Création d’expériences d’IA générative avec le cloud Microsoft : Guide pour les éditeurs de logiciels indépendants

Bienvenue dans votre guide pour créer des expériences Génératives uniques (GenAI) avec Microsoft Cloud. En tant que fournisseur de logiciels indépendant (ISV), vous êtes en première position pour exploiter la puissance de GenAI pour innover et fournir des solutions captivantes à vos clients.

Qu’est-ce que Microsoft Cloud ?
Microsoft Cloud est une plateforme complète et intégrée offrant un large éventail de fonctionnalités et de services. Il inclut l’IA Azure, Microsoft 365, Microsoft Fabric et bien plus encore, le mettant à l’avant-garde de la révolution mondiale de l’IA générative.

Cette plateforme vous permet d’exposer vos données et fonctionnalités propriétaires dans différents domaines, notamment Microsoft 365, un hub de productivité et de collaboration accessibles par millions.

Ce guide vous aide à parcourir les possibilités étendues disponibles dans l’écosystème Microsoft Cloud.

Qu’est-ce que les copilotes ?
Nous faisons référence à un copilote en tant qu’assistant virtuel alimenté par l’IA qui améliore la productivité des utilisateurs en aidant les humains à effectuer des tâches cognitives complexes, en fournissant des suggestions contextuelles et en conduisant des insights riches en données. Ces copilotes peuvent être ancrés dans des données et contexte de clients spécifiques ou isv, offrant une opportunité pour les éditeurs de logiciels indépendants de créer des expériences d’IA génératives qui comprennent des données spécifiques à l’entreprise.

Scénarios et approches

Diagramme répertoriant les trois approches isv d’extensibilité copilotes. Tout d’abord, étendre Copilot vous permet d’exposer vos données et votre service dans Copilots de Microsoft. Ensuite, créer des copilotes vous permet de créer des copilotes n’importe où avec un codage minimal et une ingestion facultative de données Microsoft. Troisièmement, le contrôle total vous permet de créer vos propres expériences IA de bout en bout. Chacune des trois options contient plus de détails décrits dans le texte suivant.

Ce guide fournit des conseils pilotés par des scénarios pour aider les éditeurs de logiciels indépendants à naviguer dans le champ étendu de GenAI sur Microsoft Cloud. Notre objectif est de vous aider à sélectionner les modèles et technologies les plus appropriés pour vos besoins uniques, organisés dans trois approches de haut niveau pour l’élaboration d’expériences IA.

Nos approches sont divisées en modèles basés sur des scénarios pour vous aider à parcourir le chemin le plus approprié pour votre scénario et vos besoins.

Important

Notez que ces approches et leurs modèles ne s’excluent pas mutuellement. Ils peuvent être combinés pour créer une solution personnalisée qui répond le mieux à vos besoins et scénarios uniques.

Approche 1 : Surfacez vos données et services dans Copilots de Microsoft :

Cette approche est conçue pour les éditeurs de logiciels indépendants souhaitant intégrer leurs données et services dans copilotes de Microsoft. Le focus est l’utilisation de plug-ins et de connecteurs Graph pour améliorer les expériences utilisateur.

Scénario : Je suis un éditeur de logiciels indépendants dans lequel mes utilisateurs finaux effectuent des tâches dans des applications Microsoft telles que Teams, Word, Outlook et dont ils ont besoin...

... accéder aux informations à l’aide d’interfaces de langage naturel et j’ai un service existant que je souhaite rendre disponible via ces applications Microsoft 365.

Modèle A : Créer des plug-ins pour augmenter les fonctionnalités de Copilot avec des données et des fonctionnalités ISV

... tirez des insights de nos sources de données ISV combinées aux données Microsoft Graph centrées sur l’utilisateur et aux données métier de leur organisation.

Modèle B : Utilisez des connecteurs Graph pour rendre les données ISV disponibles pour les expériences Copilot.

Approche 2 : Créez des copilotes n’importe où, avec un codage minimal et une intégration facultative des données Microsoft :

Cette approche est destinée aux éditeurs de logiciels indépendants visant à enrichir leurs applications avec les données et les outils de Microsoft, ou qui souhaitent créer leurs propres assistants IA avec Azure. Il implique l’utilisation de l’API Microsoft Graph, des plug-ins Copilot Studio, de teams AI Library ou de permettre aux clients de créer leurs propres expériences copilotes avec vos données via des connecteurs.

Scénario : Je suis un éditeur de logiciels indépendants où mes utilisateurs finaux travaillent n’importe où...

... et je veux leur permettre de créer leurs propres expériences copilotes à l’aide de nos données et services.

Modèle C : Développer des connecteurs Power Platform pour permettre aux copilotes pilotés par le client dans Copilot Studio

Scénario : Je suis un éditeur de logiciels indépendants dans lequel mes utilisateurs finaux travaillent dans mes applications et interface utilisateur existantes, qui veulent que nous puissions...

... incorporez des données Graph centrées sur l’utilisateur Microsoft dans mon copilote.

Modèle D : Utiliser l’API Microsoft Graph dans vos copilotes

... fournir une expérience de conversation au sein de mon application existante, qui peut répondre aux questions et transformer les conversations en actions.

Modèle E : Créer vos propres assistants IA avec Azure

Scénario : Je suis un éditeur de logiciels indépendants qui cible l’expérience Copilot de Microsoft Teams et inclut des exigences pour...

... créez des bots Teams intelligents qui s’intègrent à GenAI, exécutent des bots dans Teams et ont des conversations prenant en charge le contexte ou utilisent l’expérience de conversation Teams et moi comme éditeur de logiciels indépendants se concentrent sur une logique métier complexe.

Modèle F : Utiliser la bibliothèque d’IA Teams pour créer votre propre copilote

Approche 3 : Contrôle total : Créer vos propres expériences d’IA de bout en bout (BYO) :

Cette approche est destinée aux éditeurs de logiciels indépendants qui cherchent à créer de nouvelles expériences ia ou copilotes à l’aide d’outils tels qu’Azure AI Studio et le noyau sémantique. Il offre un contrôle et une personnalisation maximum, offrant des possibilités illimitées.

