.webp)
Un copilote d'IA spécifique à un domaine est un assistant numérique personnalisé qui se connecte directement aux données et aux applications de votre entreprise pour répondre aux questions et effectuer des tâches. Contrairement à un Copilot générique, il peut être créé avec des LLM spécifiques à un domaine, une génération augmentée de récupération et des agents Microsoft 365 tels que des agents de moteur personnalisés.
Un copilote d'IA spécifique à un domaine est un assistant d'IA conçu pour un contexte commercial spécifique. Il se connecte aux sources de données, aux applications et aux flux de travail de votre entreprise. Cela lui permet de répondre à des questions pertinentes au domaine et d'effectuer des tâches qu'un copilote générique ne peut pas effectuer.
Les copilotes génériques sont puissants mais limités. Ils fournissent des réponses générales sans les contrôles approfondis ou de conformité dont la plupart des entreprises ont besoin. Un copilote d'IA spécifique à un domaine garantit :
En résumé : Un copilote d'IA spécifique à un domaine n'est pas qu'un simple chatbot. Il s'agit d'un assistant pratique, sécurisé et personnalisable qui étend la technologie Copilot au cœur de vos opérations commerciales.
Microsoft propose plusieurs solutions pour étendre Copilot grâce à des informations spécifiques à un domaine. Chaque option présente différents niveaux de flexibilité, de complexité et de coût. Comprendre ces parcours vous aide à choisir le bon point de départ pour votre organisation.
En résumé : Microsoft propose toute une gamme d'options. Les agents déclaratifs constituent le point d'entrée le plus rapide. Copilot Studio concilie contrôle et accessibilité. Azure AI Foundry permet de créer des versions de niveau entreprise. Power Platform et Business Central intègrent rapidement les copilotes dans les opérations commerciales quotidiennes.
L'architecture d'un copilote à l'échelle de l'entreprise implique de concevoir le système de manière à ce qu'il puisse gérer de grands volumes de requêtes, maintenir la précision et rester sécurisé tout en s'intégrant à de multiples applications.
Une entreprise de vente au détail crée un copilote pour soutenir le service client. Il intègre des catalogues de produits, des historiques de commandes et des données d'entrepôt. Le Copilot récupère des réponses précises via RAG, automatise les mises à jour des commandes via des connecteurs et applique des règles de conformité pour éviter le partage de données personnelles.
En résumé : un Copilot à l'échelle de l'entreprise combine un pipeline RAG sécurisé, une couche d'orchestration et de solides contrôles de gouvernance. Cette architecture permet aux entreprises d'étendre Copilot au-delà des simples requêtes vers des applications fiables et critiques.
Définition : Mettre un copilote à la base signifie le relier à des informations fiables et spécifiques à un domaine afin que chaque réponse soit précise, sécurisée et adaptée au contexte. Au lieu de s'appuyer sur des données de formation génériques, le Copilot extrait et raisonne à partir de la base de connaissances de votre entreprise.
Une société de services financiers fonde son Copilot sur des documents de politique et des guides de conformité. Lorsqu'un membre du personnel pose des questions sur les limites d'investissement autorisées, le copilote récupère la clause correcte et l'explique dans un langage clair. Cela réduit les recherches manuelles et garantit que les réponses sont toujours conformes.
En résumé : Grâce à la mise à la base de RAG, à la recherche hybride et aux métadonnées, votre Copilot parle avec l'autorité de votre propre base de connaissances. Cela rend les résultats plus fiables, sécurisés et adaptés à votre organisation.
La génération augmentée de récupération (RAG) et le réglage fin sont deux méthodes permettant d'adapter de grands modèles linguistiques aux besoins d'une entreprise. RAG se concentre sur la récupération de données récentes et pertinentes au moment de la requête, tandis que le réglage fin ajuste le modèle lui-même pour apprendre des modèles ou des styles spécifiques.
De nombreuses entreprises commencent par CHIFFON pour gagner rapidement et passer à réglage fin uniquement lorsque des écarts de style ou de cohérence apparaissent. Dans certains cas, les deux sont utilisés : RAG pour la recherche de données factuelles et ajustement pour la conformité du ton et du modèle.
