Microsoft 365 Copilot est un assistant alimenté par l’IA générative, intégré directement dans des applications comme Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams. Contrairement aux outils d’IA grand public, Copilot fonctionne à l’intérieur du locataire Microsoft 365 de votre organisation, ce qui signifie qu’il ne peut utiliser que les données auxquelles l’utilisateur connecté a déjà accès. Ces données incluent les fichiers, les discussions, les courriels, les calendriers et autres contenus connectés via Microsoft Graph. En ancrant ses réponses dans des données réelles de l’organisation, Copilot garantit que ses résultats sont à la fois intelligents et pertinents pour chaque utilisateur.

En arrière-plan, Copilot combine trois composants clés : Microsoft Graph pour la connectivité sécurisée aux données, un service d’orchestration pour gérer les invites et les règles, et des modèles de langage étendus (LLMs) qui génèrent des réponses en langage naturel. Ces composants font de Copilot un outil de productivité extrêmement puissant, tout en soulevant des considérations importantes pour les administrateurs informatiques en matière de gouvernance, de sécurité et de conformité. Cette unité de formation présente les bases du fonctionnement de Copilot et les éléments architecturaux qui lui permettent d’opérer dans Microsoft 365.

Architecture de Microsoft 365 Copilot

Pour gérer efficacement Microsoft 365 Copilot, les administrateurs doivent d’abord comprendre qu’il ne s’agit pas d’une application autonome, mais d’un ensemble de fonctionnalités intelligentes intégrées directement dans les applications Microsoft 365. Ces fonctionnalités sont alimentées par Microsoft Graph, un service d’orchestration et des modèles de langage étendus (LLMs), qui travaillent ensemble pour fournir une assistance contextuelle. Copilot s’adapte à la tâche en cours de l’utilisateur, qu’il s’agisse de rédiger un document, d’analyser des données ou de résumer une réunion, en s’appuyant sur les données organisationnelles auxquelles l’utilisateur a déjà accès.

Lorsqu’un utilisateur soumet une invite comme « Résume cette conversation par e-mail » ou « Crée un plan de projet basé sur la réunion de la semaine dernière », Copilot récupère de manière sécurisée le contenu pertinent via Graph, l’enrichit avec les règles d’orchestration, et génère une réponse grâce au LLM. La précision et l’utilité de ces résultats dépendent fortement de la gouvernance des données de l’organisation, des autorisations basées sur les rôles et des paramètres de conformité. Des données bien structurées et des politiques claires améliorent non seulement les performances de Copilot, mais garantissent également qu’il reste conforme aux exigences de sécurité et de conformité.

Les sections suivantes développent ces composants clés de Microsoft 365 Copilot.

Microsoft Graph

Microsoft Graph est la colonne vertébrale de l’intelligence de Microsoft 365 Copilot. Il agit comme une couche de données unifiée qui connecte les informations provenant de l’ensemble des services Microsoft 365 — courriels, fichiers, réunions, discussions, et plus encore — dans un cadre unique et sécurisé. En reliant les données et l’activité des utilisateurs, Graph permet à Copilot de comprendre non seulement quelles informations existent, mais aussi comment elles sont liées aux personnes, aux projets et aux tâches.

Graph bénéficie également d’un indexation avancée qui lui permet de comprendre le sens des mots et des expressions, et pas seulement les mots-clés, garantissant ainsi des résultats plus pertinents. Au lieu de rechercher uniquement des correspondances exactes, Copilot reconnaît les concepts associés. Par exemple, il peut relier une demande de « progrès financiers du T2 » à un document intitulé « Analyse des revenus trimestriels ». Cette capacité à faire correspondre l’intention plutôt que la formulation exacte rend les recherches et les réponses plus naturelles et utiles. Cette conscience contextuelle transforme Copilot en bien plus qu’un outil de recherche : elle permet des réponses significatives et adaptées à la situation, fondées sur des données réelles de l’organisation.

Contrairement aux méthodes traditionnelles d’accès aux données qui reposent sur des requêtes statiques ou des correspondances simples de mots-clés, Microsoft Graph se distingue par son adaptabilité dynamique. Il comprend comment les personnes, le contenu et les activités sont connectés. Par exemple, si un responsable demande à Copilot des « mises à jour de l’équipe », Graph sait qui sont ses collaborateurs directs, vérifie sur quoi ces personnes ont travaillé, et rassemble les fichiers ou conversations les plus pertinents. Ce processus va au-delà de la simple correspondance de mots-clés — il s’agit de cartographier les relations pour fournir des informations personnalisées et précises, dans le respect des limites de sécurité et de conformité de l’utilisateur.