Scénario : Je suis un éditeur de logiciels indépendants qui cherche à développer des expériences ia interopérables de pointe qui...

... nécessite une gestion spécialisée des données modales complexes, qui peuvent inclure des modèles IA de réglage précis pour répondre à des besoins de précision spécifiques.

... utilisez les modèles et services d’IA personnalisés d’ISV pour des solutions personnalisées.

... fournir un contrôle complet sur l’expérience conversationnelle, notamment les invites système, la température, le ton et les exigences de sécurité personnalisées.

Modèle G : Créer de nouvelles expériences IA interopérables ou copilotes à l’aide de vos API existantes à l’aide d’Azure AI Studio

Modèle H : Créer votre propre copilote avec le noyau sémantique

Conseil

Pour une compréhension plus approfondie, nous vous encourageons à explorer le contenu détaillé disponible dans les liens de prise en main fournis dans chaque modèle.

La pile Microsoft Copilot comprend trois niveaux distincts : le back-end (avec les données assises dans les référentiels respectifs), un niveau d’orchestration IA au milieu et le front-end (expérience de l’interface utilisateur de votre copilote). Au sein de chaque niveau, il existe des couches recommandées qui doivent être prises en compte lors de la création d’un copilote.

À mesure que les éditeurs de logiciels indépendants passent de l’approche 1 à l’approche 3, ils s’engagent plus profondément avec chaque niveau, en supposant des responsabilités de développement plus importantes. Par exemple, la création d’un plug-in sous l’approche 1 signifie que Microsoft gère l’orchestration de l’IA, notamment l’intégration des données et l’IA responsable. À l’inverse, le développement d’un copilote personnalisé peut nécessiter un contrôle total sur l’expérience utilisateur, la couche orchestration, la gestion des données et l’IA responsable.

Diagramme carré montrant les composants de Microsoft Copilot Stack. L’énumération des blocs est l’étiquette « Sécurité et sécurité de l’IA ». Dans la zone, il existe deux sections séparées par un connecteur. Les piles de boîtes supérieures Copilot Studio, Microsoft Copilot, vos copilotes et vos applications Microsoft ensemble, se connectent au connecteur intermédiaire intitulé « orchestration IA ». La zone inférieure empile vos données, modèles de base et chaîne d’outils IA, ainsi que l’infrastructure IA, avec des flèches pointant vers le connecteur intermédiaire intitulé « orchestration IA ». En bas de la pile entière, Microsoft Cloud s’étend sur l’intégralité des produits.

Remarque

Alors que « copilot » fait référence au concept général d’un assistant IA générative, « Copilot » fait référence à des produits Microsoft spécifiques, tels que Microsoft 365 Copilot ou Dynamics 365 Copilot avec lesquels les éditeurs de logiciels indépendants peuvent s’intégrer.

Chaque option varie en complexité et en effort. L’adoption de Microsoft Copilots est simple, leur extension avec des plug-ins nécessite un effort minimal et l’élaboration d’une nouvelle expérience copilote peut nécessiter la conception, la science et l’ingénierie.

Il est important de se rappeler qu’une solution IA est aussi bonne que les données sur lesquelles vous basez vos modèles et les utilisent comme contexte. Microsoft Copilots prêt à l’emploi prend déjà en charge une gamme de scénarios et peut être étendu avec vos données, fonctions et processus. Toutefois, l’interface utilisateur ne peut pas être étendue. Par conséquent, il est important de prendre soigneusement en compte votre scénario spécifique, comment appliquer des algorithmes GenAI et comment votre utilisateur (le « pilote ») peut tirer parti de votre capacité de copilote.

Approche 1 : Surfacer vos données et services dans Copilots de Microsoft

Les éditeurs de logiciels indépendants qui cherchent à exposer leurs services, données et processus existants dans les applications Microsoft Copilots ou Microsoft 365 peuvent le faire en créant des plug-ins et des connecteurs.

Cette approche permet, par exemple, à Microsoft 365 Copilot d’interagir avec des API à partir d’autres logiciels et services, de présenter des informations à jour, d’exécuter des actions et d’effectuer de nouveaux types de calculs.

Modèle A : Créer des plug-ins pour améliorer les fonctionnalités de Copilot existantes

Les plug-ins sont des extensions qui augmentent les fonctionnalités d’un Copilot existant, ce qui lui permet d’interagir avec les applications et services ISV. Ils peuvent développer les fonctionnalités d’un utilisateur en activant l’interaction avec vos API, via une conversation en langage naturel. Par exemple, un plug-in peut permettre à Copilot de récupérer des informations utiles, d’effectuer de nouveaux calculs ou d’exécuter des actions en toute sécurité au nom de l’utilisateur.

Diagramme montrant quatre composants de Microsoft Copilot et de leurs tissus connectés. Tout d’abord, les données Microsoft Graph pointent vers Microsoft Copilot. Microsoft Copilot a ensuite un point de direction bidirectionnel vers et reçoit à partir d’un composant de plug-in se connecter à l’application ISV. L’application ISV est connectée à une source de données ISV.

Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent créer des plug-ins à l’aide de différents outils, notamment les extensions de message Teams et les plug-ins Power Platform via Copilot Studio. De nouveaux plug-ins peuvent être publiés dans l’écosystème Copilot de Microsoft via l’Espace partenaires, où les administrateurs informatiques peuvent les approuver pour une utilisation par les utilisateurs finaux.

