Un agent Copilot Studio conçu, construit et mis en service pour vous.
Copilot Studio permet de créer des agents IA connectés à vos documents et outils Microsoft. Nous cadrons le cas d'usage, construisons l'agent et le mettons en service avec vos équipes. Vous en restez propriétaire, sans boîte noire.
Trois manières d'intervenir, selon votre maturité.
Beaucoup d'organisations commencent par le cadrage seul. C'est souvent le meilleur investissement : il évite de lancer un projet mal posé.
Vérifier qu'un cas tient
Une session pour évaluer votre cas d'usage : fréquence réelle du besoin, qualité des sources, gain attendu. Sans engagement de suite.
et un profil technique
Mettre un premier agent en service
Le format complet, réalisé de bout en bout : cadrage, préparation des sources, construction, tests, publication dans Teams. Vous validez les points clés, sans mobiliser l'équipe.
quelques points de validation
Déployer plusieurs agents
Après le premier agent, d'autres sont construits sur vos processus, avec une gouvernance commune et un suivi des métriques.
une DSI associée
De l'idée à l'agent Copilot Studio en service, sans que vos équipes aient à le fabriquer.
Le détail ci-dessous correspond à la réalisation complète. Le cadrage seul couvre les étapes 1 et 2.
Choisir la bonne approche avant de choisir l'outil
Un agent peut se construire de plusieurs façons, de la plus simple à la plus poussée. Le travail commence là : situer votre besoin au bon niveau, pour un projet ni surdimensionné ni bricolé.
- Parfois, un assistant simple suffit : un outil qui lit une bibliothèque de documents et répond aux questions, monté en quelques minutes. Quand c'est votre cas, c'est dit franchement, et le projet s'arrête là.
- Copilot Studio, le sujet de cette page : pour un agent au comportement défini précisément, qui suit vos règles et agit dans vos autres outils.
- Le développement sur-mesure : quand le besoin dépasse ce que permet le sans-code. Une ingénieure IA rejoint alors la mission, avec la même exigence de transmission.
- Répondre, agir, ou les deux : un agent répond aux questions, un workflow enchaîne des actions, et plusieurs agents peuvent couvrir un même processus. Ce choix de conception se fait au cadrage.
- La gouvernance : qui crée, qui valide, qui surveille. Une question à trancher avant le premier agent, pas après le dixième.
Choisir le bon cas d'usage
Toutes les idées d'agents ne se valent pas, et certaines ne justifient pas un agent du tout. Cette étape économise souvent plus qu'elle ne coûte.
- Fréquence et volume : un besoin mensuel ne justifie pas un agent, un besoin quotidien oui
- Nature de la demande : questions récurrentes sur un corpus stable, ou tâche variable à chaque fois
- Ce qui relève d'autre chose : une FAQ bien rangée, un modèle de document ou une automatisation simple suffisent parfois
- Choix du premier cas : celui dont les sources sont les plus propres, pas celui dont le besoin est le plus urgent
Préparer les sources de connaissance
Un agent répond aussi bien que ce qu'on lui donne à lire. C'est l'étape la plus déterminante et la plus souvent négligée. L'inventaire est fait, et les arbitrages vous sont soumis.
- Inventaire des sources : vos espaces de documents, pages internes et fichiers de référence
- Qualité du corpus : versions obsolètes, doublons, documents contradictoires : ce qui doit être arbitré avant de brancher
- Droits d'accès : l'agent hérite des permissions ; qui doit voir quoi
- Formats qui fonctionnent bien, et ceux qui posent problème : scans, tableaux complexes, présentations
Construire l'agent dans Copilot Studio
L'agent est construit de bout en bout. Vos équipes définissent ce qu'il doit savoir, dire et refuser, puis valident ses réponses sur leurs cas réels ; la fabrication est prise en charge. Sur les cas les plus avancés, une ingénieure IA rejoint la mission.