Vue d’ensemble du fonctionnement de Microsoft Graph :

Agrégation des données.
Graph agrège les données provenant des services Microsoft 365 tels que Exchange Online, SharePoint, OneDrive et Teams. Ainsi, les courriels, calendriers, documents, transcriptions de discussions et notes de réunion sont tous accessibles via une seule couche d’API. Par exemple, si un utilisateur demande à Copilot de rédiger un rapport trimestriel d’activité, Graph peut extraire des courriels depuis Exchange, des feuilles de calcul financières depuis OneDrive, et des rapports d’état depuis Teams, fournissant ainsi au LLM un ensemble de données complet.

Cartographie des relations.
Au-delà du simple stockage de données, Graph modélise les relations entre les personnes, les fichiers et les activités. Par exemple, Graph ne se contente pas de savoir qu’un document existe. Il peut aussi indiquer qu’Alice et Bob l’ont coécrit, qu’il a été discuté dans un canal Teams, et qu’il était lié à une invitation de calendrier pour une revue de projet. Cette cartographie permet à Copilot de répondre à des questions nuancées comme : « Qui a contribué à la dernière proposition commerciale et quels retours la direction a-t-elle donnés ? »

Contexte dynamique.
Graph fournit un contexte dynamique en direct en filtrant les informations selon ce que l’utilisateur est en train de faire et ce à quoi il a accès. Par exemple, lorsqu’un responsable tape « Montre-moi les mises à jour de mon équipe », Graph sait qui sont ses collaborateurs directs et peut faire remonter les courriels, documents ou discussions les plus pertinents. Cela évite à Copilot de générer des réponses génériques et permet de produire des résultats adaptés aux besoins immédiats de l’utilisateur.

Sécurité et conformité.
Microsoft Graph est conçu avec une sécurité de niveau entreprise. Il applique le contrôle d’accès basé sur les rôles, les étiquettes de sensibilité, le chiffrement et les politiques d’accès conditionnel. Si un utilisateur n’a pas l’autorisation de voir un fichier de paie sensible, Copilot ne peut ni le récupérer ni l’exposer. Par exemple, si un stagiaire en finance demande « toutes les données de rémunération », Copilot ne fournit que les informations auxquelles il est autorisé à accéder, respectant ainsi les limites de sécurité et de conformité.

Modèles de langage étendus (LLMs)

Les modèles de langage étendus (LLMs) sont le moteur de raisonnement derrière Copilot. Tandis que Microsoft Graph fournit les données et le contexte, le LLM interprète les requêtes et génère des réponses naturelles et proches du langage humain. Ces modèles, hébergés dans le service Azure OpenAI de Microsoft, sont ajustés pour les cas d’usage en entreprise, garantissant leur capacité à accomplir des tâches comme rédiger des propositions, résumer des rapports ou analyser des feuilles de calcul avec précision et professionnalisme.

Ce qui rend les LLMs de Copilot uniques, c’est leur fonctionnement avec les garde-fous organisationnels. Les requêtes sont « ancrées » dans les données de Graph et filtrées par des règles système avant d’atteindre le LLM, garantissant des résultats contextuels et conformes. Comme les modèles fonctionnent dans un environnement isolé par locataire, les données sensibles ne sont jamais intégrées aux ensembles d’entraînement publics. Le résultat est un équilibre puissant entre raisonnement avancé par IA et sécurité de niveau entreprise.

Vue d’ensemble de l’utilisation des LLMs par Microsoft 365 Copilot :

Requêtes ancrées.
Lorsqu’un utilisateur soumet une demande, Copilot l’enrichit avant de l’envoyer au LLM. Par exemple, si un utilisateur tape « Rédige une proposition de projet », Copilot extrait les courriels, documents et notes de réunion pertinents depuis Graph et ajoute des instructions système telles que « Formate la sortie comme un document professionnel ». Ce processus garantit que le LLM dispose de tout le contexte nécessaire pour produire un résultat pertinent, plutôt qu’une proposition générique.