Scénarios ISV :

• Les éditeurs de logiciels indépendants souhaitent exposer leurs services existants sur les applications clientes Microsoft 365
• Les utilisateurs peuvent rechercher, mettre à jour et effectuer des actions dans une application ISV ou tous les systèmes externes, à partir d’applications clientes Microsoft 365, telles que Teams, Outlook, Word, etc.
• Un utilisateur sur Teams peut trouver des informations pertinentes à partir d’un système de ticket externe ou CRM que vos clients utilisent, éventuellement, y compris l’exécution d’actions au nom de l’utilisateur, au sein du système

Avantage du partenaire :

• Service des millions d’utilisateurs et d’entreprises utilisant des applications clientes Microsoft 365, rencontrez les utilisateurs où ils travaillent dès maintenant.
• Augmentez la visibilité de votre service de solution en les exposant dans les applications clientes Microsoft 365.
• Réduisez les frictions de vos utilisateurs en éliminant la nécessité de naviguer entre plusieurs applications et canevas.
• Expérience utilisateur cohérente entre les applications Microsoft 365 avec intégration et continuité universelles dans les applications Microsoft 365.
• Par exemple, un utilisateur Contoso découvre le dernier compte client résumé avec les données provenant du système externe d’Outlook, SharePoint et Fabrikam, sans quitter Teams.

Où commencer :

• Générer des extensions de message pour Microsoft Copilot pour Microsoft 365 | Microsoft Learn
• Créer des plug-ins Copilot - Vue d’ensemble (préversion) - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• Les plug-ins permettent d’exposer les services et applications ISV sur Microsoft Copilots, ce qui permet aux utilisateurs finaux d’interagir avec les applications et services ISV à partir d’applications clientes Microsoft 365.
• Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent créer des plug-ins à l’aide d’outils tels que les extensions de message Teams et les plug-ins Copilot Studio.
• Les plug-ins peuvent augmenter la visibilité et la détectabilité de votre solution via l’Espace partenaires

Modèle B : Utiliser Graph Connecters pour apporter vos données à des expériences Copilot

Les connecteurs Graph permettent aux éditeurs de logiciels indépendants de connecter leurs données à l’index sémantique Microsoft 365. Leurs données peuvent faire l’objet d’une recherche et d’une action pour les utilisateurs, directement à partir d’applications clientes Microsoft 365 telles que Teams, Outlook et Word. Microsoft Copilot devient ancré dans les données ISV, qu’elles soient cloud ou locales, via Microsoft Graph. En outre, les éditeurs de logiciels indépendants peuvent utiliser Microsoft Fabric, une plateforme de données unifiée fournie en tant que produit SaaS, pour importer leurs données dans le cloud Microsoft et les connecter facilement à Microsoft Graph.

Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent créer des connecteurs Graph à l’aide de l’API Connecteurs Microsoft Graph, qui prend en charge une gamme de sources de données, de systèmes de fichiers, de pages web, d’applications d’entreprise, etc.

Les connecteurs graph peuvent également enrichir les données avec des fonctionnalités basées sur l’IA, telles que le traitement du langage naturel, l’extraction d’entités et l’analyse d’images. En utilisant des connecteurs Graph, les éditeurs de logiciels indépendants peuvent étendre Microsoft Copilot avec leurs propres données, améliorer l’expérience utilisateur et activer des interactions plus personnalisées et sécurisées.

Des centaines de connecteurs Graph existent déjà. Par exemple, le connecteur Jira Cloud Graph peut élever des objets Jira au même niveau que les données Microsoft 365 Graph, ce qui permet un raisonnement complet et une intégration universelle, ce qui permet d’améliorer et d’enrichir les insights. Le connecteur permet aux utilisateurs finaux de rechercher des objets Jira à partir de Microsoft 365 Copilot à l’aide de l’interface de langage naturel.

Scénarios ISV :

• Les éditeurs de logiciels indépendants dont les clients travaillent dans Microsoft 365 et souhaitent permettre aux utilisateurs finaux de tirer des insights à partir de sources de données ISV combinées aux données Microsoft Graph centrées sur l’utilisateur.
• Les utilisateurs peuvent récupérer, résumer et raisonner des données à partir d’applications ISV, combinées à d’autres données de graphe Microsoft 365, par exemple, des e-mails, des documents word, etc.
• Le directeur des communications doit rechercher et redrafter les e-mails de demande de tirage dans Outlook qui sont enrichis avec le contenu source d’une application de conception graphique ISV

Avantage du partenaire :

• Rencontrez les utilisateurs où ils travaillent. Une vaste base d’utilisateurs utilise des applications clientes Microsoft 365 et peut désormais accéder à vos propres données et service dans une expérience unifiée.
• Insights enrichis en combinant des données ISV avec des données Microsoft Graph.
• Intégration universelle avec les applications Microsoft 365 et Recherche Microsoft, Context IQ et Viva, avec un connecteur.
• Canaux étendus pour présenter des données ISV, ce qui augmente potentiellement la base des utilisateurs.

Où commencer :

• En savoir plus sur les connecteurs de graphe à aka.ms/graph-connectors
• Créer votre propre connecteur de graphe à l’adresse Créer des connecteurs Microsoft Graph pour Microsoft Copilot pour Microsoft 365 | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• Les connecteurs Graph permettent aux éditeurs de logiciels indépendants d’intégrer leurs données dans l’écosystème Microsoft Copilot, ce qui améliore l’expérience utilisateur avec des interactions personnalisées et sécurisées.
• Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent utiliser Microsoft Fabric pour importer leurs données dans le cloud Microsoft et les connecter à Microsoft Graph.
• En utilisant des connecteurs Graph, les éditeurs de logiciels indépendants peuvent combiner leurs données avec des données de graphe Microsoft 365 pour fournir des insights enrichis et obtenir une intégration universelle avec les applications Microsoft 365.

Approche 2 : Créer des copilotes n’importe où avec un codage minimal et une intégration facultative des données Microsoft

Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent apporter la puissance des outils et des données assis dans Microsoft Graph dans leurs propres applications, ce qui améliore leurs fonctionnalités et leur expérience utilisateur.

Modèle C : Développer des connecteurs Power Platform pour permettre aux copilotes pilotés par le client dans Copilot Studio

Copilot Studio permet aux clients de créer des applications IA à code faible qui peuvent répondre aux requêtes utilisateur courantes, à l’aide de données provenant de leur organisation et de microsoft et de sources de données partenaires. Copilot Studio utilise des connecteurs Power Platform pour importer des données à partir de n’importe quelle source, où il existe plus de 500 connecteurs aujourd’hui. En tant qu’éditeur de logiciels indépendants, vous pouvez créer des connecteurs à vos données et services, afin de permettre à vos clients de créer leurs propres applications internes copilotes et IA, ancrées dans les données ISV.

