{"id":12061,"date":"2026-01-28T09:25:44","date_gmt":"2026-01-28T09:25:44","guid":{"rendered":"https:\/\/techhub.saworks.io\/?post_type=docs&p=12061"},"modified":"2026-01-28T09:25:44","modified_gmt":"2026-01-28T09:25:44","slug":"comment-fonctionnent-les-agents-declaratifs","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/docs\/tutoriel-agent-intermediaire\/etendre-microsoft-365-copilot-dans-copilot-studio\/comment-fonctionnent-les-agents-declaratifs\/","title":{"rendered":"Comment fonctionnent les agents d\u00e9claratifs"},"content":{"rendered":"\n
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Maintenant que nous connaissons les bases d\u2019un agent d\u00e9claratif, examinons son fonctionnement en coulisses. Vous allez d\u00e9couvrir toutes les composantes des agents d\u00e9claratifs et voir comment elles s\u2019assemblent pour cr\u00e9er un agent. Ces connaissances vous aident \u00e0 d\u00e9cider si un agent d\u00e9claratif convient \u00e0 votre besoin.<\/p>\n\n\n\n

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Connaissances personnalis\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les agents d\u00e9claratifs utilisent des connaissances personnalis\u00e9es pour fournir des donn\u00e9es et du contexte suppl\u00e9mentaires \u00e0 Microsoft 365 Copilot, cibl\u00e9s sur un sc\u00e9nario ou une t\u00e2che sp\u00e9cifique.<\/p>\n\n\n\n

Les connaissances personnalis\u00e9es se composent de deux parties :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Instructions personnalis\u00e9es<\/strong> : d\u00e9finissent comment l\u2019agent doit se comporter et comment ses r\u00e9ponses doivent \u00eatre formul\u00e9es.<\/li>\n\n\n\n
  • Ancrage personnalis\u00e9 (custom grounding)<\/strong> : d\u00e9finit les sources de donn\u00e9es que l\u2019agent peut utiliser dans ses r\u00e9ponses.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
    <\/div>\n\n\n\n

    Que sont les instructions personnalis\u00e9es ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Les instructions sont des directives ou recommandations sp\u00e9cifiques transmises au mod\u00e8le de base afin de fa\u00e7onner ses r\u00e9ponses. Elles peuvent inclure :<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • D\u00e9finitions de t\u00e2ches<\/strong> : pr\u00e9ciser ce que le mod\u00e8le doit faire, comme r\u00e9pondre \u00e0 des questions, r\u00e9sumer du texte ou g\u00e9n\u00e9rer du contenu cr\u00e9atif.<\/li>\n\n\n\n
    • Directives comportementales<\/strong> : d\u00e9finir le ton, le style et le niveau de d\u00e9tail des r\u00e9ponses pour qu\u2019elles correspondent aux attentes de l\u2019utilisateur.<\/li>\n\n\n\n
    • Restrictions de contenu<\/strong> : sp\u00e9cifier ce que le mod\u00e8le doit \u00e9viter, comme les sujets sensibles ou le contenu prot\u00e9g\u00e9 par droits d\u2019auteur.<\/li>\n\n\n\n
    • R\u00e8gles de mise en forme<\/strong> : indiquer comment la sortie doit \u00eatre structur\u00e9e, par exemple sous forme de listes \u00e0 puces ou selon des styles particuliers.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
      <\/div>\n\n\n\n

      Exemple dans notre sc\u00e9nario de support informatique :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      \n

      Vous \u00eates IT Support, un assistant intelligent con\u00e7u pour r\u00e9pondre aux questions courantes de support informatique des employ\u00e9s de Contoso Electronics et g\u00e9rer les tickets de support. Vous pouvez utiliser l\u2019action Tickets et les documents du site SharePoint Online IT Help Desk comme sources d\u2019information. Lorsque vous ne trouvez pas les informations n\u00e9cessaires, privil\u00e9giez les documents du site IT Help Desk plut\u00f4t que vos propres connaissances d\u2019entra\u00eenement et veillez \u00e0 ce que vos r\u00e9ponses ne soient pas sp\u00e9cifiques \u00e0 Contoso Electronics. Incluez toujours une source cit\u00e9e dans vos r\u00e9ponses. Vos r\u00e9ponses doivent \u00eatre concises et adapt\u00e9es \u00e0 un public non technique.<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

      <\/div>\n\n\n\n

      Qu\u2019est\u2011ce que l\u2019ancrage personnalis\u00e9 (custom grounding) ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      L\u2019ancrage est le processus consistant \u00e0 connecter les mod\u00e8les de langage (LLM) \u00e0 des informations r\u00e9elles, afin de produire des r\u00e9ponses plus pr\u00e9cises et pertinentes. Les donn\u00e9es d\u2019ancrage servent \u00e0 fournir du contexte et du support au LLM lors de la g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses. Elles r\u00e9duisent la n\u00e9cessit\u00e9 pour le mod\u00e8le de s\u2019appuyer uniquement sur ses donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement et am\u00e9liorent la qualit\u00e9 des r\u00e9ponses.<\/p>\n\n\n\n

