{"id":9503,"date":"2025-11-04T09:16:48","date_gmt":"2025-11-04T09:16:48","guid":{"rendered":"https:\/\/techhub.saworks.io\/?post_type=docs&p=9503"},"modified":"2025-12-02T12:12:11","modified_gmt":"2025-12-02T12:12:11","slug":"introduction-a-microsoft-365-copilot","status":"publish","type":"docs","link":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/docs\/tutoriel-agent-debutant\/explorez-microsoft-365-copilot-et-ladministration-des-agents\/introduction-a-microsoft-365-copilot\/","title":{"rendered":"Introduction \u00e0 Microsoft 365 Copilot"},"content":{"rendered":"\n
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Microsoft 365 Copilot est un assistant aliment\u00e9 par l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, int\u00e9gr\u00e9 directement dans des applications comme Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams. Contrairement aux outils d\u2019IA grand public, Copilot fonctionne \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur du locataire Microsoft 365 de votre organisation, ce qui signifie qu\u2019il ne peut utiliser que les donn\u00e9es auxquelles l\u2019utilisateur connect\u00e9 a d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s. Ces donn\u00e9es incluent les fichiers, les discussions, les courriels, les calendriers et autres contenus connect\u00e9s via Microsoft Graph. En ancrant ses r\u00e9ponses dans des donn\u00e9es r\u00e9elles de l\u2019organisation, Copilot garantit que ses r\u00e9sultats sont \u00e0 la fois intelligents et pertinents pour chaque utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

En arri\u00e8re-plan, Copilot combine trois composants cl\u00e9s : Microsoft Graph pour la connectivit\u00e9 s\u00e9curis\u00e9e aux donn\u00e9es, un service d\u2019orchestration pour g\u00e9rer les invites et les r\u00e8gles, et des mod\u00e8les de langage \u00e9tendus (LLMs) qui g\u00e9n\u00e8rent des r\u00e9ponses en langage naturel. Ces composants font de Copilot un outil de productivit\u00e9 extr\u00eamement puissant, tout en soulevant des consid\u00e9rations importantes pour les administrateurs informatiques en mati\u00e8re de gouvernance, de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9. Cette unit\u00e9 de formation pr\u00e9sente les bases du fonctionnement de Copilot et les \u00e9l\u00e9ments architecturaux qui lui permettent d\u2019op\u00e9rer dans Microsoft 365.<\/p>\n\n\n\n

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Architecture de Microsoft 365 Copilot<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Pour g\u00e9rer efficacement Microsoft 365 Copilot, les administrateurs doivent d\u2019abord comprendre qu\u2019il ne s\u2019agit pas d\u2019une application autonome, mais d\u2019un ensemble de fonctionnalit\u00e9s intelligentes int\u00e9gr\u00e9es directement dans les applications Microsoft 365. Ces fonctionnalit\u00e9s sont aliment\u00e9es par Microsoft Graph, un service d\u2019orchestration et des mod\u00e8les de langage \u00e9tendus (LLMs), qui travaillent ensemble pour fournir une assistance contextuelle. Copilot s\u2019adapte \u00e0 la t\u00e2che en cours de l\u2019utilisateur, qu\u2019il s\u2019agisse de r\u00e9diger un document, d\u2019analyser des donn\u00e9es ou de r\u00e9sumer une r\u00e9union, en s\u2019appuyant sur les donn\u00e9es organisationnelles auxquelles l\u2019utilisateur a d\u00e9j\u00e0 acc\u00e8s.<\/p>\n\n\n\n

Lorsqu\u2019un utilisateur soumet une invite comme \u00ab R\u00e9sume cette conversation par e-mail \u00bb ou \u00ab Cr\u00e9e un plan de projet bas\u00e9 sur la r\u00e9union de la semaine derni\u00e8re \u00bb, Copilot r\u00e9cup\u00e8re de mani\u00e8re s\u00e9curis\u00e9e le contenu pertinent via Graph, l\u2019enrichit avec les r\u00e8gles d\u2019orchestration, et g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse gr\u00e2ce au LLM. La pr\u00e9cision et l\u2019utilit\u00e9 de ces r\u00e9sultats d\u00e9pendent fortement de la gouvernance des donn\u00e9es de l\u2019organisation, des autorisations bas\u00e9es sur les r\u00f4les et des param\u00e8tres de conformit\u00e9. Des donn\u00e9es bien structur\u00e9es et des politiques claires am\u00e9liorent non seulement les performances de Copilot, mais garantissent \u00e9galement qu\u2019il reste conforme aux exigences de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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Les sections suivantes d\u00e9veloppent ces composants cl\u00e9s de Microsoft 365 Copilot.<\/p>\n\n\n\n