Diagramme montrant les composants du plug-in Microsoft Copilot Studio. Trois sources se connectent au plug-in Copilot Studio, notamment les données Microsoft Graph, les connecteurs Power Platform et d’autres sources de données. Le plug-in Copilot Studio se connecte ensuite aux applications ISV via un plug-in.

Ces applications IA peuvent être exposées aux utilisateurs finaux sur différentes plateformes, notamment les sites web, les applications mobiles, Microsoft Teams ou tout canal pris en charge par Azure Bot Framework.

Exemples de scénarios :

• Les éditeurs de logiciels indépendants cherchent à fournir une expérience de bot de conversation à leurs clients, au sein de leurs applications existantes, qui peuvent répondre aux questions et transformer les conversations en actions.
• Les utilisateurs posent des questions au sein de votre application et reçoivent des réponses ancrées dans les sources de données isv, Microsoft ou client.
• Créez un connecteur client à partir de vos API existantes et convertissez-le en plug-in à l’aide de Copilot Studio, ce qui permet à ces API d’être appelées à partir d’un bot de conversation avec une interface en langage naturel.
• Convertissez des flux Power Automate existants en plug-ins qui peuvent être appelés à partir de la conversation copilote Microsoft pour effectuer des actions et récupérer des informations.
• Accédez aux données via l’interface de langage naturel à partir de systèmes d’entreprise tels que Zendesk, GitHub et Salesforce via ces connecteurs dans Power Platform.

Avantage du partenaire :

• Exploitez la puissance des connecteurs Microsoft et non-Microsoft existants pour améliorer et enrichir votre application sans effort.
• Accélérez le développement de plug-ins en appliquant l’approche de connecteur personnalisé Power Platform pour une intégration rapide et efficace.
• Améliorez la durée de vie grâce aux fonctionnalités de faible code de Copilot Studio.
• Bénéficiez d’un avantage concurrentiel en intégrant des fonctionnalités d’IA dans votre application avec un codage minimal.

Où commencer :

• Architecture du plug-in Microsoft Copilot Studio - Microsoft Copilot Studio | Microsoft Learn
• Incorporer un contrôle Power Virtual Agents à l’aide du contrôle chatbot | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• Copilot Studio offre une plateforme permettant de créer des applications IA à faible code qui peuvent améliorer les applications existantes avec des fonctionnalités de chatbot ancrées dans les données ou les fonctions ISV.
• La plateforme prend en charge les connecteurs Power Platform existants et les connecteurs personnalisés, offrant une flexibilité pour l’intégration des services ISV et des sources de données.
• L’intégration des fonctionnalités d’IA peut améliorer considérablement l’expérience utilisateur et donner à votre application un avantage concurrentiel.

Modèle D : Tirer parti de l’API Microsoft Graph dans vos copilotes

L’API Microsoft Graph offre un point de terminaison puissant pour accéder aux données centrées sur l’utilisateur à partir d’applications Microsoft 365, notamment Calendrier, Bookings, Outlook, Teams, OneDrive, SharePoint, etc. Avec cette API, vous pouvez enrichir vos applications avec des données de Microsoft 365, ce qui permet aux utilisateurs de dériver des insights et des analyses plus riches.

Diagramme montrant quatre composants de Microsoft Copilot et de leurs tissus connectés. Tout d’abord, les données Microsoft Graph pointent vers Microsoft Copilot. Les données Microsoft Graph ont également une flèche qui la connecte à l’application ISV, avec la flèche symbolisant l’API Graph. L’application ISV est connectée à une source de données ISV.

Scénarios ISV :

• Les clients et les partenaires utilisant l’application ISV existante qui cherchent à combiner les données Graph centrées sur l’utilisateur Microsoft dans leur copilote.
• Un éditeur de logiciels indépendants avec une application de gestion de projet souhaite incorporer des données de calendrier Microsoft 365 et des documents de projet pour aider les utilisateurs à suivre les échéances et les jalons au sein de l’application.
• Un éditeur de logiciels indépendants avec une application CRM souhaite incorporer des données de contact et de messagerie Microsoft 365 pour améliorer les profils client et les journaux de communication.

Considérez Fabrikam, un logiciel polyvalent Human Capital Management (HCM) équipé d’une suite RH flexible, permettant une automatisation transparente de différents flux de travail tels que l’acquisition de talents, la gestion des récompenses des employés et les processus de commentaires. Dans leur poursuite continue de l’innovation, Fabrikam introduit une fonctionnalité copilote de pointe au sommet de leur suite RH. À présent, ils visent à élever encore davantage leur application en intégrant des données de graphe centrées sur l’utilisateur. Cette amélioration implique l’utilisation de l’API Graph pour incorporer les calendriers des employés, englobant des détails tels que les congés planifiés et les 1:1s pour les processus de commentaires, etc.

Avantage du partenaire :

• Découvrez des insights enrichis en combinant vos données avec Microsoft 365 Graph.
• Intégration transparente : accès standardisé aux données Microsoft 365 pour faciliter l’intégration à vos applications.
• Amélioration de l’expérience utilisateur : offrir une expérience utilisateur plus transparente avec accès aux données et fonctionnalités Microsoft 365 pertinentes au sein de votre application.
• Fonctionnalités améliorées : ajoutez de nouvelles fonctionnalités et fonctionnalités à votre application à l’aide de données Microsoft 365.
• Scalabilité et efficacité : concentrez-vous sur la création et l’amélioration de vos applications pendant que l’API Graph gère la récupération des données.

Où commencer :

• Utiliser l’Explorateur Graph pour essayer les API Microsoft Graph - Microsoft Graph | Microsoft Learn
• Démarrage rapide - Microsoft Graph

Points clés à retenir :

• L’API Microsoft Graph permet aux éditeurs de logiciels indépendants d’enrichir leurs applications avec des données centrées sur l’utilisateur de Microsoft 365.
• Via les API Graph, vous pouvez tirer parti de l’index sémantique Microsoft 365, une expérience de recherche plus avancée conçue pour l’ère de Copilots.
• À l’aide de l’API Graph, les éditeurs de logiciels indépendants peuvent améliorer leurs applications avec des insights et des analyses plus riches.

