Managed
AI Foundation
Un agent se construit vite. Bien plus longtemps prend la réponse aux questions suivantes : avec quelle identité travaille-t-il, à quelles données accède-t-il et qui en est responsable. Nous construisons la plateforme qui régit tout cela, sous forme de code sur Microsoft Foundry, et nous l'exploitons.
Un agent voulait juste obtenir une bonne note
En juillet 2026, lors d'un test de sécurité interne d'OpenAI, un agent n'avait qu'une seule porte vers l'extérieur : un proxy pour les paquets logiciels. Il y a découvert une faille inconnue, puis a traversé les systèmes internes de Hugging Face. Ce n'était pas de la malveillance ; il était simplement zélé et voulait mieux réussir son propre test. Ce n'est ni de la science-fiction ni une raison de paniquer, mais une leçon sur l'absence de travail de plateforme : sorties limitées, droits taillés au plus juste, environnements isolés. Nous avons détaillé ce qui s'est exactement passé dans le blog. Vos agents n'ont même pas besoin de s'échapper : ils sont déjà depuis longtemps dans les métiers, avec des droits que personne ne contrôle. C'est la plateforme qui détermine leur niveau de sécurité. C'est précisément elle que nous construisons et exploitons.
des projets GenAI ont été abandonnés après le proof of concept.
des entreprises ont abandonné la majorité de leurs initiatives IA en 2025.
des risques pour les applications LLM : la Prompt Injection.
de l'EU AI Act est applicable depuis le 2 août 2026, y compris pour les agents.
La Shadow AI a quatre visages
En entreprise, cela se manifeste de façon bien moins spectaculaire que dans un laboratoire, mais bien plus souvent.
Bring Your Own AI
Comptes personnels sur ChatGPT, Claude ou Gemini, dans lesquels des données d'entreprise sont traitées.
Embedded AI
Fonctionnalités IA dans des applications SaaS déjà en place, activées par une mise à jour, sans décision formelle.
DIY Agents
Agents construits dans les métiers avec Copilot Studio et Power Automate, sans aucune documentation.
Rogue Deployments
Clés Azure OpenAI et points de terminaison de modèles facturés sur la carte de crédit d'une équipe.
Quatre réponses qui viennent naturellement
Face à la Shadow AI, les entreprises réagissent en général avec l'une de ces quatre formules. Chacune est compréhensible, et aucune ne règle le problème.
« On l'interdit. »
L'usage disparaît du champ de vision, pas de l'entreprise. Une interdiction réduit la visibilité plus sûrement qu'elle ne réduit le risque.
« Chaque équipe gère ça elle-même. »
Cinq équipes donnent cinq comptes Foundry sans règles communes et cinq conceptions différentes de la sécurité. La question des responsabilités se pose au plus tard à la première facture.
« On le fait construire une bonne fois. »
L'environnement est construit, réceptionné et livré. Microsoft fait évoluer Foundry chaque mois ; l'environnement, lui, reste à l'état de la recette.
« Ça peut attendre. »
L'AI Act est considéré comme reporté, ce qui n'est vrai qu'en partie. Les obligations de transparence s'appliquent depuis août 2026, et les métiers n'ont de toute façon pas attendu.
Ces quatre formules ont un point commun : elles supposent que quelqu'un construit et exploite la plateforme, sans préciser qui. C'est exactement là qu'intervient la Managed AI Foundation : une voie officielle plus rapide que l'autoproduction, et une exploitation qui suit le rythme de Foundry.
Ce ne sont pas des questions d'IA, ce sont des questions de plateforme.
Une maison pour vos agents
Le schéma est connu. Il y a dix ans, on parlait de Cloud Sprawl, et la réponse était venue sous forme de Landing Zones définies comme code. Pour l'IA, la même logique s'applique, juste un étage plus haut. L'Azure Foundation est le terrain, le Foundry Account est la maison, et chaque équipe y dispose de sa propre pièce. Les agents dans ces pièces vous appartiennent. La maison, c'est nous qui la construisons et l'exploitons, entièrement sous forme de code avec Terraform et GitHub.
