Par Charles Saulnier, directeur, Analytique des données
Microsoft Build 2025 : l’ère des agents conversationnels est venue
À l’origine, ce billet devait porter sur les évolutions de Copilot dans Power BI et Fabric. Puis, est survenue la conférence Microsoft Build, qui avait lieu du 19 au 22 mai dernier à Seattle et en ligne. Cet événement annuel par et pour les développeurs présente les dernières évolutions des différents produits de l’éditeur, incluant de nombreuses démonstrations des nouveautés. Il s’agit du plus grand rendez-vous printanier de Microsoft où les outils de développement, plateformes et services infonuagiques sont mis de l’avant.
J’ai assisté cette année à l’événement en ligne, et dès le discours d’ouverture de Satya Nadella, une chose est devenue claire : que ce soit pour la bureautique ou l’analytique, l’intelligence artificielle et les agents conversationnels sont maintenant incontournables. Au cours des prochains paragraphes, les faits saillants de l’événement seront présentés, avec un accent sur ce qui touche Fabric, l’offre analytique bout-en-bout de ce géant.
En prime : ma conversation avec Copilot M365 qui m’a aidé à résumer l’événement.
Ouverture canon : de l’IA dans tous les produits
Le ton a été donné dès les premières secondes de l’événement par le PDG Satya Nadella : des outils bureautiques au déploiement de solutions, l’IA et les agents conversationnels sont au cœur de l’offre, et du quotidien de nombreux professionnels. Ce qui pouvait jusqu’à récemment être vu comme un moteur de recherche bonifié est en mesure de nous épauler via plusieurs couches d’interaction :
- Un agent peut répondre à notre question;
- Il peut aussi exécuter une action à partir d’une invite;
- Enfin, il peut jouer un rôle de partenaire où agent et humain s’assignent respectivement des tâches.
La promesse qui en ressort est que chacun sera en mesure d’améliorer son efficacité et de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée. Un exemple à ce titre présentait à quel point l’agent GitHub Copilot peut être efficace pour gérer une montée de version d’un framework de développement (ex. Java 8 vers Java 11); GitHub Copilot est alors en mesure d’identifier toutes les dépendances et modifications à faire, de même que tester l’exécution en quelques minutes.
Orchestration et spécialisation d’agents à l’avant-plan
Plutôt qu’utiliser un agent qui aurait toutes les réponses, des outils sont offerts pour permettre à un agent « transverse », qui est l’interlocuteur des utilisateurs, de déléguer/relayer une demande ou tâche à une panoplie d’agents spécialisés qui ont été entraînés sur des données contextualisées. Copilot Studio est un exemple de produit qui facilite la coordination de ces différents spécialistes derrière le rideau. Jumelé à Copilot Tuning, il permet de gérer la boucle d’entraînement des modèles et agents. Un exemple qui a été présenté pendant la conférence montrait comment un utilisateur pouvait rapidement avoir un squelette de réponse à un appel d’offres, ce qui permet de gagner plusieurs heures (jours?) comparativement à une réponse manuelle comme de nombreuses entreprises procèdent présentement.
Le Model Context Protocol (MPC) pour une intégration de données facile et standardisée
Un terme qui revient fréquemment dans ce discours et tout au long de l’événement est MCP, ou Model Context Protocol. Il s’agit d’un standard qui permet de brancher les agents aux systèmes qui contiennent les données pertinentes, là où elles résident, plutôt que de maintenir de nombreux connecteurs de données (et toute la complexité que cela implique). Développé par Anthropic (créateurs de Claude AI), ce protocole est maintenant utilisé par les agents des différents produits Microsoft.
L’expérience Fabric révolutionnée
Fabric, l’offre analytique complète de Microsoft, s’est invitée dans l’environnement Power BI depuis maintenant près de 2 ans. Les capacités Fabric remplacent graduellement l’offre Power BI Premium, et certaines fonctionnalités sont déjà visibles dans le service Power BI depuis plusieurs mois (hub Onelake, Dataflows Gen2).