Modèle E : Apportez une expérience copilote à vos applications avec des Assistants Azure OpenAI

Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent adopter cette approche à faible code dans les services IA d’Azure pour apporter des expériences copilotes à leurs propres applications. Il offre un chemin d’accès rapide pour appliquer l’appel de fonction GPT pour appeler vos propres API simplement en décrivant la structure de votre fonction dans JSON et en fournissant un environnement Python en bac à sable pour exécuter et exécuter du code pour aider à formuler des réponses aux questions de l’utilisateur.

Ces deux fonctionnalités peuvent être utiles pour décharger les défis non basés sur le langage dans le code conventionnel ou les systèmes existants qui conviennent mieux à la tâche, par exemple des tâches mathématiques simples.

Bien que vous n’ayez pas d’accès direct à l’invite système et à la température, vous pouvez affecter de même le comportement de votre Assistant via des instructions personnalisées qui ont une influence importante sur la personnalité de votre expérience de copilote.

Avantage du partenaire :

• Les assistants Azure OpenAI offrent une approche à faible code, ce qui permet aux éditeurs de logiciels indépendants d’intégrer rapidement les fonctionnalités d’IA générative dans leurs applications sans effort de développement étendu.

Où commencer :

• Démarrage rapide - Prise en main des Assistants Azure OpenAI (préversion) - Azure OpenAI | Microsoft Learn
• Création d’Assistants avec Azure OpenAI Service - Azure OpenAI | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent utiliser les Assistants Azure OpenAI pour créer des interfaces de langage naturel interactives qui améliorent l’engagement des utilisateurs. Ces assistants peuvent appeler les API via simplement en les décrivant via JSON.
• Un Assistant Azure OpenAI peut écrire et exécuter du code, dans un bac à sable, en fonction de l’invite d’un utilisateur, pour résoudre un problème non GenAI.

Modèle F : Utiliser la bibliothèque IA Teams pour créer votre propre copilote

Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent également utiliser la bibliothèque IA Teams pour ajouter une fonctionnalité de langage naturel dans leur chatbot Teams existant. Cette bibliothèque permet aux éditeurs de logiciels indépendants de se concentrer sur leur logique métier, tout en utilisant la structure Teams pour gérer les interactions conversationnelles. Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent exposer leurs bots de conversation dans Teams, offrant aux utilisateurs un moyen plus naturel et intuitif d’interagir avec leurs applications.

Diagramme montrant le flux du modèle de bibliothèque IA de Microsoft Teams. Frist, invitez l’ingénierie circule dans la bibliothèque IA Teams. Les données sortent ensuite de la bibliothèque IA Teams en deux sources : l’application ISV et le service Azure OpenAI. Ces deux emplacements circulent de manière bidirectionnelle des données.

Scénario ISV :

• Les utilisateurs finaux utilisent Teams et le partenaire ISV cherchent à mettre en évidence leur service ou leurs fonctionnalités sur Teams avec des fonctionnalités similaires au bot.
• Aucune intégration n’est nécessaire avec les données Graph et le partenaire ISV cherche à se concentrer sur la logique métier et le service sans intégrer les fonctionnalités de Copilot Teams.
• Avec des modèles d’application Teams prédéfinis et des fonctionnalités de sécurité de modération intégrées, le partenaire ISV peut facilement ajouter la fonctionnalité LLM à son bot de conversation existant.

Avantage du partenaire :

• Ajoutez ChatGPT comme des expériences conversationnelles, avec un contrôle sur l’ingénierie rapide à votre bot et réutiliser les fonctionnalités de sécurité intégrées.
• Basé sur les fonctionnalités prêtes à être réutilisées comme
  • Historique des sessions de conversation proposé par le mécanisme d’IA Teams.
  • Prise en charge multilingue.
  • Les modèles multi-langages prennent en charge, au-delà des modèles OpenAI.
  • Planificateur d’actions qui peut aider à mapper aux actions en fonction de l’intention de l’utilisateur.
  • Prêt à utiliser le mécanisme d’augmentation pour modifier la façon dont le modèle répond par le biais de paramètres ou de modifications d’invite système.
  • Raisonnement supplémentaire qui peut baser les réponses du modèle sur vos données.

Où commencer :

• Présentation de la bibliothèque d’IA Teams : bibliothèque Teams AI - Teams | Microsoft Learn
• Liste des fonctionnalités techniques : Fonctionnalités de la bibliothèque IA Teams - Teams | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• La bibliothèque d’IA d’équipe offre un moyen simple d’éclairer un bot développé par l’ÉDITEUR de logiciels indépendants dans Teams avec la puissance des machines virtuelles.
• Il ne nécessite pas l’intégration avec les fonctionnalités actuelles de Microsoft Copilot, peut fournir une expérience orientée tâches.
• Il offre de nombreuses possibilités du point de vue de l’ingénierie, mais également prêt à utiliser les fonctionnalités Out Of the Box, ce qui facilite le processus de développement entier.

Si vous souhaitez alimenter votre bot dans Teams avec des machines virtuelles LLM, la bibliothèque d’ia Teams est la façon dont vous pouvez y accéder.

Approche 3 : Contrôle total : Créer vos propres expériences IA de bout en bout (BYO)

Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent utiliser Microsoft Copilot Stack pour créer des expériences IA entièrement nouvelles, en tant que copilotes ou assistants intelligents. Un bâtiment ISV dans cette partie centrale de la pile prend en charge l’orchestration de l’IA , où Microsoft propose différentes options, qui appliquent tous les modèles fondamentaux de Microsoft, la chaîne d’outils IA et l’infrastructure IA.

Le noyau sémantique peut être utilisé pour créer les mêmes modèles d’orchestration d’IA qui alimentent Microsoft Copilots, dans vos copilotes. Il est disponible en tant que Kit de développement logiciel (SDK) que vous pouvez développer directement.

