WEBVTT

00:00:00.430 --> 00:00:07.050
Prêt pour 10 jours consacrés à Microsoft 365, Copilot, l'IA Azure et aux acteurs qui façonnent l'avenir du travail.

00:00:07.970 --> 00:00:12.090
En janvier prochain, la M365Con est de retour et nous voyons les choses en grand.

00:00:12.910 --> 00:00:17.830
Rejoignez-nous pour des sessions en direct, des démonstrations concrètes et des conseils pratiques de MVP et d'experts du monde entier.

00:00:18.770 --> 00:00:21.330
Fini les présentations générées. Fini les mots à la mode interminable.

00:00:22.030 --> 00:00:23.110
Nous nous attaquons aux vrais défis.

00:00:23.790 --> 00:00:28.530
Copilot Studio, agent IA, fabrique, sécurité, gouvernance et automatisation.

00:00:28.530 --> 00:00:34.010
Que vous soyez professionnel de l'IT, développeur ou dirigeant, des sessions sont conçues pour vous.

00:00:34.170 --> 00:00:39.990
Avec 10 jours complets, explorez de multiples technologies et connectez-vous à une communauté mondiale.

00:00:41.010 --> 00:00:44.290
Suivez le direct et rapportez des idées concrètes à votre entreprise.

00:00:45.230 --> 00:00:47.770
Janvier 2027, 10 jours, une seule communauté.

00:00:48.010 --> 00:00:50.530
Microsoft, les inscriptions sont ouvertes.

00:00:52.770 --> 00:00:54.850
Réservez votre place dès aujourd'hui.

00:00:54.850 --> 00:00:58.610
Rendez-vous sur m365con.net

00:00:58.610 --> 00:01:04.670
Ascrivez-vous sur m365con.net et nous vous attendons, en direct, en janvier.

00:01:05.330 --> 00:01:10.330
Si je vous disais que la raison principale pour laquelle Copilot semble décevant dans votre flux de travail n'a rien à voir avec le modèle d'IA,

00:01:10.850 --> 00:01:12.650
mais tout avec vos données, réfléchissez-y.

00:01:12.650 --> 00:01:18.810
Copilot ne connaît que ce que vous lui donnez, et si ces informations sont négligées, obsolètes ou cachées par des permissions incorrectes, vous n'obtenez pas de valeur.

00:01:19.330 --> 00:01:19.770
Mais du bruit.

00:01:20.510 --> 00:01:20.910
Mais du bruit.

00:01:21.370 --> 00:01:28.530
Aujourd'hui, nous éliminons ce bruit avec 10 bonnes pratiques qui transformeront Copilot d'un jeu de devinette en un outil de précision, un... un aperçu ?

00:01:28.530 --> 00:01:31.990
Votre configuration actuelle pourrait être à deux doigts de libérer la véritable puissance de Copilot.

00:01:33.150 --> 00:01:34.790
Saboteur silencieux caché dans SharePoint.

00:01:34.790 --> 00:01:42.190
Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi les réponses de Copilot semblent parfois vagues, même lorsque vous savez que les données existent dans votre tenant ?

00:01:42.190 --> 00:01:45.930
Le coupable se cache souvent en plein jour, tapis silencieusement dans des bibliothèques SharePoint négligées.

00:01:46.570 --> 00:01:50.870
Ces bibliothèques créées avec les meilleures intentions deviennent au fil du temps de véritables dépotoirs.

00:01:51.910 --> 00:01:55.090
Chaque projet, chaque transfert, chaque dossier mal nommé s'ajoute à la pile.

00:01:56.670 --> 00:01:59.950
Rapidement, vous vous retrouvez avec ce que certains administrateurs appellent des cimetières de données,

00:02:00.070 --> 00:02:03.150
des fichiers inutiles qui occupent l'environnement que Copilot doit analyser.

00:02:04.790 --> 00:02:08.450
Cette accumulation devient un frein invisible à l'efficacité quotidienne de Copilot.

00:02:09.470 --> 00:02:11.790
Pensez à la façon dont la plupart des entreprises utilisent SharePoint.

00:02:12.190 --> 00:02:17.250
L'enthousiasme initiale alimente la structure, les équipes créent des dossiers, appliquent peut-être des métadonnées, appliquent peut-être des données.

00:02:17.710 --> 00:02:19.550
Mais au fil des mois et des années, l'entretien s'essouffle.

00:02:20.270 --> 00:02:22.910
Les fichiers sont dupliqués car c'est plus rapide que de chercher la bonne version.

00:02:23.650 --> 00:02:25.750
Le service A nomme un fichier de qu'est version finale brouillon,

00:02:26.370 --> 00:02:29.070
tandis que le service B n'appelle que version finale brouillon copiée que B.

00:02:29.810 --> 00:02:33.690
Les utilisateurs enregistrent des versions obsolètes dans des bibliothèques partagées plutôt que dans leur espace personnel,

00:02:33.690 --> 00:02:35.310
pensant faciliter la recherche pour les autres.

00:02:35.950 --> 00:02:40.530
Multipliez cela par des centaines de bibliothèques et soudain Copilot se retrouve face à des dizaines de milliers de réponses potentielles

00:02:40.530 --> 00:02:43.150
dont beaucoup sont contradictoires, dont beaucoup sont contradictoires.

00:02:43.930 --> 00:02:47.970
Désormais, au lieu de fournir une réponse contextuelle assurée, Copilot est coincé entre des fichiers contradictoires,

00:02:48.110 --> 00:02:49.890
chacun se prétendant être la référence absolue.

00:02:50.750 --> 00:02:53.050
C'est un peu comme ouvrir son garage après 5 ans, sans y avoir touché.

