Microsoft Fabric & Copilot : Comment intégrer l'IA générative et les Data Agents sur vos données ?

Découvrez comment faire converger la puissance de la data unifiée et de l'Intelligence Artificielle au sein de l'écosystème Microsoft. Animé par Stéphane Legrand-Belleroche, expert Azure chez TD SYNNEX, et Antoine, consultant data chez ACSSI, cet atelier vous présente concrètement le spectre de l’IA dans Microsoft Fabric et son articulation avec Microsoft Azure AI Foundry et Copilot Studio. L’objectif ? Transformer vos données d'entreprise en une véritable mine d'or exploitable. À travers des cas d'usage et des démos guidées, vous comprendrez comment l'IA générative s'appuie sur un modèle sémantique rigoureux pour éliminer les risques d'hallucination et fournir des réponses fiables, sécurisées et adaptées aux besoins des métiers. Vous découvrirez également les différentes approches (IaaS, PaaS, SaaS) selon votre niveau de maturité technique : du déploiement "Low-Code" d'agents avec Copilot Studio intégrés dans Microsoft Teams, jusqu'au développement avancé d'agents IA transversaux via Azure AI Foundry et le nouveau protocole standard MCP (Model Context Protocol). Au programme de cet atelier : [00:00] - Introduction et partenariat ACSSI & TD SYNNEX sur l'environnement Microsoft Azure [01:04] - Convergence Data & IA : Pourquoi l'IA générative a absolument besoin du modèle sémantique [01:48] - Vision macro : L'évolution des DSI face à l'intégration de l'IA dans les pratiques de données [03:01] - Le parcours de la donnée : Centralisation et Mirroring sans déplacement de données [04:10] - Présentation de Microsoft Fabric : L'unification des métiers (Data Warehouse, Data Analyst, Power BI, Data Factory) [05:32] - Cartographie technique : Les modèles IA d'Azure et positionnement de Copilot Studio [07:27] - Exploration de l'écosystème : Liaison entre plateformes data, applicatives et IA (Azure AI Search, Copilot) [08:44] - Arbre de décision : Quel outil choisir (Copilot, Copilot Studio, Azure AI Foundry) selon votre scénario métier ? [10:04] - Le spectre de l'IA dans Fabric : Modèles sémantiques, Low-Code, agents IA et protocoles ouverts [11:18] - Focus Modèle Sémantique : Nettoyer, lier, masquer et documenter ses tables pour guider l'IA [12:37] - Sécurité et Gouvernance : Environnement Azure sécurisé, modèle Zero Trust et identités managées [13:47] - Retours terrain : La réalité des projets IA, du POC (Proof of Concept) au déploiement en production [18:42] - DÉMO 1 : Intégration et configuration de Copilot dans le workflow Microsoft Fabric (Workspace, Pipelines, gestion des erreurs) [22:33] - DÉMO 2 : Création et éducation d'un Data Agent dans Fabric (Instructions, ciblage des tables d'entreprise) [24:47] - Intégration Teams : Comment mettre un agent métier spécialisé (Ventes, RH, Compta) à disposition des utilisateurs [25:54] - L'architecture "Agent d'agents" : Centraliser la communication IA pour les directions générales [27:04] - DÉMO 3 : Déploiement d'agents via Copilot Studio et Azure AI Foundry [28:49] - L'avenir de l'IA : Le protocole MCP (Model Context Protocol), le nouveau standard d'interopérabilité Les points clés à retenir : Pas d'IA sans sémantique : L'IA ne peut pas deviner le sens de vos données. Un modèle sémantique propre, documenté et gouverné est la condition sine qua non pour alimenter un agent conversationnel fiable. La force du One Lake : Centraliser l'accès aux données grâce au mirroring (qu'elles viennent d'AWS, d'Azure ou d'environnements On-Premise) sans avoir à dupliquer ou déplacer physiquement les volumes de stockage. Le protocole MCP, futur standard : À l'image du HDMI pour la vidéo, le Model Context Protocol standardise l'architecture des serveurs IA pour brancher des agents prépackagés sur n'importe quelle plateforme de données. 🔗 Liens utiles : Visitez le site web d'ACSSI : https://www.acssi.fr/acssi-ia-data-to... Suivez-nous sur LinkedIn :   / acssi