Diagramme carré montrant les composants de l’orchestration de pile Microsoft Copilot. La première zone est intitulée « Applications et Frontend Copilot » et est connectée par une flèche bidirectionnelle à une zone plus grande intitulée « orchestration IA », qui est remplie de composants de pile. Dans Copilot Studio, Azure AI Studio, flux d’invite, évaluations, expériences, catalogue de modèles, réglage précis, noyau sémantique et Machine Learning. La pile d’orchestration d’IA est connectée à une autre zone intitulée « modèles de base et données ». En bas de la pile entière, Microsoft Cloud s’étend sur l’intégralité des produits.

Avec la plupart des investissements dans la création d’un service copilot au milieu de la pile, les éditeurs de logiciels indépendants ont la liberté de connecter ce service copilote à différentes surfaces, notamment Teams, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Copilot, vos propres surfaces d’application, sites web, bots de conversation – ou tout. Essentiellement, quand il s’agit de l’intégration à une surface d’application – le haut de notre pile – chaque autre modèle décrit ici est également une option.

Modèle G : Créer votre propre copilote avec Azure AI Studio

Azure AI Studio est une plateforme unique pour les éditeurs de logiciels indépendants afin de créer des assistants personnalisés, intelligents ou copilotes. Il combine les fonctionnalités de différents services Azure AI, fournissant un espace de travail unifié pour le développement et le déploiement d’applications d’IA génératives. Il s’agit d’une plateforme collaborative où les scientifiques des données, les développeurs et d’autres parties prenantes peuvent converger et travailler ensemble.

Avec Azure AI Studio, les éditeurs de logiciels indépendants contrôlent entièrement le comportement, la personnalité et les fonctionnalités de leur copilote. Que vous utilisiez des modèles préentraînés existants à partir de notre catalogue étendu, des modèles de réglage précis sur vos données ou que vous entraînez vos propres modèles IA personnalisés, Azure AI Studio accélère le développement d’expériences IA qui gèrent des données modales complexes.

Une fonctionnalité de standout d’Azure AI Studio est sa gamme variée de modèles, répondant à divers secteurs et cas d’usage. Il permet aux éditeurs de logiciels indépendants de combiner différents modèles au sein d’une seule solution pour répondre à leurs exigences uniques.

L’intégration à Azure AI Search permet aux éditeurs de logiciels indépendants d’implémenter un modèle de génération augmentée de récupération (RAG) pour les données non structurées directement à partir d’Azure AI Studio, avec l’avantage ajouté de la fonctionnalité de vectorisation intégrée de la recherche IA. Cela signifie que toutes les données dont votre copilote a besoin peuvent être conservées automatiquement dans une base de données vectorielle, ce qui facilite la récupération rapide et efficace lors de l’évaluation de l’invite utilisateur, en vous permettant d’implémenter vous-même un modèle d’indexation, de segmentation, d’incorporation et de vectorisation.

Prompt Flow, une fonctionnalité d’Azure AI Studio, offre un graphe visualisable pour orchestrer des flux exécutables avec des modèles de langage volumineux (LLMs), des invites et des outils Python. Il facilite le débogage, le partage et l’itération sur vos flux en toute simplicité grâce à la collaboration d’équipe.

Pour les équipes ISV qui préfèrent une approche de code first, le Kit de développement logiciel (SDK) Azure AI offre une suite de packages permettant d’accéder aux services Azure AI, y compris la configuration des projets Azure AI Studio et des ressources associées. Cela permet aux développeurs et aux scientifiques des données de gérer des composants IA, de configurer des modèles, des pipelines et des services IA directement à partir du code, tout en rendant l’interface graphique disponible pour ceux qui le préfèrent.

Le prototypage est facile dans Azure AI Studio via son terrain de jeu. Un parcours classique pour une équipe travaillant sur un projet dans Azure AI Studio peut commencer par une personne validant une idée dans le terrain de jeu. Une fois les résultats attrayants générés, ils peuvent être invités à partir de Playground à Prompt Flow en tant que flux versionné et personnalisé. Maintenant un artefact versionné dans le projet IA, l’équipe plus large peut contribuer à l’endroit où le flux est accessible via l’interface utilisateur d’Azure AI Studio et via le code uniquement. Plusieurs branches de logique à différentes machines virtuelles LLM peuvent être testées et évaluées à ce stade.

Au-delà de la phase de développement, Azure AI Studio fournit également une chaîne d’outils LLMOps, qui gère votre ingénierie rapide de bout en bout, du développement à la production et de la maintenance continue.

Azure AI Studio prend en charge l’intégration avec Azure AI Search, Azure Open AI Service et d’autres services Azure AI, ce qui simplifie la gestion des ressources pour les éditeurs de logiciels indépendants. Il fournit également un espace de travail orienté projet, favorisant la collaboration par rapport au calcul partagé, aux déploiements de modèles et aux services.

Scénarios ISV :

• Un ÉDITEUR de soins de santé construit une plateforme de télémédication veut un copilote qui comprend le jargon médical, aide les médecins à diagnostiquer les patients et fournit des recommandations de traitement pertinentes.
• Un fournisseur de services financiers a besoin d’un copilote qui peut analyser les tendances du marché, répondre aux requêtes des clients sur les options d’investissement et générer des rapports financiers personnalisés.
• Une plateforme d’apprentissage électronique veut un copilote que les étudiants des tuteurs, explique des concepts complexes et adapte son style d’enseignement en fonction des préférences d’apprentissage individuelles.
• Une compagnie d’assurance accélère l’analyse des documents pendant le processus de réclamation en validant si la réclamation actuelle peut être couverte par le contrat.
• Le copilote de compagnie aérienne peut vous aider à planifier le voyage, rechercher les billets et les hôtels et les réserver une fois que vous êtes satisfait de l’offre.
• Une chaîne de restaurants crée une application copilote pour aider les nouveaux employés à s’intégrer en les guidant tout au long du processus.
• Un éditeur de logiciels indépendants offre à ses clients une extension VS Code pour aider les développeurs à créer l’intégration avec leurs API.

