'est sa fiabilité de niveau entreprise, sa sécurité et son intégration transparente avec l'écosystème Azure plus large. Il me permet de déployer des capacités d'IA avancées en toute confiance, car je sais que la gouvernance des données, la conformité et l'évolutivité sont gérées selon des normes de classe mondiale. Le mélange de modèles puissants, d'options de déploiement flexibles et d'une forte stabilité opérationnelle en fait un excellent choix pour construire de vraies solutions d'IA prêtes pour la production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Dans l'ensemble, j'apprécie le service Azure OpenAI, mais il y a quelques domaines où il pourrait être amélioré. La structure tarifaire peut sembler compliquée, surtout lorsqu'il s'agit de concilier la performance du modèle avec des coûts prévisibles à grande échelle. Certaines des dernières versions de modèles semblent également arriver plus tard que sur d'autres plateformes, ce qui peut ralentir l'expérimentation et l'itération. De plus, certaines options de configuration et de déploiement semblent plus restrictives que je ne l'avais prévu, ce qui peut réduire la flexibilité pour des cas d'utilisation plus avancés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime le service Azure OpenAI pour sa confidentialité des données et sa résilience, qui sont cruciales pour mon travail. Ses capacités d'intégration et ses performances sont excellentes, surtout avec l'évolutivité, ce qui aide à gérer efficacement notre infrastructure de données à l'échelle de l'entreprise. J'apprécie également l'amélioration de la qualité des données qu'il offre. L'infrastructure GPU dédiée ajoute à la fiabilité et aux performances, ce que je trouve précieux. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le coût peut devenir élevé, surtout avec une utilisation intensive des modèles avancés plus récents. La complexité de la configuration peut être difficile si vous n'êtes pas familier avec l'écosystème Azure plus large. L'accès aux modèles pourrait ne pas toujours offrir les modèles les plus récents à l'instant par rapport à un accès direct à l'API. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le service Azure OpenAI est bon pour moi car il me donne de nombreuses options pour s'intégrer aux services déjà en cours d'exécution sur Azure. J'utilise le service Azure dans mon projet actuel, qui est déployé sur une machine virtuelle Azure, donc c'est facile à utiliser et s'adapte parfaitement à ma configuration. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Principalement, ils ont certaines limitations en matière de disponibilité des modèles et dans certaines régions en raison de restrictions de zone. En plus de cela, le suivi des tâches pourrait être amélioré, et le modèle bloque également certaines invites valides en raison des mesures de sécurité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.