      Par d\u00e9faut, un agent d\u00e9claratif n\u2019est connect\u00e9 \u00e0 aucune source de donn\u00e9es. Vous pouvez configurer un agent d\u00e9claratif pour utiliser une ou plusieurs sources de donn\u00e9es Microsoft 365 :<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Documents stock\u00e9s dans OneDrive<\/li>\n\n\n\n
      • Documents stock\u00e9s dans SharePoint Online<\/li>\n\n\n\n
      • Contenu int\u00e9gr\u00e9 \u00e0 Microsoft 365 via un connecteur Copilot<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        En plus de cela, un agent d\u00e9claratif peut \u00eatre configur\u00e9 pour utiliser les r\u00e9sultats de recherche Web provenant de Bing.com.<\/p>\n\n\n\n

        Exemple dans notre sc\u00e9nario IT :<\/strong>
        Une biblioth\u00e8que de documents SharePoint Online est utilis\u00e9e comme source de donn\u00e9es d\u2019ancrage.<\/p>\n\n\n\n

        Lorsque Copilot utilise des donn\u00e9es d\u2019ancrage dans une r\u00e9ponse, la source est r\u00e9f\u00e9renc\u00e9e et cit\u00e9e dans la r\u00e9ponse.<\/p>\n\n\n\n

        <\/div>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        <\/div>\n\n\n\n

        Actions personnalis\u00e9es<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        Les actions personnalis\u00e9es permettent aux agents d\u00e9claratifs d\u2019interagir en temps r\u00e9el avec des syst\u00e8mes externes. Vous cr\u00e9ez des actions personnalis\u00e9es et les int\u00e9grez \u00e0 l\u2019agent d\u00e9claratif pour lire et mettre \u00e0 jour des donn\u00e9es dans des syst\u00e8mes externes en utilisant des API.<\/p>\n\n\n\n

        Par exemple, dans notre sc\u00e9nario de support informatique, une action personnalis\u00e9e est utilis\u00e9e pour lire et \u00e9crire des donn\u00e9es dans le syst\u00e8me de gestion des tickets de support via une API.<\/p>\n\n\n\n

        <\/div>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        <\/div>\n\n\n\n

        Comment un agent d\u00e9claratif utilise\u2011t\u2011il les connaissances personnalis\u00e9es et les actions personnalis\u00e9es pour r\u00e9pondre aux questions ?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        Voyons comment les connaissances personnalis\u00e9es et les actions personnalis\u00e9es sont utilis\u00e9es ensemble dans un agent d\u00e9claratif pour r\u00e9soudre notre probl\u00e8me de support informatique.<\/p>\n\n\n\n

        Vous cr\u00e9ez un agent d\u00e9claratif avec la configuration suivante :<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Instructions personnalis\u00e9es<\/strong> : utiliser des instructions pour fa\u00e7onner les r\u00e9ponses afin qu\u2019elles soient adapt\u00e9es aux utilisateurs non techniques.<\/li>\n\n\n\n
        • Donn\u00e9es d\u2019ancrage personnalis\u00e9es<\/strong> : utiliser des donn\u00e9es d\u2019ancrage pour am\u00e9liorer la pertinence et la pr\u00e9cision des r\u00e9ponses. Par exemple, utiliser des informations stock\u00e9es dans des articles de base de connaissances sur un site SharePoint Online.<\/li>\n\n\n\n
        • Action personnalis\u00e9e<\/strong> : utiliser des actions pour acc\u00e9der en temps r\u00e9el aux donn\u00e9es de syst\u00e8mes externes. Par exemple, utiliser une action pour interagir avec les donn\u00e9es du syst\u00e8me de gestion des tickets via son API afin de g\u00e9rer les tickets en langage naturel.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
          <\/div>\n\n\n\n

          Les \u00e9tapes suivantes d\u00e9crivent comment Microsoft 365 Copilot traite les requ\u00eates des utilisateurs et g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse :<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
            \n
          1. Entr\u00e9e :<\/strong> L\u2019utilisateur soumet une requ\u00eate.<\/li>\n\n\n\n
          2. V\u00e9rifications pr\u00e9liminaires :<\/strong> Copilot effectue des contr\u00f4les d\u2019IA responsable et des mesures de s\u00e9curit\u00e9 pour s\u2019assurer que la requ\u00eate utilisateur ne pr\u00e9sente aucun risque.<\/li>\n\n\n\n
          3. Raisonnement :<\/strong> Copilot cr\u00e9e un plan pour r\u00e9pondre \u00e0 la requ\u00eate de l\u2019utilisateur.<\/li>\n\n\n\n
          4. Donn\u00e9es d\u2019ancrage :<\/strong> Copilot r\u00e9cup\u00e8re les informations pertinentes dans les donn\u00e9es d\u2019ancrage.<\/li>\n\n\n\n
          5. Actions :<\/strong> Copilot r\u00e9cup\u00e8re les donn\u00e9es provenant des actions pertinentes.<\/li>\n\n\n\n
          6. Instructions :<\/strong> Copilot r\u00e9cup\u00e8re les instructions de l\u2019agent d\u00e9claratif.<\/li>\n\n\n\n
          7. R\u00e9ponse :<\/strong> L\u2019orchestrateur de Copilot compile toutes les donn\u00e9es collect\u00e9es durant le processus de raisonnement et les transmet au LLM pour cr\u00e9er une r\u00e9ponse finale.<\/li>\n\n\n\n
          8. Sortie :<\/strong> Copilot d\u00e9livre la r\u00e9ponse dans l\u2019interface utilisateur et met \u00e0 jour la conversation.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
            <\/div>\n\n\n\n

            Unit\u00e9 suivante : Quand utiliser des agents d\u00e9claratifs<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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