Avantage du partenaire :

• Personnalisation et contrôle : créez un copilote sur mesure qui s’aligne précisément sur les exigences de votre application.
• Flexibilité du scénario : répondez à un large éventail de scénarios, de copilotes spécifiques au domaine, à l’automatisation des tâches et à la génération de contenu.
• Intégration à des systèmes existants : connectez-vous aux bases de données, aux API et à d’autres services pour améliorer les fonctionnalités de votre copilote.
• Identité de marque et expérience utilisateur : formez la personnalité de votre copilote pour s’aligner sur votre voix de marque et améliorer l’expérience utilisateur.
• Expérience de génération : Kit de développement logiciel (SDK) open source et hautement extensible, le noyau sémantique vous permet de créer des agents intelligents qui peuvent appeler vos API existantes. Avec le noyau sémantique, vous pouvez utiliser les mêmes modèles d’orchestration IA que ceux qui alimentent les copilotes de Microsoft dans nos propres applications.
• Scalabilité et déploiement : déployez votre copilote sur plusieurs clients ou applications, servant des milliers d’utilisateurs simultanément.

Où commencer :

• Qu’est-ce qu’AI Studio ? - Azure AI Studio | Microsoft Learn
• Créer et déployer votre propre copilote avec Prompt Flow dans Azure AI Studio | Microsoft Learn
• Créer et déployer votre propre copilote avec Azure AI CLI et le SDK | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• Azure AI Studio offre une plateforme puissante pour créer des assistants personnalisés, intelligents ou copilotes.
• Les éditeurs de logiciels indépendants peuvent mettre en forme le comportement, la personnalité et les capacités de leur copilote, créant ainsi une solution véritablement personnalisée.
• Azure AI Studio prend en charge un large éventail de scénarios et s’intègre en toute transparence à l’infrastructure existante.
• La création d’un copilote personnalisé avec Azure AI Studio peut améliorer l’expérience utilisateur et fournir des solutions personnalisées pour des cas d’usage spécifiques.
• AI Studio vous fournit un service copilot (ou back-end), exposé en tant que point de terminaison mis à l’échelle unique
• Un éditeur de logiciels indépendants propose ensuite des options pour connecter le service à une application, un serveur frontal ou une surface de conversation de leur choix, y compris l’un des modèles précédents ci-dessus.
• N’oubliez pas que ce modèle peut être combiné avec d’autres personnes en fonction de vos besoins spécifiques. Par exemple, vous souhaiterez peut-être associer ce modèle à Pattern A et plug-in à un Microsoft Copilot, ou Pattern F pour exposer votre propre bot copilot dans Teams.

Modèle H : Créer votre propre copilote avec le noyau sémantique

Le noyau sémantique est un SDK open source qui permet aux développeurs de créer des copilotes sophistiqués au sein de leurs applications. Il prend en charge un large éventail de langages de programmation, notamment C#, Java et Python, ce qui le rend accessible à une vaste communauté de développeurs. Le noyau sémantique permet l’orchestration des plug-ins IA, ce qui permet l’intégration à différents modèles IA, notamment à partir d’Azure OpenAI et de Hugging Face.

Le noyau sémantique encapsule l’essence des modèles d’orchestration IA de Microsoft Copilots, fournissant aux développeurs des outils permettant de créer des agents et des copilotes.

Les agents sont des systèmes IA qui peuvent répondre aux questions et automatiser les processus pour les utilisateurs. Ils vont des chatbots simples aux assistants IA entièrement automatisés. Copilots, un type spécial d’agent, fonctionnent avec les utilisateurs. Contrairement aux agents entièrement automatisés, les copilotes fournissent des suggestions et des recommandations, ce qui permet aux utilisateurs de conserver le contrôle.

Plug-ins : ceux-ci fournissent des compétences à votre agent. Vous pouvez créer des plug-ins pour des tâches telles que l’envoi d’e-mails, la récupération d’informations à partir de bases de données ou la demande d’aide.

Planificateurs : les agents utilisent des planificateurs pour générer des plans pour effectuer des tâches. Par exemple, un copilote aidant un utilisateur à écrire un e-mail créerait un plan avec des étapes telles que la collecte des détails du destinataire et la composition de l’e-mail.

Le Kit de développement logiciel (SDK) est fourni avec l’extension VS Code, un exemple d’application Chat Copilot , mais également avec des démarrages pour vous offrir une structure pour apporter vos idées en direct.

Vous avez décidé de commencer à utiliser le noyau sémantique, nous vous suggérons de définir deux fonctionnalités avant de commencer à coder :

• Commencez par définir la persona et le comportement d’un copilote.
• Créez des plug-ins pour les tâches courantes que votre copilote aidera.
• Utilisez des planificateurs pour générer des plans pour les actions de copilote.
• Prévoyez de tester soigneusement pour garantir une expérience utilisateur affinée.
• Assurez-vous que vous êtes en mesure de recueillir des commentaires de vos utilisateurs et d’implémenter cela dans le comportement de l’agent ou du copilote.

Scénarios ISV :

• Vous créez un copilote qui fait partie de votre propre application (outil de développement client ou système RH), et vous souhaitez que les utilisateurs restent dans le domaine de la même interface utilisateur.
• Vous avez besoin d’un contrôle total sur le moteur d’orchestration, l’implémentation RAG, les choix de modèle et les paramètres de modèle.
• Avec votre service copilote, vous souhaitez permettre à vos clients de créer une extension sur votre solution via des plug-ins.
• Votre solution utilise des canevas et d’autres supports que du texte.

Avantage du partenaire :

• Contrôle total de votre comportement copilot avec accès au moteur d’orchestration opinionné utilisé par Microsoft pour créer des Copilots internes.
• Placez en toute transparence des modèles sur vos propres données d’entreprise et intégrez des données structurées, non structurées et en temps réel à l’aide de Microsoft Fabric OneLake. Cela permet aux développeurs d’utiliser une recherche hybride et sémantique sophistiquée pour alimenter les applications de génération augmentée (RAG).
• Accès à des outils supérieurs pour affiner les réponses IA à l’aide de l’ingénierie d’invite et des outils LLMOps, tels que le flux d’invite.