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Microsoft Graph<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Microsoft Graph est la colonne vert\u00e9brale de l\u2019intelligence de Microsoft 365 Copilot. Il agit comme une couche de donn\u00e9es unifi\u00e9e qui connecte les informations provenant de l\u2019ensemble des services Microsoft 365 \u2014 courriels, fichiers, r\u00e9unions, discussions, et plus encore \u2014 dans un cadre unique et s\u00e9curis\u00e9. En reliant les donn\u00e9es et l\u2019activit\u00e9 des utilisateurs, Graph permet \u00e0 Copilot de comprendre non seulement quelles informations existent, mais aussi comment elles sont li\u00e9es aux personnes, aux projets et aux t\u00e2ches.<\/p>\n\n\n\n

Graph b\u00e9n\u00e9ficie \u00e9galement d\u2019un indexation avanc\u00e9e qui lui permet de comprendre le sens des mots et des expressions, et pas seulement les mots-cl\u00e9s, garantissant ainsi des r\u00e9sultats plus pertinents. Au lieu de rechercher uniquement des correspondances exactes, Copilot reconna\u00eet les concepts associ\u00e9s. Par exemple, il peut relier une demande de \u00ab progr\u00e8s financiers du T2 \u00bb \u00e0 un document intitul\u00e9 \u00ab Analyse des revenus trimestriels \u00bb. Cette capacit\u00e9 \u00e0 faire correspondre l\u2019intention plut\u00f4t que la formulation exacte rend les recherches et les r\u00e9ponses plus naturelles et utiles. Cette conscience contextuelle transforme Copilot en bien plus qu\u2019un outil de recherche : elle permet des r\u00e9ponses significatives et adapt\u00e9es \u00e0 la situation, fond\u00e9es sur des donn\u00e9es r\u00e9elles de l\u2019organisation.<\/p>\n\n\n\n

Contrairement aux m\u00e9thodes traditionnelles d\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es qui reposent sur des requ\u00eates statiques ou des correspondances simples de mots-cl\u00e9s, Microsoft Graph se distingue par son adaptabilit\u00e9 dynamique. Il comprend comment les personnes, le contenu et les activit\u00e9s sont connect\u00e9s. Par exemple, si un responsable demande \u00e0 Copilot des \u00ab mises \u00e0 jour de l\u2019\u00e9quipe \u00bb, Graph sait qui sont ses collaborateurs directs, v\u00e9rifie sur quoi ces personnes ont travaill\u00e9, et rassemble les fichiers ou conversations les plus pertinents. Ce processus va au-del\u00e0 de la simple correspondance de mots-cl\u00e9s \u2014 il s\u2019agit de cartographier les relations pour fournir des informations personnalis\u00e9es et pr\u00e9cises, dans le respect des limites de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9 de l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

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Vue d\u2019ensemble du fonctionnement de Microsoft Graph :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Agr\u00e9gation des donn\u00e9es.<\/strong>
Graph agr\u00e8ge les donn\u00e9es provenant des services Microsoft 365 tels que Exchange Online, SharePoint, OneDrive et Teams. Ainsi, les courriels, calendriers, documents, transcriptions de discussions et notes de r\u00e9union sont tous accessibles via une seule couche d\u2019API. Par exemple, si un utilisateur demande \u00e0 Copilot de r\u00e9diger un rapport trimestriel d\u2019activit\u00e9, Graph peut extraire des courriels depuis Exchange, des feuilles de calcul financi\u00e8res depuis OneDrive, et des rapports d\u2019\u00e9tat depuis Teams, fournissant ainsi au LLM un ensemble de donn\u00e9es complet.<\/p>\n\n\n\n