En résumé : RAG garantit précision, rapidité et faible coût, tandis que le réglage fin garantit précision, cohérence et alignement de la marque. La meilleure approche dépend de la question de savoir si votre copilote doit refléter l'évolution rapide des connaissances, adopter un ton constant, ou les deux.
Intégrer un Copilot signifie le connecter aux applications, bases de données et flux de travail que vos équipes utilisent déjà. L'intérêt d'un copilote spécifique à un domaine réside dans le fait qu'il est intégré là où le travail se déroule, et non en tant qu'outil distinct.
Une entreprise manufacturière a intégré son Copilot à Dynamics 365 CRM, Business Central et Teams. Le personnel commercial peut désormais demander l'état des commandes dans Teams, le Copilot récupérant les données depuis Business Central et mettant à jour automatiquement le CRM. Cela réduit la saisie manuelle et raccourcit les cycles de vente.
En résumé : L'intégration de Copilot est plus efficace lorsqu'elle se connecte directement aux CRM existants, aux applications Microsoft 365, aux ERP et aux API internes. Commencez par des connecteurs sécurisés en lecture seule, puis passez à des actions et à des intégrations tierces au fur et à mesure que la confiance augmente.
Sécuriser et gérer un copilote signifie mettre en place les contrôles d'identité, de conformité et de surveillance nécessaires pour assurer sa sécurité, sa légalité et sa responsabilité. Cela garantit qu'il soutient les résultats commerciaux sans exposer de données sensibles ni enfreindre les réglementations.
Une société de services financiers a déployé Copilot dans les domaines des ressources humaines et de la conformité. L'accès était lié aux rôles d'Entra ID, toutes les récupérations étaient enregistrées et les règles de prévention des pertes de données étaient appliquées avec Purview. Les examens hebdomadaires des journaux de requêtes ont permis à l'entreprise de détecter et de corriger rapidement les abus, tout en maintenant le déploiement conforme à la fois au RGPD et à la politique interne.
En résumé : Un copilote sécurisé est géré comme n'importe quel autre système critique. L'identité, le chiffrement, les garanties de conformité et les journaux d'audit détaillés ne sont pas des options facultatives mais constituent la base de l'adoption par les entreprises.
Un plan de livraison définit les étapes allant du premier projet pilote au déploiement complet. Cela garantit que votre Copilot prouve sa valeur rapidement, reste sécurisé et évolue sans surprises.
1. Définissez le périmètre
Sélectionnez un processus clair dans lequel Copilot peut apporter une valeur ajoutée, comme la recherche de factures, la vérification de la politique des ressources humaines ou le suivi des commandes des clients.
2. Préparez les données
Nettoyez et classez votre base de connaissances. Ajoutez des métadonnées telles que le propriétaire, la date et la sensibilité. Vérifiez que les sources de données se trouvent dans des référentiels sécurisés et approuvés.
3. Choisissez le chemin de l'architecture
Commencez par les agents Microsoft 365 ou Copilot Studio pour gagner en rapidité. Adoptez Semantic Kernel ou Microsoft.Extensions.ai pour des flux de travail plus complexes.
4. Concevez et sécurisez le pilote
Configurez le pipeline de récupération, intégrez quelques connecteurs et appliquez des barrières de sécurité. Restreignez les premiers pilotes à un accès en lecture seule.
5. Exécutez un pilote contrôlé
Invitez un petit groupe d'utilisateurs, formez les et recueillez des commentaires. Mesurez l'adoption, la latence et la précision. Corrigez les problèmes avant de développer.
6. Déploiement par étapes
Ajoutez d'autres utilisateurs et connectez d'autres systèmes. Passez des actions en lecture seule aux actions d'écriture approuvées. Proposez une formation et des FAQ pour favoriser l'adoption.
7. Optimisez et gouvernez
Passez en revue les indicateurs chaque semaine. Utilisez un ensemble de questions en or pour suivre la précision. Affinez les instructions, ajoutez des garde-fous et mettez à jour l'index des données. Mettre en place un conseil de gouvernance pour superviser l'expansion.
En résumé : Un plan de livraison structuré passe de la phase pilote à la phase de déploiement, puis à l'optimisation par étapes contrôlées. Cette approche vous permet de prouver rapidement le retour sur investissement, de réduire les risques et de créer un copilote évolutif en toute sécurité.