- Son périmètre : ce que l'agent doit faire, ce qu'il doit refuser, sur quel ton répondre
- Les questions qu'il comprend : les demandes à reconnaître, et les différentes façons de les formuler
- Sa mémoire : retenir une information au fil de la conversation, extraire une référence ou une date
- Ses actions : créer un ticket, envoyer une notification, écrire dans une liste, directement depuis la conversation
- Ses connexions : brancher l'agent sur vos outils métier (CRM, ERP, base documentaire), pour qu'il lise et écrive là où vos données vivent réellement
- Son moteur : le modèle d'IA le plus adapté à chaque tâche, GPT, Claude, Mistral ou autre, choisi selon vos contraintes de coût, de performance et de confidentialité. On peut en changer sans reconstruire l'agent
- Ses limites : définir quand l'agent passe la main à un humain plutôt qu'improviser
Tester et durcir
Un agent convaincant en démonstration se comporte différemment au contact du réel. Cette phase est menée avec les scénarios de vos utilisateurs.
- Scénarios réels apportés par les utilisateurs, pas par le concepteur
- Cas limites : questions hors périmètre, formulations ambiguës, demandes en plusieurs langues
- Mesure de ce qui échoue : taux d'incompréhension, réponses hors sujet, sujets jamais déclenchés
- Correction des sujets, enrichissement des formulations, ajustement des sources
Publier et vous rendre propriétaires
La partie qui distingue une mise en service d'une simple livraison. Une fois en service, l'agent doit pouvoir vivre sans dépendre de JOLA Consulting.
- Publication : dans Teams ou sur votre intranet, là où vos équipes travaillent
- Gouvernance : qui a le droit de modifier l'agent, comment on valide un changement
- Documentation de fonctionnement : livrée avec l'agent, écrite pour votre référent
- Lecture des métriques : sessions, taux de résolution, sujets les plus sollicités, questions sans réponse
- Autonomie : votre référent sait ajouter un sujet ou une source ; un appui reste disponible pour les évolutions plus lourdes
Ce que cela donne selon les métiers.
Première sélection de cas typiques. Le cadrage déterminera si le vôtre relève d'un agent ou d'une solution plus simple.
Assistant sur les procédures RH
Répondre aux questions courantes sur les congés, notes de frais, procédures internes, en s'appuyant sur les documents SharePoint existants.
Extraction sur portefeuille de contrats
Interroger un corpus de baux : échéances, clauses particulières, obligations par actif, avec renvoi au document source.
Assistant sur la documentation produit
Répondre aux questions terrain à partir des manuels, fiches techniques et procédures, avec escalade vers un expert si besoin.
Rédacteur d'articles SEO et GEO
Produire des articles calés sur vos mots-clés, votre ton et vos pages existantes, optimisés autant pour la recherche classique que pour les réponses génératives (GEO).
Créateur de contrats
Générer un projet de contrat à partir de vos modèles validés et des paramètres de l'affaire. Les clauses imposées sont respectées, les points sensibles restent à l'arbitrage.
Assistant sur l'offre et les références
Retrouver rapidement une référence produit, une condition tarifaire ou un cas client comparable dans la documentation commerciale.
« En deux séminaires, Jonathan a su nous faire découvrir le potentiel concret de l'IA pour notre activité. Une approche claire, pédagogique et axée sur des cas pratiques : directement applicable au quotidien. »
Questions fréquentes
Microsoft Copilot Studio devient pertinent lorsqu’un assistant simple ne suffit plus : par exemple lorsqu’un agent doit utiliser plusieurs sources de connaissances, suivre des règles métier, appeler des outils, déclencher des actions ou s’intégrer à des processus et systèmes de l’entreprise.
Selon l’environnement, les licences et la configuration, un agent Copilot Studio peut utiliser différentes sources de connaissances : fichiers, SharePoint, OneDrive for Business, sites web publics, Dataverse, bases de données et différentes sources Microsoft ou tierces via des connecteurs. Des sources comme Salesforce, ServiceNow, Confluence, Jira ou Azure SQL peuvent notamment être intégrées selon les fonctionnalités disponibles.
Oui. Microsoft Copilot Studio ne sert pas uniquement à répondre à des questions. Un agent peut utiliser des outils, connecteurs, API et workflows pour lire ou mettre à jour des informations, déclencher des opérations et interagir avec des applications Microsoft ou tierces, selon les droits, connexions et règles de gouvernance définis.
Non. De nombreux cas peuvent être construits en low-code dans Microsoft Copilot Studio. Des besoins plus spécifiques peuvent cependant nécessiter des connecteurs, des API, des composants personnalisés ou du développement. L’architecture doit être choisie en fonction du processus métier et des systèmes à intégrer.
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