Comment j’aborde des sujets complexes avec Copilot Studio grâce à l’intégration du Hub IA Power Platform

Copilot Studio et ses Modes de Fonctionnement

Copilot Studio est une plateforme puissante permettant de créer, déployer et gérer des expériences conversationnelles et des solutions d’IA générative sur mesure. Selon la documentation officielle et le blog Microsoft, il propose plusieurs modes d’utilisation adaptés aux différents besoins :

Mode Conversationnel : Exploitant des modèles de langage (LLM), ce mode offre une interaction fluide et naturelle, permettant de dialoguer avec un agent capable de répondre à des questions complexes.

Mode Recherche Augmentée (RAG) : Ce mode intègre des capacités de recherche dans des sources d’information existantes pour fournir des réponses enrichies par du contenu documenté, sans recourir à une vectorisation poussée.

Mode Génération de Contenu (Gen AI) : Dans ce mode, Copilot Studio génère des réponses ou du contenu original à partir de modèles d’IA, offrant des solutions créatives adaptées aux besoins spécifiques.

Mode Agent Autonome : Comme détaillé dans le blog « Unlocking Autonomous Agent Capabilities with Microsoft Copilot Studio », ce mode transforme l’outil en un orchestrateur d’actions. Grâce à des prompts d’entrée et de sortie, l’agent autonome planifie et déclenche des workflows automatisés – par exemple via Power Automate – en réponse à divers événements (réception d’emails, modification de documents, etc.). Ce mode permet de coordonner plusieurs systèmes et d’exécuter des tâches multi-étapes sans intervention humaine.

Hub IA Power Platform : Prompts/Invites pour le Traitement de Contenu

Dans le Hub IA Power Platform, les prompts génératifs jouent un rôle essentiel pour automatiser le traitement de contenu. Grâce à une interface conviviale, ces invites permettent de définir des instructions précises pour le modèle d’IA afin de :

Transformer et traiter le contenu : Les prompts spécifient la transformation souhaitée (résumé, reformulation, classification, etc.) pour obtenir des résultats conformes aux exigences métier.

Orienter la génération de réponses : En définissant le ton, le style ou les points clés à intégrer, ces invites guident le modèle pour générer du contenu personnalisé et pertinent.

Intégrer ces capacités dans des workflows automatisés : Les prompts du Hub IA lient les capacités génératives de l’IA aux processus orchestrés par Power Automate, rendant l’automatisation accessible même aux utilisateurs non-développeurs.

AI Builder : Transformer les Données en Insights

AI Builder, tel que décrit dans la documentation officielle, permet aux utilisateurs de créer, déployer et exploiter des modèles d’intelligence artificielle sans nécessiter de compétences en programmation. Parmi ses fonctionnalités clés :

Analyse de Texte et d’Images : Extraction d’informations, reconnaissance d’entités, classification d’images, etc.

Prédiction et Classification : Création de modèles prédictifs pour anticiper des tendances ou classifier des données selon des critères définis.

Automatisation du Traitement de Contenu : Transformation des données brutes en insights exploitables, guidant ainsi les décisions opérationnelles au sein des workflows automatisés.

Orchestration via Power Automate et Centralisation avec Dataverse

Power Automate : Ce moteur low-code détecte divers événements métiers (emails, modifications sur SharePoint, etc.) et les transmet à Copilot Studio. En mode agent autonome, il permet de déclencher des workflows multi-étapes en réponse à ces événements.

Dataverse : Servant de référentiel central, Dataverse consolide toutes les données issues des différents processus. Cette centralisation offre à Copilot Studio un contexte complet pour une prise de décision éclairée et assure une traçabilité optimale.

En tant que non-développeur, Power Platform offre une interface intuitive permettant d’assembler facilement tous ces outils sans écrire une ligne de code. Voici comment je procède :

Utilisation des Connecteurs et des Déclencheurs : Power Automate fournit une large gamme de connecteurs qui relient différents services (email, SharePoint, Dataverse, etc.). En configurant des déclencheurs basés sur des événements métiers, je crée des flux qui transmettent automatiquement les données à Copilot Studio pour analyse.

Définition des Workflows via une Interface Graphique : Grâce à l’interface visuelle de Power Automate, je peux organiser les étapes du workflow en déplaçant et en configurant des actions. Cela inclut l’appel à des modèles d’IA via AI Builder et l’exécution de prompts définis dans le Hub IA pour transformer ou analyser le contenu.

Configuration des Prompts et des Règles d’Orchestration : Dans Copilot Studio et le Hub IA, je définis des prompts qui orientent la manière dont les données doivent être traitées. Par exemple, je spécifie qu’un email client doit être analysé pour en extraire le sentiment, déclenchant ainsi des actions prédéfinies telles que la création d’un ticket ou l’envoi d’une réponse personnalisée.

Centralisation et Suivi avec Dataverse : En intégrant Dataverse dans le flux, je centralise toutes les informations et assure une traçabilité des actions réalisées. Cela permet d’avoir une vision complète et cohérente des données traitées et des workflows exécutés.