Génération de la sortie.
Une fois la requête ancrée construite, le LLM génère une réponse qui équilibre l’intention de l’utilisateur avec les garde-fous de l’entreprise. Par exemple, si la demande est « Résume les résultats financiers du T3 », le LLM produit un rapport concis mettant en évidence les tendances et les écarts sans inventer de données. La couche d’orchestration veille ensuite à ce que la réponse soit correctement formatée pour l’application cible, que ce soit un document Word, un tableau Excel ou une diapositive PowerPoint.

Fonctionnalités clés des LLMs :

Isolation et sécurité.
Les LLMs de Copilot fonctionnent dans un environnement isolé qui protège les données de l’organisation. Aucune des informations traitées par Copilot n’est utilisée pour réentraîner la version publique des modèles GPT (Generative Pretrained Transformer). Les LLMs de Copilot sont des modèles d’IA avancés entraînés sur de vastes ensembles de données publiques pour comprendre et générer un langage humain. Bien que Copilot utilise GPT pour assister les utilisateurs, les données qu’il traite restent privées et ne servent pas à améliorer ou mettre à jour le modèle public. Par exemple, si un cabinet d’avocats utilise Copilot pour résumer des notes de cas confidentielles, ces données sensibles restent dans le locataire et n’influencent pas le modèle global. Ce processus garantit la conformité et la tranquillité d’esprit des organisations.

Ajustement pour les entreprises.
Bien que le modèle de base des LLMs soit conçu pour traiter une large gamme de sujets généraux, Microsoft le personnalise pour un usage professionnel en ajoutant des couches d’ajustement spécifiques à l’entreprise et de sécurité. Ces améliorations aident le modèle à comprendre le contexte organisationnel — comme les rôles, les outils et les flux de travail. Elles garantissent également que les réponses des LLMs respectent les politiques de l’entreprise, les normes de confidentialité et les exigences de conformité. Ainsi, les LLMs sont optimisés pour des tâches professionnelles structurées telles que la rédaction de comptes rendus de réunion, l’analyse de feuilles de calcul ou la rédaction de contrats. Par exemple, dans Excel, Copilot peut expliquer ce que fait une formule complexe et suggérer des moyens de la simplifier — ce qu’un LLM grand public aurait du mal à faire de manière fiable.

Scalabilité.
Les LLMs hébergés sur Azure sont conçus pour fonctionner de manière constante, même lorsqu’ils sont utilisés par de grandes organisations. Que 10 ou 10 000 personnes soumettent des requêtes simultanément, le système est conçu pour gérer la charge sans compromettre la vitesse ni la précision. Par exemple, lors d’un cycle de revue trimestrielle à l’échelle de l’entreprise, plusieurs départements peuvent utiliser Copilot pour analyser des rapports en même temps, et l’infrastructure LLM garantit que les réponses restent rapides et fiables.

Applications Microsoft 365

Copilot est intégré directement dans les applications Microsoft 365 telles que Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams. Plutôt que d’apprendre une nouvelle plateforme, les utilisateurs interagissent avec Copilot via les outils qu’ils connaissent déjà, ce qui lui permet de générer du contenu, d’analyser des données ou de résumer des communications de manière fluide dans chaque application. Cette intégration native fait de Copilot un assistant intuitif du quotidien, plutôt qu’un simple complément.

Un autre point fort est l’orchestration inter-applications. Copilot peut relier du contenu entre différentes applications, comme extraire des chiffres d’Excel pour les intégrer dans une présentation PowerPoint ou résumer un rapport Word à utiliser dans Teams. Cette flexibilité réduit le travail manuel chronophage et garantit la cohérence entre les documents, les présentations et les échanges.

Vue d’ensemble du fonctionnement de Microsoft 365 Copilot dans les applications Microsoft 365 :

Intégration native à l’interface utilisateur.
Chaque application Microsoft 365 présente Copilot dans le flux naturel de son interface. Par exemple, dans Word, Copilot peut apparaître sous forme de volet de rédaction et de résumé, permettant aux utilisateurs de générer de nouvelles sections de texte ou de condenser des passages longs. Dans Excel, Copilot peut suggérer des formules, effectuer des analyses de type « scénario » ou créer des graphiques à partir de commandes en langage naturel comme « Montre-moi une courbe de tendance des ventes sur les cinq dernières années ». Dans PowerPoint, Copilot peut transformer un plan écrit en une présentation avec visuels, tandis que dans Outlook, il peut résumer des fils de courriels longs ou proposer des réponses soignées. Dans Teams, il peut fournir des résumés de réunion avec les points d’action mis en évidence pour un suivi rapide.

