Fabric Data Agent et Fabric IQ : Microsoft Fabric à l'ère agentique
Data Agents, Fabric IQ, ontologie, graphe, MCP : comment Microsoft Fabric passe de la BI aux agents IA, comment fonctionne un Fabric Data Agent et comment réussir son projet.
Intelligence artificielle
Mettre l'intelligence artificielle au service de vos données
Une IA ne produit des résultats fiables que si elle s'appuie sur des données organisées, cohérentes et compréhensibles. L'IA sur vos données, c'est interroger vos documents grâce au RAG, automatiser des processus avec des agents IA et exploiter vos données structurées dans votre Data Platform. Kwanzeo vous accompagne pour connecter l'IA à ces sources, de façon sécurisée et gouvernée.
Pour qui, et pour quels problèmes ?
L'offre IA sur vos données s'adresse aux directions métiers, data et informatique qui veulent tirer parti de l'IA à partir de leur propre patrimoine de données, et pas seulement des connaissances générales d'un modèle.
- Retrouver l'information dans vos documents : un modèle comme GPT, sans accès à vos sources, répond uniquement à partir de ses données d'entraînement, parfois obsolètes ou incomplètes. Il peut aussi « halluciner ».
- Exploiter vos données structurées : prévision, classification, détection de fraudes, maintenance prédictive, optimisation des stocks, à partir des données de votre Data Platform.
- Automatiser des processus : intégrer l'IA dans vos processus métier avec des agents IA.
- Rester conforme : les systèmes d'IA à haut risque doivent s'appuyer sur des données traçables, documentées et gouvernées (AI Act).
Trois façons de mettre l'IA sur vos données
1. Le RAG : interroger vos documents
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine la récupération d'informations et la génération de texte. Avant de répondre, l'IA interroge une base de documents (base interne, système de stockage cloud, moteur de recherche qui indexe des documents récents), sélectionne les extraits les plus pertinents puis rédige une réponse à partir de ce qu'elle a trouvé. Les réponses sont plus fiables, actualisées et adaptées à votre domaine : une entreprise peut ainsi répondre à des questions précises à partir de ses propres informations confidentielles.
Usages : questions-réponses sur vos bases documentaires, chatbots et assistants qui s'appuient sur vos FAQ et documents internes, recherche juridique ou technique. Pour comprendre en détail : le RAG expliqué.
2. Les agents IA : automatiser et interroger en langage naturel
Les agents IA intègrent l'IA générative dans l'automatisation de vos processus. Côté données, les Data Agents de Microsoft Fabric permettent à un utilisateur métier (ou à un agent IA) d'interroger en langage naturel les données accessibles via OneLake, les entrepôts, les lakehouses et les modèles sémantiques Power BI, sans écrire de requête. L'enjeu est que l'agent respecte son périmètre, les règles métier et les règles de sécurité paramétrées. Voir Microsoft Fabric.
Dans Microsoft 365, les agents se conçoivent avec Copilot Studio : voir notre offre Agents IA avec Copilot Studio.
3. L'IA sur vos données structurées
Les Data Platforms intègrent des services d'IA analytique, automatisée ou cognitive. Véritable socle de la stratégie IA, la Data Platform facilite l'IA prédictive au travers des outils de data science, et sert de source privilégiée à l'IA générative en assurant un accès simplifié et sécurisé aux données. Sur Snowflake, Cortex AI donne accès à des grands modèles de langage par de simples appels SQL ou Python, et Snowpark exécute du code Python au plus près des données (Cortex AI et Snowpark). Pour aller plus loin : l'usage de l'IA dans les Data Platforms.
Des données fiables avant tout
Si les informations sont dispersées, dupliquées ou incohérentes, les modèles produisent des résultats biaisés. Avec le RAG aussi, la qualité des réponses dépend de la qualité des sources récupérées. Le Master Data Management crée une source unique de vérité pour les données critiques (clients, produits, fournisseurs, lieux), garantit leur traçabilité et rend les décisions automatisées explicables.
L'AI Act renforce cette exigence : pour les systèmes d'IA à haut risque, il faut pouvoir expliquer l'origine des données, comment elles ont été nettoyées, standardisées et enrichies, et conserver l'historique des contrôles. Lire Pourquoi le MDM est la clé d'une IA fiable en 2026 et L'AI Act et son impact sur le MDM.
Notre démarche
Les étapes clés d'une implémentation réussie, telles que nous les décrivons dans nos décryptages :
- Évaluer les besoins : identifier les processus et les questions que l'IA peut traiter.
- Définir un budget et des objectifs clairs.
- Choisir les bonnes sources de données : documents, bases et référentiels que l'IA devra consulter, et vérifier leur qualité.
- Commencer par des projets pilotes sur des cas d'usage précis, avant d'étendre à grande échelle.
- Optimiser la pertinence et la latence des réponses, puis former les équipes.
Technologies et offres mobilisées
Références et partenariat
Missions IA sur données
Détection d'anomalies sur un réseau télécom, recommandation d'articles pour la presse agricole.
Questions fréquentes
Qu'est-ce que le RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) combine deux capacités : la récupération d'informations dans une base externe ou interne, puis la génération d'une réponse contextualisée à partir de ces informations. L'IA ne s'appuie plus seulement sur ses connaissances d'entraînement.
Pourquoi le MDM est-il nécessaire pour l'IA ?
L'IA repose sur la qualité des données qu'elle consomme. Si les informations sont dispersées, dupliquées ou incohérentes, les modèles produisent des résultats biaisés. Le MDM crée une source unique de vérité pour les données critiques (clients, produits, fournisseurs, lieux), supprime les silos, standardise les formats et garantit la traçabilité.
Par où commencer pour intégrer l'IA dans son entreprise ?
Évaluer les besoins, définir un budget et des objectifs clairs, former les équipes, commencer par des projets pilotes sur des cas d'usage précis, et collaborer avec des experts pour éviter les erreurs d'implémentation.
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