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Cartographie des relations.<\/strong>
Au-del\u00e0 du simple stockage de donn\u00e9es, Graph mod\u00e9lise les relations entre les personnes, les fichiers et les activit\u00e9s. Par exemple, Graph ne se contente pas de savoir qu\u2019un document existe. Il peut aussi indiquer qu\u2019Alice et Bob l\u2019ont co\u00e9crit, qu\u2019il a \u00e9t\u00e9 discut\u00e9 dans un canal Teams, et qu\u2019il \u00e9tait li\u00e9 \u00e0 une invitation de calendrier pour une revue de projet. Cette cartographie permet \u00e0 Copilot de r\u00e9pondre \u00e0 des questions nuanc\u00e9es comme : \u00ab Qui a contribu\u00e9 \u00e0 la derni\u00e8re proposition commerciale et quels retours la direction a-t-elle donn\u00e9s ? \u00bb<\/p>\n\n\n\n

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Contexte dynamique.<\/strong>
Graph fournit un contexte dynamique en direct en filtrant les informations selon ce que l\u2019utilisateur est en train de faire et ce \u00e0 quoi il a acc\u00e8s. Par exemple, lorsqu\u2019un responsable tape \u00ab Montre-moi les mises \u00e0 jour de mon \u00e9quipe \u00bb, Graph sait qui sont ses collaborateurs directs et peut faire remonter les courriels, documents ou discussions les plus pertinents. Cela \u00e9vite \u00e0 Copilot de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9riques et permet de produire des r\u00e9sultats adapt\u00e9s aux besoins imm\u00e9diats de l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

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S\u00e9curit\u00e9 et conformit\u00e9.<\/strong>
Microsoft Graph est con\u00e7u avec une s\u00e9curit\u00e9 de niveau entreprise. Il applique le contr\u00f4le d\u2019acc\u00e8s bas\u00e9 sur les r\u00f4les, les \u00e9tiquettes de sensibilit\u00e9, le chiffrement et les politiques d\u2019acc\u00e8s conditionnel. Si un utilisateur n\u2019a pas l\u2019autorisation de voir un fichier de paie sensible, Copilot ne peut ni le r\u00e9cup\u00e9rer ni l\u2019exposer. Par exemple, si un stagiaire en finance demande \u00ab toutes les donn\u00e9es de r\u00e9mun\u00e9ration \u00bb, Copilot ne fournit que les informations auxquelles il est autoris\u00e9 \u00e0 acc\u00e9der, respectant ainsi les limites de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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Mod\u00e8les de langage \u00e9tendus (LLMs)<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Les mod\u00e8les de langage \u00e9tendus (LLMs) sont le moteur de raisonnement derri\u00e8re Copilot. Tandis que Microsoft Graph fournit les donn\u00e9es et le contexte, le LLM interpr\u00e8te les requ\u00eates et g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9ponses naturelles et proches du langage humain. Ces mod\u00e8les, h\u00e9berg\u00e9s dans le service Azure OpenAI de Microsoft, sont ajust\u00e9s pour les cas d\u2019usage en entreprise, garantissant leur capacit\u00e9 \u00e0 accomplir des t\u00e2ches comme r\u00e9diger des propositions, r\u00e9sumer des rapports ou analyser des feuilles de calcul avec pr\u00e9cision et professionnalisme.<\/p>\n\n\n\n

Ce qui rend les LLMs de Copilot uniques, c\u2019est leur fonctionnement avec les garde-fous organisationnels. Les requ\u00eates sont \u00ab ancr\u00e9es \u00bb dans les donn\u00e9es de Graph et filtr\u00e9es par des r\u00e8gles syst\u00e8me avant d\u2019atteindre le LLM, garantissant des r\u00e9sultats contextuels et conformes. Comme les mod\u00e8les fonctionnent dans un environnement isol\u00e9 par locataire, les donn\u00e9es sensibles ne sont jamais int\u00e9gr\u00e9es aux ensembles d\u2019entra\u00eenement publics. Le r\u00e9sultat est un \u00e9quilibre puissant entre raisonnement avanc\u00e9 par IA et s\u00e9curit\u00e9 de niveau entreprise.<\/p>\n\n\n\n

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Vue d\u2019ensemble de l\u2019utilisation des LLMs par Microsoft 365 Copilot :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Requ\u00eates ancr\u00e9es.<\/strong>
Lorsqu\u2019un utilisateur soumet une demande, Copilot l\u2019enrichit avant de l\u2019envoyer au LLM. Par exemple, si un utilisateur tape \u00ab R\u00e9dige une proposition de projet \u00bb, Copilot extrait les courriels, documents et notes de r\u00e9union pertinents depuis Graph et ajoute des instructions syst\u00e8me telles que \u00ab Formate la sortie comme un document professionnel \u00bb. Ce processus garantit que le LLM dispose de tout le contexte n\u00e9cessaire pour produire un r\u00e9sultat pertinent, plut\u00f4t qu\u2019une proposition g\u00e9n\u00e9rique.<\/p>\n\n\n\n

