Copilotage Intelligent avec Microsoft Azure : Approche d’architecture pilotée par les indicateurs de performance

Les avancées en intelligence artificielle générative, notamment via les LLMs (Large Language Models), ouvrent des perspectives inédites d’amplification des capacités humaines dans les entreprises. Comme l’ont souligné Brynjolfsson et McAfee (2014), l’IA peut jouer un rôle de co-pilote cognitif, venant enrichir, et non remplacer, les expertises humaines. OpenAI (2018) confirme cette vision d’augmentation humaine, en insistant sur l’hybridation entre compétences métier et puissances de calcul.

J-14

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03 Juin 2025 |09h00 – 14h00 Nantes

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Pourtant, en pratique, l’adoption des copilotes IA reste expérimentale.

Les causes sont désormais bien documentées dans la littérature académique et les retours terrain :

• Biais et manque d’explicabilité des réponses générées (Barocas et al., 2017 ; Doshi-Velez & Kim, 2017),
• Faible adoption métier due à l’absence d’intégration dans les processus réels (McKinsey, 2022),
• Risque de désengagement humain face à des systèmes opaques ou inadaptés (Carr, 2020),
• Manque de cadre de gouvernance pour piloter les usages, tracer les interactions et garantir la conformité (Floridi et al., 2021).

Problématique

Comment structurer, sécuriser et industrialiser le déploiement des copilotes intelligents en entreprise de manière mesurable, gouvernable et alignée sur la performance métier.

Notre approche d’architecture orientée performance

Pour répondre aux limites identifiées dans les déploiements actuels de copilotes Intelligents, Nous avons conçu une architecture modulaire et évolutive, pensée dès le départ pour répondre à des objectifs de performance mesurables.

Chaque composant est aligné sur des exigences clés : sécurité, gouvernance, haute disponibilité, optimisation des coûts, traçabilité, et intégration aux processus métiers.

Basée sur l’écosystème Microsoft Azure, cette architecture fait des copilotes intelligents de véritables outils de création de valeur et de renforcement des performances humaines.

Dans notre architecture, le flux de données est conçu pour garantir à la fois sécurité, performance à chaque étape. Voici comment l’information circule à travers les différents composants.

Dès qu’un utilisateur formule une requête depuis son interface (Teams, ou toute autre application métier), celle-ci est transmise de manière sécurisée à un orchestrateur intelligent. Celui-ci identifie les agents IA à mobiliser ainsi que les données internes nécessaires (base de données, documents, etc.).

L’agent IA, combiné à un moteur RAG (Retrieval-Augmented Generation), traite la demande en produisant une réponse contextualisée. Cette réponse est ensuite restituée à l’utilisateur, dans un environnement entièrement sécurisé, hautement disponible et optimisé en termes de coûts par la gestion fine des appels API, du caching et des quotas, avec un suivi précis via des indicateurs de performance (latence, pertinence, adoption, ROI).

Indicateurs de performance et résultats attendus

Pour mesurer la performance de notre architecture, nous nous appuyons sur des indicateurs clés tels que la latence, la disponibilité, l’optimisation des coûts, la pertinence des réponses et l’adoption utilisateur, afin d’assurer un pilotage objectif et orienté valeur.

Valeur ajoutée de notre approche

• Architecture pilotée par des indicateurs mesurables : Latence < 2s, disponibilité > 99,9 %, réduction des coûts IA jusqu’à 30 %, ROI > 3:1.
• Orchestration intelligente : Activation conditionnelle des agents IA, optimisant les flux de données et réduisant les inefficacités.
• Gouvernance et sécurité : Isolation des données et gestion des utilisateurs avec des mécanismes de contrôle des droits d’accès et de conformité.
• Supervision continue : Suivi en temps réel avec Azure Monitor et Log Analytics, permettant d’assurer une gestion proactive et pour garantir la traçabilité.
• Intégration fluide : Connexion aisée avec les outils métiers existants (Teams, Power BI), facilitant l’adoption et la collaboration.
• IA comme levier : Transformation de l’IA en outil de création de valeur, en soutenant la performance des équipes.

Conclusion et ouvertures de recherche

Cette étude propose une architecture fonctionnelle, gouvernée et pilotée par indicateurs pour structurer le déploiement des copilotes intelligents en entreprise. En s’appuyant sur les services Azure et une méthode de pilotage par la valeur, elle permet une intégration sécurisée, mesurable et directement alignée sur les processus métiers. Cependant, pour aller au-delà de l’aspect technique, il est nécessaire de concevoir une méthodologie d’analyse de l’impact du copilotage intelligent.

Ce cadre fera l’objet de nos prochaines publications, visant à structurer l’évaluation de l’intelligence organisationnelle augmentée par l’IA.

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Références – Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W. W. Norton & Company.
1. OpenAI. (2018). AI and Human Augmentation. OpenAI Research Communication.
2. Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Only Humans Need Apply: Winners and Losers in the Age of Smart Machines. HarperBusiness.
3. Barocas, S., Hardt, M., & Narayanan, A. (2017). Fairness and Machine Learning: Limitations and Possibilities. Retrieved from https://fairmlbook.org.
4. Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a Rigorous Science of Interpretable Machine Learning. arXiv preprint arXiv:1702.08608.
5. Carr, N. (2020). The Glass Cage: How Our Computers Are Changing Us. W. W. Norton & Company.
6. McKinsey & Company. (2022). The State of AI in 2022 – Adoption and Limitations. Retrieved from https://www.mckinsey.com.
7. Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … & Vayena, E. (2021). AI4People: An Ethical Framework for a Good AI Society. Minds and Machines, 28(4), 689–707.