Le motif est désormais reconnaissable, mais il est différent de ce que l’on pourrait croire.
Oui, il y a eu un groupe de travail. Une équipe enthousiaste, une instance Azure OpenAI, un chatbot répondant à des questions sur des documents internes. Trois mois plus tard, peut-être même une démo pour la direction. Et ensuite ?
Car pendant ce temps, votre analyste financier a construit un GPT propriétaire fonctionnant sur des fichiers Excel exportés du dernier trimestre. Votre équipe marketing travaille avec trois outils d’IA différents, et non les deux mêmes. Un développeur a créé un agent à code vibratoire qui renvoie à une bibliothèque SharePoint qui n’a pas été synchronisée depuis six mois. Et votre responsable des ressources humaines demande des informations personnelles sensibles à un chatbot gratuit dont personne ne sait où vont les données.
Le pilote n’a pas échoué. Le pilote s’est multiplié, mais sans supervision, sans gouvernance, sur des données que personne n’a validées.
Il ne s’agit pas d’une histoire d’organisations à la traîne en matière d’IA. Il s’agit d’organisations qui ont déjà intégré l’IA dans leur travail quotidien, sans que personne ne prenne de décision. Le personnel n’a pas attendu de stratégie. Il a simplement commencé. Et maintenant, la prolifération est une réalité : des dizaines d’intégrations locales, autant de points de pollution des données, et aucune visibilité centrale sur ce qui se passe réellement.
Qu’est-ce qui ne va pas et pourquoi la situation s’aggrave ?
Les problèmes liés à l’adoption incontrôlée de l’IA ne sont pas hypothétiques. Ils sont déjà visibles dans des organisations qui, il y a deux ans à peine, pensaient vouloir rester à l’écoute, ont réalisé quelques projets pilotes isolés mais n’ont toujours pas développé de vision claire. C’est ce qui se passe dans la pratique :
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Fragmentation des données
Chaque employé alimente son outil d’IA avec les données qu’il peut trouver lui-même : exportations, captures d’écran, travaux de copie. Le résultat est basé sur des sources qui peuvent ne pas (plus) être correctes, ne pas être à jour et surtout ne pas être traçables.
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L’informatique fantôme à grande échelle
Les agents codés par Vibe, les automatismes locaux et les extensions de navigateur sont construits sans aucune implication informatique. Ils fonctionnent … jusqu’à ce qu’ils cessent de fonctionner, et personne ne sait pourquoi ni comment les réparer.
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Les angles morts de la conformité
Les données sensibles telles que les données des clients, les dossiers du personnel, les documents juridiques sont partagés avec des services d’IA externes sans accord avec le processeur, et encore moins avec une politique de classification des données.
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La production incohérente comme nouvelle norme
Deux employés posant la même question à deux outils différents obtiendront deux réponses différentes. Personne ne sait laquelle est la bonne. Lentement, l’incertitude s’insinue dans la prise de décision, car ce qui était factuel est désormais corroboré par des outils différents, avec des résultats différents.
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Dette technique irréconciliable
Toute intégration locale réalisée aujourd’hui en dehors de la plateforme centrale sera bientôt un problème hérité. L’organisation qui souhaite passer à l’IA d’entreprise dans deux ans paiera le double.
La question n’est plus de savoir quand nous commencerons à utiliser l’IA. La question est : « Qui est responsable de ce qui fonctionne déjà ? ».
La solution n’est pas une politique, c’est une plateforme.
La réponse intuitive à la prolifération est la réglementation : créer une politique en matière d’IA, interdire les outils non approuvés, mettre en place un comité de gouvernance. Cela ne fonctionne pas. Les employés habitués aux gains de productivité de l’IA ne démissionnent pas parce que les RH envoient un mémo.
La seule approche efficace consiste à offrir une meilleure alternative. Une plateforme au moins aussi accessible que les outils séparés que les gens utilisent actuellement, mais construite sur des données fiables, dans le cadre de la gouvernance de l’organisation, et gérable par l’informatique.
C’est exactement ce que permet Xylos, avec Microsoft Fabric et Copilot Studio en son cœur. Il ne s’agit pas de remplacer ce que les gens font déjà, mais de créer un environnement contrôlé dans lequel ils peuvent continuer à le faire.
