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Content Understanding est un nouvel outil Foundry conçu pour générer des insights structurés à partir de contenu non structuré à l’aide de l’intelligence artificielle. Il fournit une expérience cohérente pour extraire du contenu ou un schéma structuré à partir d'entrées audio, vidéo, images, documents ou texte.

Content Understanding utilise des modèles d’IA générative pour analyser et interpréter diverses formes de contenu non structuré. Il intègre des données provenant de différentes modalités (par exemple, du texte, des images, de l'audio) pour générer un résultat cohérent et structuré. Le service utilise des modèles d’apprentissage automatique formés sur divers ensembles de données et des modèles d’IA génératifs pour garantir une grande précision et pertinence des informations fournies.

La compréhension du contenu peut traiter une large gamme de contenus non structurés, y compris, mais sans s'y limiter :

• Enregistrements audio
• Contenu vidéo
• Documents
• Contenu textuel
• Images

Les principaux avantages de l’utilisation de Content Understanding sont les suivants :

• Scores de confiance : assurez l'exactitude des valeurs extraites tout en minimisant le coût de la révision humaine.
• Schéma défini : définissez un schéma pour garantir que les valeurs extraites correspondent à l’utilisation prévue.
• Ancrage : suivez chaque champ extrait ou généré vers son emplacement source dans le document.
• Apprentissage dans le contexte : améliorez la qualité de l’extraction sur de nouveaux modèles en fournissant quelques exemples étiquetés sans réentraîner.
• Améliorations de la qualité au fil du temps : le service fournit des fonctionnalités pour améliorer la qualité du schéma extrait.
• Prise de décision améliorée : des informations structurées aident les organisations à prendre des décisions éclairées rapidement et efficacement.
• Efficacité accrue : l’automatisation de l’analyse du contenu non structuré permet de gagner du temps et de réduire l’effort manuel requis.
• Évolutivité : le service peut gérer de grands volumes de données, ce qui le rend adapté aux organisations de toutes tailles.

Les entreprises peuvent utiliser Content Understanding de diverses manières, notamment :

• Azure Automation : automatisez le traitement du contenu pour extraire un schéma défini. Centre d'appels, documents et autres scénarios similaires.
• Catalogage de contenu : gestion d'un large corpus d'actifs numériques.
• Analyse des sentiments des clients : comprendre les commentaires des clients à partir des avis, des réseaux sociaux et des interactions d'assistance.
• Étude de marché : analyse des tendances et des modèles provenant de diverses sources de données pour éclairer les stratégies commerciales.
• Informations opérationnelles : obtenez des informations à partir de documents internes, d'e-mails et d'autres données non structurées pour améliorer vos opérations.

Oui, Content Understanding s'intègre facilement aux systèmes et flux de travail existants. Par exemple:

• Recherche d’IA Azure
• Microsoft Fabric
• Service d’agent de la fonderie
• Azure Logic Apps

Le service propose un ensemble d’API faciles à utiliser qui peuvent être intégrées à n’importe quelle application. Consultez les exemples de code sur GitHub.

Les outils Foundry, y compris Content Understanding, respectent des normes strictes de sécurité et de conformité pour garantir la protection des données. Ces mesures incluent le chiffrement des données, les contrôles d’accès sécurisés et la conformité aux réglementations du secteur telles que HIPAA. Le service adhère également à l’utilisation responsable de l’IA par Microsoft.

Content Understanding utilise une combinaison de modèles pour traiter votre contenu :

• Modèles Foundry : vous apportez vos propres déploiements de modèles de langage à grande échelle (LLMs) et des embeddings à partir de Foundry. Content Understanding prend en charge la famille de modèles GPT-4o et GPT-4.1, ainsi que les modèles d'embedding d'OpenAI. Consultez l’article Déploiements de modèles pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge.
• Autres modèles de base : Content Understanding utilise également différentes fonctionnalités, notamment Speech, Vision et Language services pour prendre en charge l’extraction et le traitement du contenu entre différentes modalités.

Content Understanding utilise un modèle tarifaire transparent basé sur l’utilisation avec deux catégories de frais principales :

• Extraction de contenu : frais par unité d’entrée traitée (par 1 000 pages pour les documents, par minute pour l’audio/vidéo).
• Fonctionnalités dégénératives : lors de l’utilisation de fonctionnalités basées sur l’IA, vous entraînez des frais de contextualisation (taux fixe par unité de contenu) ainsi que des frais basés sur des jetons de votre modèle Microsoft Foundry (jetons d’entrée/sortie et incorporations).

Pour obtenir des informations détaillées sur la tarification, des exemples et des conseils d'optimisation des coûts, consultez l'explicatif sur la tarification et la page de tarification de Content Understanding.

Dans la version de l’API GA (2025-11-01), Content Understanding fournit des fonctionnalités liées aux visages axés sur la confidentialité et la description plutôt que sur l’identification :

• Floutage des visages : par défaut, floute automatiquement les visages dans les vidéos et les images afin de protéger la confidentialité.
• Description du visage : utilisez des modèles générateurs pour générer des descriptions textuelles des visages dans votre contenu, capturer des attributs, des caractéristiques et une identification de célébrité.

Content Understanding n’inclut pas les fonctionnalités complètes du service Visage Azure AI, telles que la reconnaissance faciale, la vérification, l’identification ou les fonctionnalités d’annuaire de personnes dans cette version de l’API.