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G\u00e9n\u00e9ration de la sortie.<\/strong>
Une fois la requ\u00eate ancr\u00e9e construite, le LLM g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse qui \u00e9quilibre l\u2019intention de l\u2019utilisateur avec les garde-fous de l\u2019entreprise. Par exemple, si la demande est \u00ab R\u00e9sume les r\u00e9sultats financiers du T3 \u00bb, le LLM produit un rapport concis mettant en \u00e9vidence les tendances et les \u00e9carts sans inventer de donn\u00e9es. La couche d\u2019orchestration veille ensuite \u00e0 ce que la r\u00e9ponse soit correctement format\u00e9e pour l\u2019application cible, que ce soit un document Word, un tableau Excel ou une diapositive PowerPoint.<\/p>\n\n\n\n

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Fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s des LLMs :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Isolation et s\u00e9curit\u00e9.<\/strong>
Les LLMs de Copilot fonctionnent dans un environnement isol\u00e9 qui prot\u00e8ge les donn\u00e9es de l\u2019organisation. Aucune des informations trait\u00e9es par Copilot n\u2019est utilis\u00e9e pour r\u00e9entra\u00eener la version publique des mod\u00e8les GPT (Generative Pretrained Transformer). Les LLMs de Copilot sont des mod\u00e8les d\u2019IA avanc\u00e9s entra\u00een\u00e9s sur de vastes ensembles de donn\u00e9es publiques pour comprendre et g\u00e9n\u00e9rer un langage humain. Bien que Copilot utilise GPT pour assister les utilisateurs, les donn\u00e9es qu\u2019il traite restent priv\u00e9es et ne servent pas \u00e0 am\u00e9liorer ou mettre \u00e0 jour le mod\u00e8le public. Par exemple, si un cabinet d\u2019avocats utilise Copilot pour r\u00e9sumer des notes de cas confidentielles, ces donn\u00e9es sensibles restent dans le locataire et n\u2019influencent pas le mod\u00e8le global. Ce processus garantit la conformit\u00e9 et la tranquillit\u00e9 d\u2019esprit des organisations.<\/p>\n\n\n\n

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Ajustement pour les entreprises.<\/strong>
Bien que le mod\u00e8le de base des LLMs soit con\u00e7u pour traiter une large gamme de sujets g\u00e9n\u00e9raux, Microsoft le personnalise pour un usage professionnel en ajoutant des couches d\u2019ajustement sp\u00e9cifiques \u00e0 l\u2019entreprise et de s\u00e9curit\u00e9. Ces am\u00e9liorations aident le mod\u00e8le \u00e0 comprendre le contexte organisationnel \u2014 comme les r\u00f4les, les outils et les flux de travail. Elles garantissent \u00e9galement que les r\u00e9ponses des LLMs respectent les politiques de l\u2019entreprise, les normes de confidentialit\u00e9 et les exigences de conformit\u00e9. Ainsi, les LLMs sont optimis\u00e9s pour des t\u00e2ches professionnelles structur\u00e9es telles que la r\u00e9daction de comptes rendus de r\u00e9union, l\u2019analyse de feuilles de calcul ou la r\u00e9daction de contrats. Par exemple, dans Excel, Copilot peut expliquer ce que fait une formule complexe et sugg\u00e9rer des moyens de la simplifier \u2014 ce qu\u2019un LLM grand public aurait du mal \u00e0 faire de mani\u00e8re fiable.<\/p>\n\n\n\n

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Scalabilit\u00e9.<\/strong>
Les LLMs h\u00e9berg\u00e9s sur Azure sont con\u00e7us pour fonctionner de mani\u00e8re constante, m\u00eame lorsqu\u2019ils sont utilis\u00e9s par de grandes organisations. Que 10 ou 10 000 personnes soumettent des requ\u00eates simultan\u00e9ment, le syst\u00e8me est con\u00e7u pour g\u00e9rer la charge sans compromettre la vitesse ni la pr\u00e9cision. Par exemple, lors d\u2019un cycle de revue trimestrielle \u00e0 l\u2019\u00e9chelle de l\u2019entreprise, plusieurs d\u00e9partements peuvent utiliser Copilot pour analyser des rapports en m\u00eame temps, et l\u2019infrastructure LLM garantit que les r\u00e9ponses restent rapides et fiables.<\/p>\n\n\n\n