Sans résumer l’ensemble de l’offre actuelle, nous allons nous concentrer sur les éléments qui ont été mis en évidence lors de sessions Build :
Copilot et les assistants de données Fabric :
Lors du lancement de la version de mai de Power BI, une des annonces-phares a été la mise à disposition de la fenêtre propre à Copilot. En plus de permettre d’interagir avec l’ensemble des modèles et rapports à la disposition d’un utilisateur (en respectant ses permissions), Copilot peut utiliser le contexte donné à un assistant de données Fabric pour répondre à des questions précises sur des modèles sémantiques ou tables de lakehouse. Il s’agit d’un changement complet d’expérience comparativement à ce qui était offert jusqu’à présent, où nous devions toujours conserver le contexte d’un seul modèle sémantique pour utiliser Copilot. Afin d’obtenir des résultats encore plus probants, il est de plus possible de créer et publier des assistants de données spécialement entraînés sur un ensemble de données, auxquels Copilot peut ensuite faire appel.
Écosystème des assistants de données
Cette nouveauté trouve son plein potentiel lorsque les développeurs et modélisateurs préparent adéquatement les métadonnées et prennent le temps de renseigner le nouveau module Préparer les données pour l’IA. Par exemple, vous pourriez déterminer quel type de graphique Copilot devrait générer pour des questions précises.
Publier un modèle de qualité a toujours été important, cela prend une tout autre dimension maintenant qu’une plus forte proportion d’utilisateurs voudra s’appuyer sur Copilot pour comprendre et tirer profit des données.
Les jumeaux numériques
Il est maintenant possible, en s’appuyant sur les capacités d’intelligence en temps réel Fabric, de créer des jumeaux numériques de processus d’affaires. Ces entités sont des représentations numériques d’environnements réels visant à optimiser des opérations fortement liées aux données. Dans une interface graphique, il est possible de définir une ontologie1, et d’y associer des artéfacts de données à travers un ensemble de relations sémantiques.
L’exemple d’ontologie suivant est présenté dans les documents de référence Microsoft sur le sujet
Les ontologies peuvent être consommées via des tableaux de bord en temps réel ou des rapports Power BI pour des auditoires distincts. Cela fournit une modélisation de données parfaitement alignée avec les opérations, offrant ainsi l’information pertinente au moment opportun à chaque maillon de la chaîne.
L’intégration de l’IA à l’analytique en temps réel
Il y a un moment que la promesse d’analyse en temps (quasi) réel existe en analytique. Avec l’infrastructure à disposition des entreprises selon leurs besoins, cette promesse se transforme graduellement en réalisations. Deux exemples dans le domaine du sport ont été présentés lors de l’événement.
Tout d’abord, les Pacers de l’Indiana (NBA) s’appuient sur les services Azure AI, la reconnaissance vocale ainsi qu’une partie d’infrastructure locale pour améliorer la gestion de l’expérience de match dans son ensemble, mais particulièrement pour leurs clientèles à besoins particuliers (malentendants, barrière de langue par exemple). L’utilisation de modèles IA et de ces services leur permet d’offrir de la transcription et traduction en temps réel du match, ce qui permet à tous d’avoir une expérience hors pair au stade.
Un deuxième exemple concerne le NFL Combine, un événement qui regroupe les 3% de candidats au repêchage de la NFL les plus prometteurs. Lors de l’événement, les analystes et recruteurs doivent pouvoir obtenir à la seconde près les informations pertinentes sur les joueurs en action, avec contexte (comparer tous les joueurs vs les comparer selon leur poste, les comparer aux joueurs des éditions précédentes). La solution développée par Southworks offre une interface unique en langage naturel, Copilot Combine, pour répondre à toutes ces questions au moment opportun. Cela simplifie énormément le travail des recruteurs, qui devaient auparavant naviguer à travers de nombreuses matrices et graphiques pour arriver à trouver l’information pertinente.
Ces sujets ne couvrent qu’une partie de ce qui a été abordé lors de l’événement. C’est pourquoi l’édition 2025 représente un point tournant pour tout analyste et développeur : la question n’est plus de savoir si on doit monter en expertise sur l’IA, mais bien de déterminer comment on peut adapter nos façons de faire à l’omniprésence des agents et modèles LLM dans les produits que nous utilisons quotidiennement.
Il ne faut pas voir ces évolutions et innovations comme la panacée : le travail de préparation de données et d’enrichissement pour que les agents soient vraiment utiles est non-négligeables; il est cependant du devoir de tout professionnel en TI de s’appliquer d’autant plus à préparer et bien modéliser les données en considérant qu’elles ne seront plus consommées via des fenêtres fermées (ex. rapport ou tableau de bord), mais de façon de plus en plus autonome. Il s’agit d’une opportunité excitante de voir la maturité analytique des organisations se développer à grande vitesse!