Où commencer :

• GitHub - microsoft/semantic-kernel : intégrer rapidement et facilement la technologie LLM de pointe dans vos applications
• Génération d’agents et de copilotes avec le noyau sémantique | Microsoft Learn
• Présentation des plug-ins IA dans le noyau sémantique et au-delà | Microsoft Learn

Points clés à retenir :

• Le noyau sémantique est une infrastructure open source avisée qui aide les développeurs à créer des fonctionnalités GenAI dans leurs applications plus facilement
• Il est géré et développé par Microsoft et utilisé par les équipes internes pour créer des solutions Microsoft Copilot.
• Avec un ensemble d’exemples, il vous aide à démarrer facilement votre parcours GenAI à l’intérieur de votre propre pile d’applications.
• N’oubliez pas que ce modèle peut être combiné avec d’autres personnes en fonction de vos besoins spécifiques. Par exemple, vous souhaiterez peut-être associer ce modèle à Pattern A et plug-in à un Microsoft Copilot, ou Pattern F pour exposer votre propre bot copilot dans Teams.

Conclusion

Nous avons commencé avec des scénarios et vous avons acheté à un ou plusieurs modèles d’intérêt, que nous avons collectés dans l’une des trois approches. Bien que chaque modèle présente une variance, il existe certaines fonctionnalités courantes pour chaque approche :

	Approche 1 : Surfacer vos données et services dans Copilots de Microsoft	Approche 2 : Créer des copilotes n’importe où avec un codage minimal et une intégration facultative des données Microsoft	Approche 3 : Contrôle total : Créer vos propres expériences IA de bout en bout (BYO)
Effort de développement	Faible (sans/faible code)	Moyen (code minimal)	High (Code Pro)
Sources de données	Microsoft Graph (Microsoft/M365 ou non-Microsoft via des connecteurs)	Divers. Connecteurs Power Platform, Microsoft Graph, vos API.	Peut s’étendre sur plusieurs sources de données, service et applications à l’intérieur ou en dehors du locataire Microsoft
Interface utilisateur ou surface de conversation	Fourni par Copilot étant étendu, par exemple, Teams, Microsoft 365, etc.	Varie selon l’approche fournie par Microsoft, pour apporter votre propre.	Apportez votre propre. Plusieurs surfaces possibles avec le même copilote
Influence sur le ton, le comportement et les paramètres de modèle de copilot	Aucun contrôle direct. Les paramètres de modèle sont responsables de l’extension de Copilot.	Certaines influences en particulier pour le comportement et le ton, via des instructions personnalisées qui font partie du métaprompt. Avec Teams AI Library, vous pouvez contrôler les paramètres du modèle.	Contrôle direct des paramètres de modèle, tels que la température, les invites système, les jetons max, etc. Comportement copilot personnalisé.
Multimodèle compatible	Non	Non	Oui Plusieurs appels à différents modèles au sein du même flux
Prise en charge des modèles	Fourni par le système	Choix des modèles OpenAI	Choix de n’importe quel modèle OpenAI et catalogue de modèles complets
Intelligence artificielle responsable	Fourni par le système	Fourni par le système ou les options utilisables dans chaque modèle	Responsabilité des éditeurs de logiciels indépendants avec les options de plateforme dans chaque modèle.
Prise en charge de l’historique des conversations	Fourni par le système	Fourni par le système ou les options utilisables dans chaque modèle	Responsabilité des éditeurs de logiciels indépendants avec les options de plateforme dans chaque modèle.
Exemples de scénario	Les utilisateurs de Microsoft Copilots peuvent effectuer des actions ou obtenir des insights à partir de données et de services ISV.	Introduisez un assistant GenAI dans l’aire d’application ISV existante pour raisonner sur les données client ou ISV. Présentez votre propre copilote ou chatbot dans une surface Microsoft existante, telle que Teams, avec une identité et une expérience distinctes pour Microsoft Copilots.	Vos clients et utilisateurs interagissent avec un copilote entièrement personnalisé pour votre marque et votre comportement, ce qui peut raisonner sur plusieurs jeux de données et systèmes connectés à partir d’un choix multiple d’surfaces d’interface utilisateur ou de conversation.

Ces approches permettent d’accroître les possibilités de personnalisation, ce qui exige également qu’un éditeur de logiciels indépendants récupère davantage de responsabilités par le biais du contrôle acquis et augmente l’effort global de développement.

Nous vous recommandons donc vivement de commencer par l’approche 1, ce qui pourrait bien être le moyen le plus rapide de commercialiser vos exigences initiales. Microsoft publie souvent de nouveaux Copilots de première partie. Vérifiez continuellement si un nouveau Copilot peut répondre aux besoins de vos utilisateurs plus efficacement en étendant vos données et services à celui-ci.

Passez aux approches 2, puis à 3 progressivement, car vos besoins vous amènent à avoir besoin d’un contrôle et d’une personnalisation supplémentaires.

Une exception ici est peut-être où un éditeur de logiciels indépendants dispose déjà d’une fonctionnalité IA existante en interne avec des ressources existantes. Par exemple, un éditeur de logiciels indépendants qui a déjà une équipe GenAI avec des processus AIOps existants et qui a déjà une adresse IP créée en Python ou LangChain peut être naturellement mieux orienté vers l’approche 3.

Une dernière légende clé est que cette liste de modèles n’est pas exhaustive ou mutuellement exclusive. Nous avons organisé ici des modèles de sélection où nous voyons des synergie pour les éditeurs de logiciels indépendants et il est important de comprendre qu’ils peuvent être combinés de différentes façons pour créer une solution qui répond parfaitement à vos besoins. Par exemple, lors de l’utilisation de l’approche 3 (modèles G ou H), vous devrez peut-être utiliser un serveur frontal. Dans ce cas, vous pouvez utiliser des plug-ins (modèle A) ou la bibliothèque IA Teams (modèle F) avec celle-ci. Considérez toujours les synergie entre différents modèles lors de la planification de votre stratégie IA.