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Applications Microsoft 365<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Copilot est int\u00e9gr\u00e9 directement dans les applications Microsoft 365 telles que Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams. Plut\u00f4t que d\u2019apprendre une nouvelle plateforme, les utilisateurs interagissent avec Copilot via les outils qu\u2019ils connaissent d\u00e9j\u00e0, ce qui lui permet de g\u00e9n\u00e9rer du contenu, d\u2019analyser des donn\u00e9es ou de r\u00e9sumer des communications de mani\u00e8re fluide dans chaque application. Cette int\u00e9gration native fait de Copilot un assistant intuitif du quotidien, plut\u00f4t qu\u2019un simple compl\u00e9ment.<\/p>\n\n\n\n

Un autre point fort est l\u2019orchestration inter-applications. Copilot peut relier du contenu entre diff\u00e9rentes applications, comme extraire des chiffres d\u2019Excel pour les int\u00e9grer dans une pr\u00e9sentation PowerPoint ou r\u00e9sumer un rapport Word \u00e0 utiliser dans Teams. Cette flexibilit\u00e9 r\u00e9duit le travail manuel chronophage et garantit la coh\u00e9rence entre les documents, les pr\u00e9sentations et les \u00e9changes.<\/p>\n\n\n\n

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Vue d\u2019ensemble du fonctionnement de Microsoft 365 Copilot dans les applications Microsoft 365 :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Int\u00e9gration native \u00e0 l\u2019interface utilisateur.<\/strong>
Chaque application Microsoft 365 pr\u00e9sente Copilot dans le flux naturel de son interface. Par exemple, dans Word, Copilot peut appara\u00eetre sous forme de volet de r\u00e9daction et de r\u00e9sum\u00e9, permettant aux utilisateurs de g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles sections de texte ou de condenser des passages longs. Dans Excel, Copilot peut sugg\u00e9rer des formules, effectuer des analyses de type \u00ab sc\u00e9nario \u00bb ou cr\u00e9er des graphiques \u00e0 partir de commandes en langage naturel comme \u00ab Montre-moi une courbe de tendance des ventes sur les cinq derni\u00e8res ann\u00e9es \u00bb. Dans PowerPoint, Copilot peut transformer un plan \u00e9crit en une pr\u00e9sentation avec visuels, tandis que dans Outlook, il peut r\u00e9sumer des fils de courriels longs ou proposer des r\u00e9ponses soign\u00e9es. Dans Teams, il peut fournir des r\u00e9sum\u00e9s de r\u00e9union avec les points d\u2019action mis en \u00e9vidence pour un suivi rapide.<\/p>\n\n\n\n

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Orchestration inter-applications.<\/strong>
Copilot peut puiser dans plusieurs applications \u00e0 la fois, permettant des flux de travail complexes qui n\u00e9cessiteraient normalement des efforts manuels. Par exemple, un utilisateur peut dire \u00e0 Copilot dans PowerPoint : \u00ab Cr\u00e9e une pr\u00e9sentation \u00e0 partir du rapport Word de la semaine derni\u00e8re et des mises \u00e0 jour du projet sur SharePoint. \u00bb Copilot rassemble alors les donn\u00e9es structur\u00e9es, le texte narratif et les \u00e9l\u00e9ments visuels dans un ensemble coh\u00e9rent. Cette orchestration permet de gagner du temps et garantit la coh\u00e9rence des r\u00e9sultats.<\/p>\n\n\n\n

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Contr\u00f4le utilisateur et retour d\u2019exp\u00e9rience.<\/strong>
Microsoft 365 Copilot permet aux utilisateurs d\u2019affiner et de contr\u00f4ler les r\u00e9sultats. Si la premi\u00e8re version ne r\u00e9pond pas aux attentes, les utilisateurs peuvent reformuler ou compl\u00e9ter leurs requ\u00eates jusqu\u2019\u00e0 ce que le r\u00e9sultat corresponde \u00e0 leur intention. Copilot permet \u00e9galement aux utilisateurs de supprimer l\u2019historique des interactions enregistr\u00e9es, leur assurant un contr\u00f4le total sur leurs donn\u00e9es. De plus, des outils de retour sont int\u00e9gr\u00e9s pour que les utilisateurs puissent signaler les r\u00e9ponses inexactes ou peu utiles, ce qui contribue \u00e0 am\u00e9liorer les performances de Copilot au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n