La logique est simple : si les employés doivent de toute façon créer des agents, donnez-leur Copilot Studio. S’ils doivent de toute façon interroger des données, donnez-leur accès à un ensemble de données Fabric correctes. Vous déplacez l’étalement vers un jardin clos ET vous gagnez en qualité, en sécurité et en évolutivité en même temps.
Microsoft Fabric : des données fiables comme base
Le problème fondamental qui se cache derrière cette prolifération est le même : chacun travaille avec sa propre version de la vérité. Microsoft Fabric résout ce problème en rassemblant toutes les sources de données au sein de votre locataire Microsoft dans une plateforme unifiée. Avec OneLake comme couche de données centrale partagée par tous les autres services.
En pratique, cela signifie qu’un agent Copilot construit sur Fabric puise toujours dans la même source de données certifiée et à jour. Pas d’exportations Excel périmées. Pas de bibliothèques SharePoint qui ont six mois de retard. Une seule version de la vérité, pour tout le monde, à tout moment.
Parallèlement, Fabric s’intègre parfaitement à Microsoft Purview pour la gouvernance et la conformité des données, ce qui vous permet de savoir exactement quelles données sont utilisées, à quelles fins, par qui et si elles sont conformes aux règles applicables.
Copilot Studio : l’environnement contrôlé pour ce que les employés font de toute façon
Copilot Studio permet aux organisations de construire (ou de faire construire par leurs employés) des agents d’IA personnalisés dans l’environnement sécurisé de leur propre locataire Microsoft. Les agents sont reliés aux données Fabric, aux bibliothèques SharePoint, à Dynamics 365 et aux systèmes externes via des connecteurs certifiés.
La différence avec ce qui se passe actuellement dans la nature est cruciale : tout ce qui est construit dans Copilot Studio est visible par le service informatique, vérifiable via Purview et couvert par la gestion de l’identité et de l’accès d’Entra ID. Les employés qui souhaitent créer un agent pour leur équipe peuvent le faire, mais pas à l’insu de l’organisation.
Il s’agit de passer de la prolifération à l’innovation contrôlée. Non pas en interdisant, mais en offrant une meilleure alternative que les gens veulent réellement utiliser.
Pour cela, il faut plus que de la technologie
La mise en place d’un environnement Fabric et le déploiement de Copilot Studio ne résoudront pas à eux seuls le problème de la prolifération. Ce qu’il faut, c’est une combinaison qui fait actuellement défaut à de nombreuses organisations : des ingénieurs de données qui construisent et gèrent l’architecture Fabric, des architectes de l’IA qui conçoivent des agents connectés à de véritables processus d’entreprise et des facilitateurs d’adoption qui aident les employés à faire la transition entre leur outil familier et la plateforme centrale.
Les organisations qui disposent d’une base M365 solide ont un avantage qu’elles n’exploitent que rarement. Les structures de gouvernance sont en place. La gestion des identités est en place. Les utilisateurs connaissent l’environnement Microsoft. Ce qui manque, c’est la couche de connexion, l’expertise pour enrichir cette infrastructure existante avec une architecture d’ingénierie des données et d’IA qui soit réellement évolutive.
Dans l’article suivant, nous montrons comment Power Apps agit comme une passerelle concrète: la technologie que votre équipe existante connaît déjà, et qui peut combler le fossé vers l’IA intégrée qui débarque réellement dans l’organisation plus vite que prévu.
Reconnaissez-vous la prolifération dans votre organisation ? Alors il est temps de mettre en place l’architecture qui transformera le chaos en avantage concurrentiel. Prenez contact avec nous pour une discussion sans engagement sur ce que l’intégration contrôlée de l’IA signifie pour votre environnement Microsoft.
A propos de l’auteur
Peter Verrykt est Data & Analytics Business Lead chez Xylos et aide les organisations à transformer les données en valeur commerciale concrète. Il aide les entreprises à aller au-delà des implémentations techniques et à utiliser les données comme base pour de meilleures décisions, une plus grande agilité et une croissance durable.
