Réussir avec l’IA de Microsoft Stratégies et outils pour Copilot Studio, Microsoft Foundry et des IA non génératives

Philippe PAIOLA

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Plongez au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle avec ce support qui vous accompagne de la découverte à la mise en œuvre concrète des solutions IA proposées par Microsoft. Il s’adresse aussi bien aux décideurs, architectes, développeurs, chefs de projet, enseignants, étudiants qu’aux curieux et sceptiques désireux de comprendre comment l’IA façonne l’entreprise moderne, tout en gardant l’humain et l’éthique au centre de la transformation numérique.À travers une progression...

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Niveau Confirmé à Expert
Parution février 2026

Présentation

Plongez au cœur de la révolution de l’intelligence artificielle avec ce support qui vous accompagne de la découverte à la mise en œuvre concrète des solutions IA proposées par Microsoft. Il s’adresse aussi bien aux décideurs, architectes, développeurs, chefs de projet, enseignants, étudiants qu’aux curieux et sceptiques désireux de comprendre comment l’IA façonne l’entreprise moderne, tout en gardant l’humain et l’éthique au centre de la transformation numérique.

À travers une progression pédagogique claire, le support commence par démystifier l’intelligence artificielle, ses enjeux éthiques et ses impacts sur la société. Il vous initie ensuite à l’IA générative (LLM, SLM, RAG…) et aux IA non génératives (traduction, synthèse vocale, avatars, etc.) en expliquant leurs différences, complémentarités et cas d’usage.

Vous découvrirez l’écosystème complet de Microsoft : Copilot Studio pour créer des agents conversationnels sur-mesure, Microsoft Foundry pour industrialiser vos projets IA, ainsi que tous les services complémentaires mais néanmoins indispensables (sécurité, optimisation des coûts, gouvernance).

Chaque chapitre s’appuie sur des exemples concrets, des retours d’expérience de l'auteur, des études de cas réels et des conseils pratiques pour éviter les pièges courants. L’auteur propose également des schémas d'architecture, des astuces, des mises en situation pour une immersion plus efficace.

En bonus, un chapitre entier est consacré au retour d'expérience de 7 professionnels reconnus dans le domaine de l'IA.

Caractéristiques

Reliure spirale - 17 x 21 cm (Médian)
ISBN : 978-2-409-05257-6
EAN : 9782409052576
Ref. ENI : EIMIAMIC

Caractéristiques

HTML
ISBN : 978-2-409-05258-3
EAN : 9782409052583
Ref. ENI : LNEIMIAMIC

Table des matières

L'intelligence artificielle

1. Introduction
2. Mais qu’est-ce que l’intelligence ?
1. 2.1 Test de Turing
2. 2.2 L’IA responsable
  1. 2.2.1 Six principes fondamentaux
  2. 2.2.2 Vers une IA de confiance
3. L’IA a 75 ans
1. 3.1 L’avènement de l’IA générative
2. 3.2 Microsoft et l’IA
4. Concepts clés
1. 4.1 Prompt (entrée)
2. 4.2 Completion (sortie)
3. 4.3 Token (jeton)
4. 4.4 Inference
5. 4.5 Machine learning (ML)
6. 4.6 Deep learning
7. 4.7 Fine-Tuning
8. 4.8 Hallucination
9. 4.9 RAG (Retrieval-Augmented Generation)
10. 4.10 Multimodal
11. 4.11 Agents et multiagents
12. 4.12 Model as a Service (MaaS)
13. 4.13 In-Context Learning (ICL)
14. 4.14 Prompt engineering
  1. 4.14.1 Prompt basique
  2. 4.14.2 Prompt optimisé
  3. 4.14.3 Prompt avec rôle attribué
  4. 4.14.4 Prompt itératif
15. 4.15 Chain-of-Thought
16. 4.16 Injection de prompt
5. L’intelligence artificielle déclenchera-t-elle le déclin de l'humanité ?
1. 5.1 Créativité et langage sous influence
2. 5.2 Vers une humanité passive ou augmentée ?
3. 5.3 Préserver l’esprit critique à l’ère de l’IA
  1. 5.3.1 Éducation et adaptation des compétences
  2. 5.3.2 Valorisation de la créativité humaine
  3. 5.3.3 Hybridation plutôt que substitution
  4. 5.3.4 Régulation et design éthique

L'IA générative

1. Les modèles d'IA générative
1. 1.1 Qu’est-ce qu’un LLM ?
2. 1.2 Qu’est-ce qu’un SLM ?
3. 1.3 Différence entre LLM et SLM
4. 1.4 Critères clés à considérer
2. Principaux modèles du marché
1. 2.1 GPT (OpenAI) : le généraliste ultra-polyvalent
2. 2.2 Claude (Anthropic) : l’assistant IA aligné sur l’éthique
3. 2.3 LLaMA (Meta) : l’open source qui monte en puissance
4. 2.4 Mistral AI : le challenger français agile et open source
5. 2.5 Gemini (Google DeepMind) : l’IA multimodale à l’échelle Google
6. 2.6 Phi de Microsoft

L'écosystème IA de Microsoft

1. Choisir, c'est renoncer
2. Autopsie d'un projet IA
1. 2.1 Microsoft Fabric : la plateforme unifiée de données pour l’IA
2. 2.2 Azure OpenAI Service : l’IA générative en environnement maîtrisé
3. 2.3 Azure AI Search : le moteur de recherche intelligent à l’ère du RAG
4. 2.4 Microsoft Copilot Studio : l'agent conversationnel low-code
5. 2.5 Microsoft Foundry : la fabrique d’applications et d’agents IA
6. 2.6 Azure Container Apps : le front-end cloud pour votre application IA