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Service d\u2019orchestration de Copilot<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Le service d\u2019orchestration est le moteur de Copilot. Il g\u00e8re la mani\u00e8re dont les requ\u00eates des utilisateurs, les donn\u00e9es de Microsoft Graph et le LLM interagissent pour produire des r\u00e9sultats s\u00e9curis\u00e9s et pertinents. En pratique, il agit comme un contr\u00f4leur de trafic, veillant \u00e0 ce que chaque demande soit trait\u00e9e efficacement et conform\u00e9ment aux r\u00e8gles de l\u2019entreprise.<\/p>\n\n\n\n

Lorsqu\u2019un utilisateur soumet une requ\u00eate, le service d\u2019orchestration l\u2019\u00e9value, l\u2019enrichit avec des donn\u00e9es contextuelles et cr\u00e9e une version ancr\u00e9e pour que le LLM puisse la traiter. Une fois la r\u00e9ponse g\u00e9n\u00e9r\u00e9e, le service la formate pour l\u2019application cible et applique les v\u00e9rifications de conformit\u00e9. Ce processus garantit que chaque r\u00e9sultat de Copilot est pr\u00e9cis, bien structur\u00e9 et conforme aux politiques organisationnelles.<\/p>\n\n\n\n

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Vue d\u2019ensemble du fonctionnement du service d\u2019orchestration de Copilot :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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R\u00e9ception de la requ\u00eate.<\/strong>
Le service d\u2019orchestration commence par capturer la demande de l\u2019utilisateur. Les requ\u00eates peuvent aller d\u2019une commande simple comme \u00ab R\u00e9sume ce courriel \u00bb \u00e0 une plus complexe comme \u00ab G\u00e9n\u00e8re un plan de projet bas\u00e9 sur la r\u00e9union de la semaine derni\u00e8re et la feuille de calcul budg\u00e9taire \u00bb. Le service classe la demande et la pr\u00e9pare pour \u00e9valuation.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c9valuation.<\/strong>
L\u2019orchestrateur d\u00e9termine quelles sources de donn\u00e9es et quels plugins sont n\u00e9cessaires pour r\u00e9pondre \u00e0 la demande. Par exemple, si la requ\u00eate concerne des informations financi\u00e8res, il peut interroger les donn\u00e9es Excel via Graph et exclure les conversations Teams non pertinentes. Cette \u00e9tape \u00e9vite les traitements inutiles et garantit l\u2019efficacit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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

Enrichissement.<\/strong>
L\u2019orchestrateur enrichit la requ\u00eate avec davantage de contexte. Il peut extraire des notes de r\u00e9union depuis Teams, des documents associ\u00e9s depuis SharePoint, et des r\u00e8gles de formatage depuis les politiques de l\u2019organisation. Il combine ensuite ces informations pour cr\u00e9er une requ\u00eate pr\u00e9cise destin\u00e9e au LLM, \u00e9vitant ainsi des r\u00e9sultats vagues ou trompeurs.<\/p>\n\n\n\n

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

Ex\u00e9cution.<\/strong>
La requ\u00eate ancr\u00e9e est envoy\u00e9e au mod\u00e8le de langage \u00e9tendu, qui g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse en langage naturel. Par exemple, si l\u2019utilisateur demande \u00ab R\u00e9dige un r\u00e9sum\u00e9 des performances trimestrielles \u00bb, le LLM produit un r\u00e9cit structur\u00e9 int\u00e9grant les donn\u00e9es agr\u00e9g\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

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

Formatage.<\/strong>
Enfin, le service d\u2019orchestration formate la r\u00e9ponse pour qu\u2019elle soit livr\u00e9e dans l\u2019application. Dans Word, cela peut appara\u00eetre comme un document de plusieurs pages ; dans PowerPoint, comme des diapositives avec texte et visuels. \u00c0 ce stade, des v\u00e9rifications de conformit\u00e9 garantissent que la sortie respecte les \u00e9tiquettes de sensibilit\u00e9, les r\u00e8gles de pr\u00e9vention de perte de donn\u00e9es (DLP) et les politiques de gouvernance avant d\u2019\u00eatre pr\u00e9sent\u00e9e \u00e0 l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