Orchestration inter-applications.
Copilot peut puiser dans plusieurs applications à la fois, permettant des flux de travail complexes qui nécessiteraient normalement des efforts manuels. Par exemple, un utilisateur peut dire à Copilot dans PowerPoint : « Crée une présentation à partir du rapport Word de la semaine dernière et des mises à jour du projet sur SharePoint. » Copilot rassemble alors les données structurées, le texte narratif et les éléments visuels dans un ensemble cohérent. Cette orchestration permet de gagner du temps et garantit la cohérence des résultats.

Contrôle utilisateur et retour d’expérience.
Microsoft 365 Copilot permet aux utilisateurs d’affiner et de contrôler les résultats. Si la première version ne répond pas aux attentes, les utilisateurs peuvent reformuler ou compléter leurs requêtes jusqu’à ce que le résultat corresponde à leur intention. Copilot permet également aux utilisateurs de supprimer l’historique des interactions enregistrées, leur assurant un contrôle total sur leurs données. De plus, des outils de retour sont intégrés pour que les utilisateurs puissent signaler les réponses inexactes ou peu utiles, ce qui contribue à améliorer les performances de Copilot au fil du temps.

Service d’orchestration de Copilot

Le service d’orchestration est le moteur de Copilot. Il gère la manière dont les requêtes des utilisateurs, les données de Microsoft Graph et le LLM interagissent pour produire des résultats sécurisés et pertinents. En pratique, il agit comme un contrôleur de trafic, veillant à ce que chaque demande soit traitée efficacement et conformément aux règles de l’entreprise.

Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, le service d’orchestration l’évalue, l’enrichit avec des données contextuelles et crée une version ancrée pour que le LLM puisse la traiter. Une fois la réponse générée, le service la formate pour l’application cible et applique les vérifications de conformité. Ce processus garantit que chaque résultat de Copilot est précis, bien structuré et conforme aux politiques organisationnelles.

Vue d’ensemble du fonctionnement du service d’orchestration de Copilot :

Réception de la requête.
Le service d’orchestration commence par capturer la demande de l’utilisateur. Les requêtes peuvent aller d’une commande simple comme « Résume ce courriel » à une plus complexe comme « Génère un plan de projet basé sur la réunion de la semaine dernière et la feuille de calcul budgétaire ». Le service classe la demande et la prépare pour évaluation.

Évaluation.
L’orchestrateur détermine quelles sources de données et quels plugins sont nécessaires pour répondre à la demande. Par exemple, si la requête concerne des informations financières, il peut interroger les données Excel via Graph et exclure les conversations Teams non pertinentes. Cette étape évite les traitements inutiles et garantit l’efficacité.

Enrichissement.
L’orchestrateur enrichit la requête avec davantage de contexte. Il peut extraire des notes de réunion depuis Teams, des documents associés depuis SharePoint, et des règles de formatage depuis les politiques de l’organisation. Il combine ensuite ces informations pour créer une requête précise destinée au LLM, évitant ainsi des résultats vagues ou trompeurs.

Exécution.
La requête ancrée est envoyée au modèle de langage étendu, qui génère une réponse en langage naturel. Par exemple, si l’utilisateur demande « Rédige un résumé des performances trimestrielles », le LLM produit un récit structuré intégrant les données agrégées.

Formatage.
Enfin, le service d’orchestration formate la réponse pour qu’elle soit livrée dans l’application. Dans Word, cela peut apparaître comme un document de plusieurs pages ; dans PowerPoint, comme des diapositives avec texte et visuels. À ce stade, des vérifications de conformité garantissent que la sortie respecte les étiquettes de sensibilité, les règles de prévention de perte de données (DLP) et les politiques de gouvernance avant d’être présentée à l’utilisateur.