Copilot Studio, le copilote simple et intuitif

1. Introduction
2. Accès et disponibilité
3. Licences et tarification
4. Fonctionnalités clés de Copilot Studio
5. Cas d’usage et intégrations
6. Avantages de Copilot Studio
7. Limites et points d’attention
8. Gouvernance et sécurité
9. Création d'un agent pas à pas

Microsoft Foundry - la fabrique d'IA de l'entreprise

1. Introduction
2. Accès, disponibilité et modèle de licence
1. 2.1 Token vs PTU
3. Fonctionnalités phares de la plateforme Microsoft Foundry
1. 3.1 Catalogue de modèles et personnalisation (Foundry Models)
  1. 3.1.1 Model Router
  2. 3.1.2 Déploiement d'un modèle
  3. 3.1.3 Type de déploiement
  4. 3.1.4 Fine-tuning (affinage/réglage fin)
2. 3.2 Aire de jeux ou Playground
  1. 3.2.1 Agents
  2. 3.2.2 Génération d'images et de vidéos
3. 3.3 Modèles d’applications IA
4. 3.4 Compréhension de contenu
  1. 3.4.1 Une IA unifiée pour tous les types de contenu
  2. 3.4.2 Extraction, classification et génération de données structurées
5. 3.5 Observabilité et traçabilité intégrées
  1. 3.5.1 Traçage
  2. 3.5.2 Évaluation
  3. 3.5.3 Red Teaming
6. 3.6 Gouvernance
  1. 3.6.1 RBAC
  2. 3.6.2 Azure Policy
  3. 3.6.3 Accès conditionnel (Conditional Access)
  4. 3.6.4 Conformité et protection des données
  5. 3.6.5 Guardrails (Garde-fous)
4. RAG
1. 4.1 Recherche par mot-clé et recherche sémantique (par vecteurs)
2. 4.2 Azure AI Search
5. Protocole MCP
1. 5.1 Architecture et principes clés
2. 5.2 Sécurité et contrôle
3. 5.3 MCP et Microsoft Foundry
6. Foundry local

Les IA non génératives de Microsoft

1. Introduction
2. Traduction automatique de documents
3. Transcription vocale et synthèse vocale
4. Avatars parlants (text-to-speech Avatar)
5. Apprentissage des langues assisté par l’IA
6. Doublage automatique de vidéos (Video Translation)

Sécuriser l'IA de Microsoft

1. Introduction
2. Isolation réseau et Private Endpoints
1. 2.1 Accès depuis le réseau public
2. 2.2 Point de terminaison
3. 2.3 Réseau virtuel et segmentation
4. 2.4 Accès sécurisé
3. Gestion des accès et identités
1. 3.1 Identités managées
2. 3.2 Agent ID
3. 3.3 Stockage des secrets et données sensibles
4. Exposition sécurisée des services d'IA
5. Audit et supervision continue
1. 5.1 Defender for Cloud
2. 5.2 Journalisation
6. Sécurité et gouvernance dans Microsoft 365 Copilot

Optimisation des coûts

1. Introduction
2. Choisir les bonnes offres Azure pour réduire la facture
1. 2.1 Réservation
2. 2.2 Cost Management
3. 2.3 Advisor
4. 2.4 Abonnement Dev/Test
5. 2.5 Gestion des machines virtuelles
3. Tarification flexible de Microsoft Foundry
1. 3.1 PTU
2. 3.2 Traitement par lots
3. 3.3 Type de déploiement
4. 3.4 Spillover
5. 3.5 Prompt caching
4. Choix du modèle et optimisation des tokens
1. 4.1 Limiter la longueur des prompts et réponses
2. 4.2 Fine-tuning et prompt
3. 4.3 Gestion de l'historique
4. 4.4 Tableau de bord de consommation
5. Optimiser les coûts dans Copilot Studio
1. 5.1 Licensing hybride
2. 5.2 Optimisez le flow de conversation
3. 5.3 Limiter l’usage de skills coûteuses
4. 5.4 Surveiller les coûts
6. Gouvernance

Retour d'expérience

1. Introduction
2. Comment l’intelligence artificielle peut-elle servir le bien commun ?
3. Pourquoi l'IA générative n’est pas LA solution à tous vos problèmes !
4. Grandes données pour petit écran : les prévisions d’audience
5. L’IA n’est pas une menace ni une solution magique
6. Quand l’innovation rencontre la réalité : ce que m’a appris l’IA
7. GitHub Copilot : accélération ou atrophie des compétences ?
8. Tribulations de la computer vision
Index

Auteur

Philippe PAIOLA

Après plus de 15 ans d'expérience sur les technologies Microsoft dans de grandes ESN (IBM, Sopra Steria, SCC et Capgemini), Philippe PAIOLA travaille aujourd’hui chez Microsoft en tant qu'Architecte IA depuis la région de Lyon. Il aide ses clients à conduire leur transformation numérique et à atteindre leurs objectifs techniques grâce aux technologies Microsoft. Titulaire de plusieurs certifications, il met son expérience pédagogique au service du lecteur pour lui fournir un livre opérationnel.

Il publie régulièrement des vidéos sur l'IA et le cloud Azure de Microsoft sur sa chaîne Youtube PhilIT : https://www.youtube.com/@phil_it