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

Au-del\u00e0 des donn\u00e9es principales de Microsoft 365, le service d\u2019orchestration prend en charge les plugins et connecteurs vers des syst\u00e8mes externes comme les plateformes CRM, ERP ou RH. Cette fonctionnalit\u00e9 permet aux organisations d\u2019\u00e9tendre la port\u00e9e de Copilot aux applications m\u00e9tier. Par exemple, une \u00e9quipe commerciale peut int\u00e9grer Copilot \u00e0 un CRM pour g\u00e9n\u00e9rer automatiquement une pr\u00e9sentation de pr\u00e9visions de ventes. Les administrateurs peuvent contr\u00f4ler les connecteurs activ\u00e9s, garantissant que les politiques de gouvernance soient toujours respect\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

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Fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s et cas d\u2019usage<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Copilot est con\u00e7u pour r\u00e9pondre aux besoins courants en mati\u00e8re de productivit\u00e9 dans Microsoft 365 en appliquant ses capacit\u00e9s d\u2019intelligence artificielle \u00e0 des t\u00e2ches concr\u00e8tes. Ces fonctionnalit\u00e9s couvrent la cr\u00e9ation de contenu, l\u2019analyse de donn\u00e9es, la collaboration et la recherche d\u2019informations. En automatisant ou en am\u00e9liorant les t\u00e2ches routini\u00e8res, Copilot aide les utilisateurs \u00e0 gagner du temps et \u00e0 se concentrer sur des travaux \u00e0 plus forte valeur ajout\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

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

G\u00e9n\u00e9ration de contenu.<\/strong>
Copilot excelle dans la cr\u00e9ation de contenu au sein des applications Microsoft 365. Dans Word, il peut r\u00e9diger des documents \u00e0 partir de notes de r\u00e9union ou de courriels. Dans PowerPoint, il peut cr\u00e9er des diapositives \u00e0 partir d\u2019un fichier Word ou r\u00e9sumer un rapport. Cette capacit\u00e9 repose sur sa compr\u00e9hension du contexte et de la structure, ce qui en fait un outil id\u00e9al pour les utilisateurs qui doivent produire rapidement du contenu de qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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

Analyse de donn\u00e9es.<\/strong>
Dans Excel, Copilot peut analyser des ensembles de donn\u00e9es, sugg\u00e9rer des formules et g\u00e9n\u00e9rer des visualisations. Il comprend les relations entre les points de donn\u00e9es et peut fournir des informations telles que des tendances, des anomalies ou des pr\u00e9visions. Cette fonctionnalit\u00e9 en fait un outil puissant pour les analystes m\u00e9tier et les d\u00e9cideurs qui doivent interpr\u00e9ter les donn\u00e9es efficacement.<\/p>\n\n\n\n

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

R\u00e9sum\u00e9s de r\u00e9unions.<\/strong>
Copilot dans Teams peut r\u00e9sumer les r\u00e9unions, extraire les points d\u2019action et mettre en \u00e9vidence les d\u00e9cisions cl\u00e9s. Il utilise les transcriptions et l\u2019historique des discussions pour g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sum\u00e9s concis qui aident les utilisateurs \u00e0 rester inform\u00e9s et align\u00e9s. Cette fonctionnalit\u00e9 est particuli\u00e8rement utile pour les \u00e9quipes distribu\u00e9es et la collaboration asynchrone.<\/p>\n\n\n\n

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

Recherche universelle.<\/strong>
Copilot Search permet aux utilisateurs de rechercher dans les courriels, documents, discussions et plus encore en utilisant le langage naturel. Il utilise l\u2019orchestration pour comprendre le sens des requ\u00eates, et pas seulement les mots-cl\u00e9s. Cette fonctionnalit\u00e9 permet aux utilisateurs de trouver des informations pertinentes m\u00eame s\u2019ils ne connaissent pas le nom exact du fichier ou son emplacement.<\/p>\n\n\n\n

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Introduction au cycle de vie d\u2019une requ\u00eate Copilot<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Chaque interaction avec Copilot suit un cycle de vie con\u00e7u pour produire des r\u00e9ponses s\u00e9curis\u00e9es et pertinentes. Le processus commence par la requ\u00eate de l\u2019utilisateur, qui est ensuite enrichie avec des donn\u00e9es provenant de Microsoft Graph et d\u2019un index avanc\u00e9 avant d\u2019\u00eatre envoy\u00e9e au mod\u00e8le de langage \u00e9tendu. Cela garantit que le LLM dispose de tout le contexte n\u00e9cessaire pour fournir des r\u00e9sultats utiles.<\/p>\n\n\n\n