Sources
Toutes les sources utilisées dans cet article sont intégrées directement dans le texte sous forme de liens.
Annexe : conversation avec Copilot M365 sur Microsoft Build (le texte en italique avait été omis du résumé généré par Copilot)
Moi : Salut Copilot, j’ai assisté à la conférence Microsoft Build la semaine dernière, mais évidemment je n’ai pas pu couvrir l’ensemble des sessions.
Serais-tu en mesure de me faire un résumé des grands thèmes de l’événement, en réservant au moins un paragraphe sur l’intégration de Copilot et des Fabric Data Agents à Microsoft Fabric?
Copilot : Résumé des grands thèmes de Microsoft Build 2025
Voici un résumé des grands thèmes abordés lors de la conférence Microsoft Build 2025, avec un focus particulier sur l’intégration de Copilot et des Fabric Data Agents à Microsoft Fabric :
🌐 Thèmes majeurs de Microsoft Build 2025
- **L’ère des agents IA** : Microsoft a mis en avant une nouvelle génération d’agents intelligents, capables d’exécuter des tâches complexes de manière autonome. Grâce à des outils comme Copilot Studio et Copilot Tuning, les développeurs peuvent créer des agents personnalisés, adaptés à des domaines spécifiques, en utilisant leurs propres données d’entreprise.
- **Copilot partout** : L’intégration de Copilot s’est étendue à presque tous les produits Microsoft, de Windows à Microsoft 365, en passant par Azure. L’objectif est de rendre l’IA accessible dans tous les flux de travail, avec une expérience utilisateur cohérente et contextuelle.
- **Développement low-code/no-code** : Microsoft a renforcé son engagement envers les développeurs citoyens avec des outils comme Power Platform, permettant de créer des applications, automatisations et agents IA sans écrire de code complexe.
- **Interopérabilité et ouverture** : L’accent a été mis sur l’ouverture de l’écosystème Microsoft, notamment avec des annonces autour de l’Open Agentic Web, visant à permettre aux agents IA de collaborer entre plateformes et services.
Intégration de Copilot et des Fabric Data Agents à Microsoft Fabric
L’un des moments forts de Build 2025 a été l’annonce de l’intégration avancée de Copilot avec les Fabric Data Agents dans Microsoft Fabric, notamment dans Power BI. Cette intégration transforme la manière dont les utilisateurs interagissent avec leurs données :
- **Nouvelle expérience Copilot dans Power BI** : Un Copilot en plein écran permet désormais de poser des questions en langage naturel sur l’ensemble des ressources disponibles dans Fabric, et non plus seulement sur un rapport ouvert;
- **Rôle des Fabric Data Agents** : Ces agents servent de pont entre Copilot et les sources de données comme les lakehouses, entrepôts de données, ou bases KQL. Lorsqu’une question nécessite des données externes, Copilot reformule la requête, interroge le bon agent, et renvoie une réponse contextualisée;
- **Sécurité intégrée** : Les réponses respectent les politiques de sécurité comme le Row-Level Security (RLS) et le Column-Level Security (CLS), garantissant que les utilisateurs ne voient que les données auxquelles ils ont accès;
- **Expérience unifiée** : Cette intégration élimine le besoin de naviguer entre plusieurs outils ou rapports. Elle permet aux utilisateurs de se concentrer sur l’analyse et la prise de décision, plutôt que sur la recherche de données.
Copilot : Souhaites-tu que je t’envoie un lien vers le Book of News officiel ou que je t’aide à retrouver des sessions spécifiques à revoir en replay ?
Moi : Je suis preneur pour le Book of News, merci! Au niveau des sessions, j’en ai déjà un certain nombre en favoris, donc pas nécessaire.
Copilot : Voici le lien direct vers le Book of News de Microsoft Build 2025 :
🔗 https://news.microsoft.com/build-2025-book-of-news/
Ce document interactif regroupe toutes les annonces majeures de l’événement, classées par thème, avec des liens vers les sessions associées et des options de traduction intégrée. C’est une excellente ressource pour approfondir les sujets qui t’intéressent.