Les résultats d'un déploiement de Copilot sont mesurés à la fois en termes de gains d'efficacité et d'impact commercial. Le retour sur investissement provient de processus plus rapides, d'une meilleure prise de décisions et de la réduction des coûts opérationnels.
Voici un tableau comparatif des coûts et des délais :
En résumé : Les copilotes spécifiques à un domaine offrent un retour sur investissement mesurable en termes de productivité, d'efficacité et de conformité. Des études de cas réelles montrent des améliorations de 18 à 30 % du débit et des millions de dollars d'économies potentielles, ce qui prouve que le retour sur investissement est réalisable dès les premiers mois suivant le déploiement.
Un copilote spécifique à un domaine peut transformer la façon dont vos équipes travaillent en ancrant l'intelligence dans vos propres systèmes et processus. Le chemin entre le déploiement pilote et le déploiement complet a fait ses preuves : commencez petit, sécurisez les bases et développez-vous en toute confiance.
Si vous réfléchissez à la manière de l'appliquer à votre organisation, la meilleure première étape consiste à revoir l'architecture. Notre équipe vous aidera à cartographier vos cas d'utilisation, à évaluer l'état de préparation de vos données et à concevoir un copilote sécurisé qui répond aux besoins de votre entreprise.
Êtes-vous prêt à explorer cette solution pour votre entreprise ? Nous contacter pour voir comment Imaginary Cloud peut créer un copilote avec Studio Copilot et obtenez des résultats mesurables dès votre premier projet pilote.
Qu'est-ce qu'un copilote IA spécifique à un domaine ?
Un Copilot spécifique à un domaine est un assistant d'IA conçu pour votre entreprise. Il se connecte à vos données, systèmes et processus afin que les réponses et les actions soient précises, sécurisées et pertinentes.
Dois-je entraîner un mannequin ou puis-je utiliser RAG ?
La plupart des entreprises commencent par la génération augmentée de récupération (RAG) car elle est moins chère, plus rapide et toujours à jour. L'ajustement n'est nécessaire que lorsque vous avez besoin d'un style, d'une terminologie ou d'une logique fixes.
Comment connecter un Copilot à mon CRM ou à mon ERP ?
Vous pouvez utiliser des connecteurs prédéfinis dans Microsoft 365 et Power Platform ou exposer des API sécurisées. De nombreuses entreprises commencent par la récupération en lecture seule avant d'activer les actions d'écriture approuvées.
Que sont les agents moteurs personnalisés ?
Les agents moteurs personnalisés sont un type avancé d'agent Microsoft 365 conçu pour une logique et une orchestration plus approfondies. Les agents déclaratifs sont désormais disponibles, tandis que les agents moteurs personnalisés figurent sur la feuille de route.
Comment empêcher un copilote d'halluciner ?
Ancrez toutes les réponses dans votre base de connaissances avec RAG, demandez au modèle de citer les sources et bloquez les sorties si le contexte pertinent est absent.
Combien de temps faut-il pour construire un copilote ?
Un projet pilote simple peut être livré en quatre à six semaines. Un déploiement complet avec plusieurs intégrations prend généralement de trois à six mois, en fonction de la portée et des besoins de gouvernance.
À quels résultats dois-je m'attendre ?
Des études de cas montrent des gains d'efficacité de 18 à 30 %, des économies de coûts prévues de plusieurs millions de dollars et des taux d'adoption supérieurs à 70 % dans certains déploiements.
Alexandra Mendes est spécialiste senior de la croissance chez Imaginary Cloud et possède plus de 3 ans d'expérience dans la rédaction de textes sur le développement de logiciels, l'IA et la transformation numérique. Après avoir suivi un cours de développement frontend, Alexandra a acquis des compétences pratiques en matière de codage et travaille désormais en étroite collaboration avec les équipes techniques. Passionnée par la façon dont les nouvelles technologies façonnent les entreprises et la société, Alexandra aime transformer des sujets complexes en contenus clairs et utiles pour les décideurs.
People who read this post, also found these interesting:
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
%20(1).webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