Le cycle de vie int\u00e8gre \u00e9galement des protections de niveau entreprise. Les donn\u00e9es sont chiffr\u00e9es en transit, les r\u00e9sultats sont filtr\u00e9s par des v\u00e9rifications de conformit\u00e9, et seules les informations que l\u2019utilisateur est autoris\u00e9 \u00e0 consulter sont incluses. En suivant ce processus structur\u00e9, Copilot maintient la confiance tout en offrant une assistance de haute qualit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n

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\u00c9tapes du cycle de vie d\u2019une requ\u00eate Copilot :<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Requ\u00eate utilisateur.<\/strong>
Le processus commence lorsque l\u2019utilisateur saisit une requ\u00eate dans une application Microsoft 365. Cette requ\u00eate initiale peut \u00eatre une demande de r\u00e9sum\u00e9 de document, d\u2019analyse de donn\u00e9es ou de r\u00e9daction de courriel.<\/p>\n\n\n\n

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

Ancrage.<\/strong>
Copilot enrichit la requ\u00eate avec des donn\u00e9es contextuelles extraites de Microsoft Graph et d\u2019un index avanc\u00e9. L\u2019indexation aide Copilot \u00e0 comprendre le sens des mots et pas seulement les mots-cl\u00e9s, garantissant des r\u00e9sultats plus pertinents. Les donn\u00e9es ancr\u00e9es peuvent inclure des transcriptions de r\u00e9unions, des documents associ\u00e9s ou des courriels r\u00e9cents. Par exemple, si la demande est \u00ab R\u00e9sume la r\u00e9union de la semaine derni\u00e8re \u00bb, l\u2019ancrage permet au LLM de savoir de quelle r\u00e9union il s\u2019agit, qui y a particip\u00e9 et quels sujets ont \u00e9t\u00e9 abord\u00e9s. Cette \u00e9tape \u00e9vite les r\u00e9ponses vagues et aligne le r\u00e9sultat sur la r\u00e9alit\u00e9 organisationnelle.<\/p>\n\n\n\n

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

G\u00e9n\u00e9ration de la r\u00e9ponse.<\/strong>
La requ\u00eate ancr\u00e9e est ensuite envoy\u00e9e au LLM, qui la traite et g\u00e9n\u00e8re une r\u00e9ponse en langage naturel. Le service d\u2019orchestration veille \u00e0 ce que la r\u00e9ponse soit soign\u00e9e et pr\u00eate \u00e0 \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9e dans l\u2019application concern\u00e9e. Cette r\u00e9ponse est renvoy\u00e9e \u00e0 l\u2019application et affich\u00e9e \u00e0 l\u2019utilisateur.<\/p>\n\n\n\n

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Important<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Tout au long de ce processus, les donn\u00e9es sont chiffr\u00e9es pendant leur transit, et seules les informations que l\u2019utilisateur est autoris\u00e9 \u00e0 consulter sont utilis\u00e9es. Copilot ne stocke pas les donn\u00e9es ni ne les utilise pour entra\u00eener le mod\u00e8le de langage \u00e9tendu (LLM).<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unit\u00e9 suivante : Qu\u2019est-ce qu\u2019un agent ?<\/strong><\/h3>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Microsoft 365 Copilot est un assistant aliment\u00e9 par l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative, int\u00e9gr\u00e9 directement dans des applications comme Word, Excel, PowerPoint, Outlook et Teams. Contrairement […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"parent":9495,"menu_order":39,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","doc_tag":[151],"doc_badge":[155],"class_list":["post-9503","docs","type-docs","status-publish","hentry","doc_tag-formation","doc_badge-training-main-article"],"author_avatar":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/6a70e7c73db9f245e650948d09d74f61?s=96&d=mm&r=g","author_name":"Annick N'dri","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/9503"}],"collection":[{"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs"}],"about":[{"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/docs"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9503"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/9503\/revisions"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/docs\/9495"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9503"}],"wp:term":[{"taxonomy":"doc_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/doc_tag?post=9503"},{"taxonomy":"doc_badge","embeddable":true,"href":"https:\/\/techhub.saworks.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/doc_badge?post=9503"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}