Au-delà des données principales de Microsoft 365, le service d’orchestration prend en charge les plugins et connecteurs vers des systèmes externes comme les plateformes CRM, ERP ou RH. Cette fonctionnalité permet aux organisations d’étendre la portée de Copilot aux applications métier. Par exemple, une équipe commerciale peut intégrer Copilot à un CRM pour générer automatiquement une présentation de prévisions de ventes. Les administrateurs peuvent contrôler les connecteurs activés, garantissant que les politiques de gouvernance soient toujours respectées.

Fonctionnalités clés et cas d’usage

Copilot est conçu pour répondre aux besoins courants en matière de productivité dans Microsoft 365 en appliquant ses capacités d’intelligence artificielle à des tâches concrètes. Ces fonctionnalités couvrent la création de contenu, l’analyse de données, la collaboration et la recherche d’informations. En automatisant ou en améliorant les tâches routinières, Copilot aide les utilisateurs à gagner du temps et à se concentrer sur des travaux à plus forte valeur ajoutée.

Génération de contenu.
Copilot excelle dans la création de contenu au sein des applications Microsoft 365. Dans Word, il peut rédiger des documents à partir de notes de réunion ou de courriels. Dans PowerPoint, il peut créer des diapositives à partir d’un fichier Word ou résumer un rapport. Cette capacité repose sur sa compréhension du contexte et de la structure, ce qui en fait un outil idéal pour les utilisateurs qui doivent produire rapidement du contenu de qualité.

Analyse de données.
Dans Excel, Copilot peut analyser des ensembles de données, suggérer des formules et générer des visualisations. Il comprend les relations entre les points de données et peut fournir des informations telles que des tendances, des anomalies ou des prévisions. Cette fonctionnalité en fait un outil puissant pour les analystes métier et les décideurs qui doivent interpréter les données efficacement.

Résumés de réunions.
Copilot dans Teams peut résumer les réunions, extraire les points d’action et mettre en évidence les décisions clés. Il utilise les transcriptions et l’historique des discussions pour générer des résumés concis qui aident les utilisateurs à rester informés et alignés. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les équipes distribuées et la collaboration asynchrone.

Recherche universelle.
Copilot Search permet aux utilisateurs de rechercher dans les courriels, documents, discussions et plus encore en utilisant le langage naturel. Il utilise l’orchestration pour comprendre le sens des requêtes, et pas seulement les mots-clés. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs de trouver des informations pertinentes même s’ils ne connaissent pas le nom exact du fichier ou son emplacement.

Introduction au cycle de vie d’une requête Copilot

Chaque interaction avec Copilot suit un cycle de vie conçu pour produire des réponses sécurisées et pertinentes. Le processus commence par la requête de l’utilisateur, qui est ensuite enrichie avec des données provenant de Microsoft Graph et d’un index avancé avant d’être envoyée au modèle de langage étendu. Cela garantit que le LLM dispose de tout le contexte nécessaire pour fournir des résultats utiles.

Le cycle de vie intègre également des protections de niveau entreprise. Les données sont chiffrées en transit, les résultats sont filtrés par des vérifications de conformité, et seules les informations que l’utilisateur est autorisé à consulter sont incluses. En suivant ce processus structuré, Copilot maintient la confiance tout en offrant une assistance de haute qualité.

Étapes du cycle de vie d’une requête Copilot :

Requête utilisateur.
Le processus commence lorsque l’utilisateur saisit une requête dans une application Microsoft 365. Cette requête initiale peut être une demande de résumé de document, d’analyse de données ou de rédaction de courriel.

Ancrage.
Copilot enrichit la requête avec des données contextuelles extraites de Microsoft Graph et d’un index avancé. L’indexation aide Copilot à comprendre le sens des mots et pas seulement les mots-clés, garantissant des résultats plus pertinents. Les données ancrées peuvent inclure des transcriptions de réunions, des documents associés ou des courriels récents. Par exemple, si la demande est « Résume la réunion de la semaine dernière », l’ancrage permet au LLM de savoir de quelle réunion il s’agit, qui y a participé et quels sujets ont été abordés. Cette étape évite les réponses vagues et aligne le résultat sur la réalité organisationnelle.

Génération de la réponse.
La requête ancrée est ensuite envoyée au LLM, qui la traite et génère une réponse en langage naturel. Le service d’orchestration veille à ce que la réponse soit soignée et prête à être présentée dans l’application concernée. Cette réponse est renvoyée à l’application et affichée à l’utilisateur.

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