Cette approche modulaire et visuelle me permet de connecter et de coordonner facilement les différents outils de Power Platform. Ainsi, j’assemble un système robuste et intelligent capable de répondre à des besoins métiers complexes, le tout sans nécessiter de compétences en développement.

Pour illustrer cette intégration, voici quelques exemples concrets :

Exemple 1 : Gestion Proactive des Emails Clients

Déclenchement : À la réception d’un email client, Power Automate détecte l’événement.

Analyse et Action : Le contenu de l’email est transmis à Copilot Studio en mode agent autonome. Un prompt défini dans le Hub IA oriente l’analyse (par exemple, extraction du sentiment et des informations clés via AI Builder).

Réponse automatisée : Copilot Studio génère une réponse personnalisée et l’envoie au client.

Création de Ticket : Les informations pertinentes sont enregistrées dans Dataverse sous forme de ticket.

Notification : En cas d’urgence ou de sentiment négatif, une alerte est déclenchée vers l’équipe support.

Exemple 2 : Automatisation de la Mise à Jour de Documents

Déclenchement : Une modification sur un document SharePoint active un flux Power Automate.

Analyse et Vérification : Le document est envoyé à Copilot Studio, qui, via un prompt spécifique, vérifie sa conformité en s’appuyant sur AI Builder pour extraire les métadonnées et vérifier la présence des éléments obligatoires.

Archivage : Si le document est conforme, il est automatiquement classé dans Dataverse.

Alertes : En cas de non-conformité, une notification est envoyée à l’équipe juridique ou de conformité, avec des suggestions d’actions correctives.

Exemple 3 : Analyse en Temps Réel des Indicateurs Clés de Performance

Déclenchement Périodique : Un flux planifié interroge Dataverse pour récupérer les données des interactions clients et des mises à jour documentaires.

Analyse et Reporting : Copilot Studio orchestre l’utilisation d’AI Builder, guidé par des prompts élaborés dans le Hub IA, pour analyser les tendances (taux de satisfaction, délais de traitement, conformité, etc.).

Rapports Automatisés : Les résultats sont compilés dans des rapports envoyés aux responsables ou intégrés dans un tableau de bord Power BI.

Alertes et Recommandations : Des notifications automatiques sont déclenchées dès qu’un indicateur dépasse un seuil critique, avec des propositions d’ajustements.

Pour illustrer de manière approfondie comment l’intégration de Copilot Studio, en mode agent autonome, avec le Hub IA Power Platform, Power Automate, AI Builder et Dataverse peut transformer des processus métiers, examinons un scénario complet qui touche à la fois la gestion du service client et la conformité documentaire.

Contexte Global

Imaginons une entreprise qui reçoit quotidiennement un grand volume d’emails clients et gère un nombre important de documents réglementaires ou contractuels. Cette entreprise souhaite améliorer la réactivité de son service client tout en garantissant que tous les documents importants respectent les normes de conformité. L’objectif est de mettre en place une solution automatisée et intelligente qui réagit en temps réel aux événements du quotidien et orchestre une série d’actions pour traiter ces cas d’usage, le tout sans avoir à développer une solution personnalisée complexe.

Processus Détaillé

Etape 1 Gestion Proactive des Emails Clients

a. Détection et Transmission des Emails

Déclencheur dans Power Automate : Dès qu’un email arrive dans la boîte de réception du service client, Power Automate détecte cet événement grâce à un connecteur dédié à la messagerie.

Transmission à Copilot Studio : Le contenu de l’email, ainsi que des métadonnées (expéditeur, sujet, date, etc.), est automatiquement transmis à Copilot Studio qui fonctionne en mode agent autonome.

b. Analyse et Traitement de l’Email

Utilisation des Prompts du Hub IA : Un prompt spécifique, configuré dans le Hub IA Power Platform, guide Copilot Studio pour analyser le contenu de l’email. L’instruction peut inclure des objectifs tels que « extraire le sentiment du message », « identifier le type de demande » ou « vérifier la présence d’informations critiques ».

Appel à AI Builder : AI Builder intervient pour réaliser une analyse de sentiment (par exemple, détecter une tonalité négative) et extraire des informations clés (comme des numéros de commande, des demandes spécifiques ou des mentions d’urgence).

c. Actions Orchestrées en Réponse

Réponse Automatisée : En fonction des résultats de l’analyse, Copilot Studio génère automatiquement une réponse adaptée. Par exemple, si l’email signale un problème urgent, la réponse peut contenir des instructions de dépannage immédiates ou informer le client que son cas a été escaladé.

Création d’un Ticket dans Dataverse : Les informations extraites (type de demande, sentiment, données client, etc.) sont enregistrées dans Dataverse sous forme de ticket pour assurer le suivi par l’équipe de support.

Notification et Escalade : Si l’analyse détecte un sentiment particulièrement négatif ou une situation critique, Power Automate déclenche immédiatement une notification (via email ou application mobile) vers le responsable du service client, garantissant ainsi une intervention rapide.

Etape 2 Suivi et Mise à Jour de la Conformité Documentaire

a. Déclenchement par Modification de Documents

Détection via SharePoint : Lorsqu’un document réglementaire ou contractuel est modifié sur SharePoint, un flux Power Automate détecte l’événement et déclenche le processus d’analyse.