- FondationL'Azure Foundation avec le réseau, le Key Vault et les policies. Tout le reste repose dessus.
- Foundry AccountLa maison avec l'identité, le chiffrement et les modèles. Construite une fois, valable pour chaque pièce.
- ProjetsUne pièce par équipe, avec son propre budget et ses propres guardrails. Les agents qui s'y trouvent vous appartiennent.
- ExploitationC'est nous qui nous en chargeons. Nous supervisons la plateforme, intégrons les nouveautés et optimisons les coûts.
Ce qui change pour vous
La voie officielle devient la plus rapide
Une équipe soumet son cas d'usage et reçoit une AI Zone prête à l'exploitation. Quand la voie officielle est la plus rapide, personne n'a de raison de la contourner.
Chaque agent a une identité
Les agents reçoivent leur propre identité dans Entra ID et ne voient que ce que l'utilisateur en dont ils agissent au nom est autorisé à voir.
Des coûts annoncés à l'avance
Chaque zone porte son propre budget. Les dépenses sont connues avant qu'elles ne se produisent, et ne font pas leur apparition seulement sur la facture mensuelle.
Une plateforme qui suit le rythme
Microsoft livre de nouvelles fonctionnalités chaque mois. Nous les intégrons via le même code, pendant que vos équipes travaillent sur leurs agents.
De l'idée à l'exploitation
- Clarifier le cas d'usageClarifier le cas d'usageAvec votre équipe, nous définissons ce que l'agent doit accomplir, les données dont il a besoin et les critères qui mesurent le succès.
- Définir l'AI ZoneDéfinir l'AI ZoneLa zone prend forme avec ses stages, ses modèles, ses sources de connaissances, ses accès et son budget. Votre IT donne le feu vert.
- Déployer la zoneDéployer la zoneLe Provisioner génère la zone depuis le code, y compris le projet Foundry, l'AI Gateway, les guardrails et le dépôt GitHub.
- Construire et exploiterConstruire et exploiterVotre équipe développe ses agents. Nous exploitons la plateforme en dessous et optimisons l'infrastructure et les coûts.
Ce schéma, nous le connaissons
Quand le cloud est arrivé, beaucoup de services informatiques ont d'abord interdit, puis nettoyé ce que les métiers avaient depuis longtemps construit sur leur propre carte de crédit. Avec les agents, le schéma se répète, mais plus vite, parce que la pression du business est plus forte. Six d'entre nous parlent de leurs projets : pourquoi une bonne voie standard fait plus qu'une interdiction, et ce qu'elle implique, de l'identité propre à chaque agent jusqu'à la question de savoir quand SharePoint suffit comme source de données.
- 05:40Azure MCP : d'abord explorer, puis fixer dans Terraform
- 19:11La Shadow AI comme déjà-vu de la Shadow IT
- 22:47Agent ID et la question de savoir avec quels droits un agent opère
- 33:01Pourquoi les interdictions s'arrêtent à la carte de crédit
- 37:51Quand SharePoint suffit déjà comme source de données
- 41:42Des voies standard attractives plutôt qu'un contrôle exhaustif
L'AI Act s'applique en trois étapes
Les obligations de transparence s'appliquent depuis août 2026, expressément aussi pour les agents. Les obligations relatives aux systèmes à haut risque suivront en décembre 2027, celles concernant l'IA dans les produits réglementés en août 2028. Quiconque doit aujourd'hui indiquer quel agent accède à quelles données a besoin d'un inventaire. Dans l'AI Foundation, il est disponible sous forme de code. La classification juridique de vos systèmes reste l'affaire de vos juristes.
Règlement (UE) 2024/1689, dates modifiées par le règlement (UE) 2026/1744, en vigueur depuis le 27.07.2026
La Holy Trinity
Tout commence par une demi-journée
Discovery Workshop
Avant toute proposition, nous faisons le point. En une demi-journée, nous passons en revue vos cas d'usage, les cadrons et notons quelle est la prochaine étape pertinente. Le résultat vous appartient, quel que soit le partenaire avec lequel vous franchissez ensuite cette étape.