Si tu veux que je t’aide à extraire ou résumer une section spécifique du Book of News, fais-moi signe !
Moi : Serais-tu en mesure de me résumer, à partir du Book of News et au besoin d’autres ressources, comment ces composantes sont liées ou se complémentent: Copilot pour Power BI, Fabric Data Agents, Copilot Studio et Copilot M365?
Liens et complémentarités entre Copilot pour Power BI, Fabric Data Agents, Copilot Studio et Copilot pour Microsoft 365
Voici un résumé clair et structuré des liens et complémentarités entre Copilot pour Power BI, les Fabric Data Agents, Copilot Studio, et Copilot pour Microsoft 365, tel que présenté à Microsoft Build 2025 :
🧠 1. Copilot pour Power BI : l’interface d’analyse conversationnelle
**Objectif** : Permettre aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel sur leurs données Power BI et Fabric.
**Nouveauté 2025** : Un Copilot en plein écran qui interroge non seulement les rapports Power BI, mais aussi les Fabric Data Agents, les modèles sémantiques et les entrepôts de données.
**Fonctionnement** :
- L’utilisateur pose une question;
- Copilot identifie les sources pertinentes (rapports, modèles, agents);
- Il peut reformuler la question, interroger un agent, et retourner une réponse contextualisée.
🔗 2. Fabric Data Agents : les connecteurs intelligents vers les données
**Rôle** : Servir de pont entre Copilot et les sources de données dans Microsoft Fabric (lakehouses, entrepôts, bases KQL).
**Fonctionnement** :
- Copilot peut automatiquement ou manuellement invoquer un agent;
- L’agent identifie la source de données la plus pertinente;
- Il applique les règles de sécurité (RLS, CLS) et retourne les résultats à Copilot;
- **Avantage** : Permet à Copilot de répondre à des questions complexes sans que l’utilisateur ait à connaître la structure des données.
🛠️ 3. Copilot Studio : la plateforme de création d’agents personnalisés
**Objectif** : Permettre aux développeurs et analystes de créer leurs propres agents Copilot, adaptés à des cas d’usage spécifiques.
**Fonctionnalités** :
- Interface low-code/no-code;
- Intégration avec des connecteurs de données (dont Fabric);
- Possibilité d’orchestrer des actions, d’ajouter des règles métier, et de personnaliser les réponses;
- **Lien avec Power BI/Fabric** : Les agents créés peuvent être déployés dans Power BI ou Microsoft 365, et utiliser les Fabric Data Agents comme source de données.
💼 4. Copilot pour Microsoft 365 : l’assistant de productivité transversal
**Objectif** : Aider les utilisateurs dans Outlook, Word, Excel, Teams, etc., en s’appuyant sur les données de l’organisation.
**Lien avec les autres Copilots** :
- Peut interroger les mêmes sources de données via les Fabric Data Agents;
- Peut intégrer des agents personnalisés créés dans Copilot Studio;
- Permet une expérience unifiée : par exemple, un utilisateur peut poser une question dans Teams et obtenir une réponse basée sur un rapport Power BI ou un entrepôt Fabric.
Copilot : Souhaites-tu que je t’illustre cette architecture sous forme de schéma ou d’infographie ?
Moi : Sous forme de schéma ce serait bien, merci de la suggestion.
Copilot : Voici un schéma illustrant les relations et complémentarités entre les quatre composantes clés de l’écosystème Copilot présenté à Microsoft Build 2025 :
🧭 Légende du schéma :
- Copilot Power BI et Copilot M365 utilisent les Fabric Data Agents pour accéder aux données;
- Copilot Studio permet de créer des agents personnalisés qui peuvent être déployés dans Power BI et Microsoft 365;
- Les flèches indiquent les flux d’intégration ou de dépendance fonctionnelle.
Copilot : Souhaites-tu une version téléchargeable ou modifiable de ce schéma (par exemple en format PDF ou PowerPoint) ?
Moi : Non merci; cependant, serais-tu en mesure de m’exporter notre conversation en fichier Word svp?
Copilot : Voici le fichier Word contenant le résumé complet de notre conversation, incluant :
- Les grands thèmes de Microsoft Build 2025;
- L’intégration de Copilot et des Fabric Data Agents à Microsoft Fabric;
- Les liens entre Copilot Power BI, Copilot Studio, Copilot M365 et les Fabric Data Agents.