Transmission à Copilot Studio : Le document ainsi que ses métadonnées (date de modification, auteur, type de document) est envoyé à Copilot Studio pour une vérification approfondie.

b. Vérification de la Conformité du Document

Prompt Spécifique pour la Conformité : Un prompt dédié dans Copilot Studio demande une vérification de la conformité : « analyser le document pour détecter la présence de clauses obligatoires, signatures et autres éléments réglementaires ».

Rôle d’AI Builder : AI Builder est utilisé pour extraire les informations pertinentes du document. Par exemple, il peut extraire et vérifier automatiquement des clauses textuelles, repérer l’absence d’une signature ou classifier le document selon des critères de conformité.

c. Actions Orchestrées pour la Gestion Documentaire

Archivage Automatique : Si le document est jugé conforme, il est automatiquement archivé dans Dataverse. Cette action assure une traçabilité complète et facilite les audits ultérieurs.

Déclenchement d’Alerte en Cas de Non-Conformité : Si des éléments obligatoires manquent, Power Automate déclenche une alerte à l’équipe juridique ou de conformité. L’alerte inclut des recommandations, comme la nécessité de mettre à jour le document ou de le soumettre à une vérification manuelle.

Mise à Jour de Tableau de Bord : Les informations relatives à la conformité sont également agrégées dans un rapport centralisé, permettant aux responsables de suivre en temps réel l’état de conformité des documents.

Etape 3 Analyse des Indicateurs Clés de Performance en Temps Réel

a. Agrégation Périodique des Données

Flux Planifié via Power Automate : À intervalles réguliers, un flux planifié interroge Dataverse pour récupérer les données issues de la gestion des emails et des documents.

Compilation des Données : Les données collectées incluent des indicateurs tels que le taux de satisfaction client, le temps de traitement des tickets, et le taux de conformité des documents.

b. Analyse et Reporting Automatisés

Orchestration par Copilot Studio : Copilot Studio, guidé par des prompts élaborés dans le Hub IA, orchestre l’utilisation d’AI Builder pour analyser ces tendances.

Génération de Rapports : Les résultats de l’analyse sont compilés dans des rapports automatisés, qui peuvent être envoyés par email aux responsables ou intégrés dans un tableau de bord Power BI pour une visualisation interactive.

Alertes et Recommandations : En cas de dépassement de seuils critiques (par exemple, un taux de satisfaction client en baisse ou un nombre croissant de documents non conformes), des alertes sont déclenchées et des recommandations sont automatiquement générées pour ajuster les processus.

Réactivité et Proactivité : La solution permet une détection instantanée des événements (emails, modifications de documents) et une réponse automatisée en temps réel, améliorant ainsi la qualité du service client et la conformité documentaire.

Accessibilité pour les Non-Développeurs : En utilisant des outils low-code/no-code comme Power Automate et des interfaces intuitives pour définir des prompts, l’ensemble du processus est accessible aux utilisateurs sans compétences de développement, tout en permettant une grande personnalisation.

Centralisation et Traçabilité : Dataverse assure une consolidation centralisée de toutes les données, offrant une vision complète et sécurisée des actions menées, ce qui est essentiel pour le suivi et les audits.

Flexibilité et Extensibilité : La solution peut facilement être étendue à d’autres cas d’usage (gestion des incidents techniques, suivi de projets, etc.) en adaptant simplement les prompts et déclencheurs. Cela permet une adaptation continue aux besoins évolutifs de l’entreprise.

Ce cas d’usage complet montre comment, en intégrant et orchestrant les capacités de Copilot Studio (notamment en mode agent autonome), du Hub IA Power Platform, d’AI Builder, de Power Automate et de Dataverse, une entreprise peut transformer des processus métiers complexes en workflows automatisés et intelligents. Cette approche non seulement améliore la réactivité et la qualité du service, mais permet aussi aux non-développeurs de concevoir des solutions innovantes et adaptées aux défis contemporains de la transformation numérique.

L’un des grands atouts de cette approche réside dans sa simplicité. Grâce à une interface intuitive et à des outils configurables via des prompts et des déclencheurs, un non-développeur peut :

• Créer et adapter des workflows complexes sans écrire une seule ligne de code.
• Personnaliser le comportement de l’agent autonome pour répondre à des besoins métiers spécifiques.
• Réduire considérablement les délais de mise en œuvre grâce à l’automatisation proactive.
• Assurer une centralisation sécurisée des données via Dataverse, facilitant ainsi la prise de décision.

L’intégration de Copilot Studio – notamment en mode agent autonome – avec le Hub IA Power Platform, Power Automate et Dataverse offre une solution robuste pour aborder des sujets complexes.

En transformant des événements quotidiens en actions automatisées, cette synergie permet de répondre efficacement aux enjeux de la transformation numérique, tout en restant accessible aux non-développeurs.

Cette approche ouvre la voie à une automatisation intelligente et évolutive, capable d’améliorer tant la gestion des interactions clients que la conformité des processus documentaires.

Par Romain GERARD