Modèles et agentsProvisionerQuelles tâches vos agents prennent en charge et quels modèles sont adaptés à ces tâches.
Données et connaissancesRAG und MCPDe quelles sources proviennent les connaissances et qui est autorisé à y accéder.
Sécurité et conformitéGuardrailsQuels contrôles s'appliquent et quelles données restent dans l'UE.
Exploitation et montée en chargeBetriebsmodellQui est responsable de quelle partie et quel niveau de déploiement est approprié.
Ce qu'on nous demande dès le premier entretien
Nous utilisons déjà Azure OpenAI. Pourquoi avons-nous besoin de Microsoft Foundry ?
Microsoft Foundry est depuis novembre 2025 le plan de contrôle où convergent modèles, agents, connaissances et gouvernance, et Azure OpenAI en fait partie. Vos ressources existantes peuvent être intégrées dans l'AI Foundation.
Quelle est la différence entre Azure AI Foundry et Microsoft Foundry ?
C'est la même plateforme sous un nouveau nom. Azure AI Studio est devenu Azure AI Foundry en novembre 2024, puis Microsoft Foundry en novembre 2025.
Qu'est-ce qu'une AI Landing Zone ?
Une AI Landing Zone est l'environnement préparé dans lequel les workloads IA sont autorisés à s'exécuter, avec réseau, identité, politiques, contrôle des coûts et supervision. Microsoft la décrit comme architecture de référence ; nous la livrons sous forme de code Terraform et l'exploitons.
Nous avons déjà une Landing Zone. Devons-nous repartir de zéro ?
Non. Avec notre Azure Foundation, l'AI Zone est une extension, pas un nouveau projet. Si votre Landing Zone vient d'un autre fournisseur, nous vérifions lors du Discovery Workshop ce qui manque pour Foundry. S'il n'en existe pas encore, le socle et l'AI Foundation naissent du même code.
Nos données ne sont pas assez propres. Pouvons-nous quand même commencer ?
Oui, mais pas avec tous les cas d'usage. Foundry ne résout pas un problème de données ; c'est pourquoi nous clarifions lors du workshop ce pour quoi vos données suffisent aujourd'hui. Pour tout le reste, Azure Data Foundation est la voie à suivre.
Pouvons-nous commencer par un assessment sans nous engager ?
Oui. Le Discovery Workshop est cette première étape, et il n'engage à rien. Vous décidez ensuite, en connaissance du résultat, si vous souhaitez utiliser l'AI Foundation comme Managed Service.
Un prompt quitte-t-il l'UE ?
Cela dépend du type de déploiement du modèle. Les déploiements globaux traitent les données partout dans le monde, tandis que la Data Zone EU et les déploiements régionaux dans une région européenne restent en Europe, avec un coût en conséquence. C'est vous qui définissez quel type vos équipes sont autorisées à utiliser. Une policy l'impose.
Avons-nous besoin d'Agent 365 ?
Pas pour Foundry. Agent 365 est utile si vous souhaitez voir et piloter l'ensemble des agents de l'entreprise depuis un seul endroit, y compris ceux issus de Copilot Studio. Il est disponible en disponibilité générale depuis mai 2026 et est licencié par utilisateur.
Quel est le coût de la Managed AI Foundation ?
Cela dépend du nombre de zones et de ce qui est déjà en place dans votre Azure. C'est pourquoi la collaboration commence par le Discovery Workshop. Vous recevez ensuite une proposition adaptée à votre environnement.
Pour aller plus loin
Qui a créé ces agents ?
E7 regroupe E5, Copilot, l'Entra Suite et Agent 365. Mais une licence ne remet pas un tenant en ordre. C'est ...
Contacte-nous dès maintenant
Tout commence par un Discovery Workshop : une demi-journée consacrée à vos cas d'usage, au niveau de déploiement adapté et à la prochaine étape. Nous passons avec vous les questions concrètes en revue, quels modèles et quels agents, quelles données et quels garde-fous, à quoi ressemblent l'exploitation et les coûts, et nous esquissons le chemin vers une AI Foundation en production. Écrivez-nous ce qui vous occupe.