00:02:53.570 --> 00:02:56.650
Certes, les outils dont vous avez besoin sont techniquement quelque part, mais ils sont en service ou des jouets cassés,

00:02:56.770 --> 00:02:59.890
des boîtes de décoration de Noël et un tapis de course que vous aviez juré d'utiliser.

00:02:59.890 --> 00:03:03.430
Si vous demandez à quelqu'un de trouver ce dont vous avez besoin dans ce désordre,

00:03:03.850 --> 00:03:06.330
il reviendrait probablement avec la mauvaise clé, ou pire, il abandonnerait complètement.

00:03:06.650 --> 00:03:11.150
C'est exactement ce que vit Copilot lorsqu'il essaye de naviguer dans une instance SharePoint encombrée.

00:03:11.890 --> 00:03:15.190
Il cherche, il trouve, mais sans indicateur clair sur la version faisant autorité,

00:03:15.270 --> 00:03:19.210
vous obtenez des résultats généraux et superficiels qui n'inspirent guère confiance.

00:03:20.150 --> 00:03:23.870
Ce n'est pas qu'une opinion, c'est lié à la manière dont les modèles d'IA traitent les données non structurées en général.

00:03:24.750 --> 00:03:27.430
Lorsque les données manquent d'étiquetage, d'organisation ou de contexte cohérent,

00:03:27.430 --> 00:03:32.310
les moteurs d'apprentissage automatique gaspillent des cycles de calcul à deviner plutôt qu'à être précis, plutôt qu'être précis.

00:03:33.010 --> 00:03:36.750
Concrètement, cela signifie des résumés plus vagues, des références moins précises et des analyses plus faibles.

00:03:37.630 --> 00:03:40.710
Au lieu d'exploiter la puissance du contexte pour affiner ces réponses, le système se noie.

00:03:41.010 --> 00:03:42.430
Dans le bruit, oh !

00:03:42.430 --> 00:03:45.290
Ainsi, lorsque les chefs d'entreprise se plaignent que Copilot semble basique,

00:03:45.470 --> 00:03:49.470
une grande partie de cette déception est due à la structure, ou à l'absence de structure des données sous-jacentes.

00:03:49.470 --> 00:03:54.070
Et les métadonnées, ou leur absence, jouent un rôle plus important que la plupart des équipes ne le pensent.

00:03:54.850 --> 00:03:56.530
De bonnes métadonnées fonctionnent comme un panneau de signalisation.

00:03:56.750 --> 00:03:58.210
Elles indiquent directement à Copilot ce qui est pertinent.

00:03:58.750 --> 00:04:02.030
Sans cela, le système n'a aucun moyen de distinguer deux fichiers aux noms presque identiques.

00:04:02.630 --> 00:04:05.510
Des balises de base, comme le département, la région ou la phase du projet,

00:04:05.630 --> 00:04:08.850
peuvent faire la différence entre une réponse parfaitement exacte et une autre frustrante et hors-sujet.

00:04:09.910 --> 00:04:11.890
Mais dans la plupart des organisations, le balisage est ignoré,

00:04:11.990 --> 00:04:13.830
soit parce que les utilisateurs le voient comme une tâche inutile,

00:04:13.930 --> 00:04:15.530
soit parce que la gouvernance ne l'a pas priorisée.

00:04:16.050 --> 00:04:18.650
C'est ainsi que des piles de données non structurées deviennent des silos ingérables.

00:04:19.470 --> 00:04:22.310
Et les silos sont mortels pour une IA qui dépend avant tout du contexte.

00:04:23.450 --> 00:04:25.890
L'ironie, c'est que résoudre ce problème n'est pas techniquement difficile.

00:04:26.930 --> 00:04:30.010
Nettoyer une bibliothèque ne nécessite pas d'automatisation complexe ou de compétences avancées.

00:04:30.570 --> 00:04:32.890
Cela demande un engagement envers une maintenance et une gouvernance régulière.

00:04:33.870 --> 00:04:36.130
Archiver ou supprimer les fichiers obsolètes, fusionner les doublons

00:04:36.130 --> 00:04:38.570
et appliquer des champs de métadonnées obligatoires sont des étapes simples

00:04:38.570 --> 00:04:41.230
qui transforment la façon dont Copilot interprète votre espace de travail.

00:04:42.150 --> 00:04:45.090
Pour l'utilisateur, c'est comme allumer la lumière dans une pièce sombre.

00:04:45.990 --> 00:04:48.270
Soudain, Copilot ne cherche plus à se protéger avec des résumés vagues.

00:04:48.270 --> 00:04:51.470
Il commence à extraire le rapport exact en référençant la bonne version

00:04:51.470 --> 00:04:55.210
et fournit même des notes contextuelles qui correspondent précisément à ce qui a été décidé.

00:04:57.250 --> 00:05:01.210
Imaginez demander à Copilot un fichier de stratégie marketing et obtenir le plan approuvé

00:05:01.210 --> 00:05:03.850
avec l'historique des révisions et les notes justificatives

00:05:03.850 --> 00:05:06.310
au lieu de trois brouillons disparates et un modèle d'archives.

00:05:07.590 --> 00:05:10.470
Ce simple changement modifie le niveau de confiance que les utilisateurs accordent à l'outil.

00:05:10.990 --> 00:05:13.570
Avec le temps, cette confiance transforme Copilot d'une simple nouveauté

00:05:13.570 --> 00:05:15.170
en un système d'aide à la décision quotidienne.

00:05:15.670 --> 00:05:18.690
Et la porte d'entrée pour instaurer cette confiance est avant tout la réduction du désordre.

00:05:19.290 --> 00:05:22.790
Ainsi, bien que nettoyer ses bibliothèques poussiéreuses puisse sembler être une corvée répétitive,

00:05:22.950 --> 00:05:25.330
c'est l'accélérateur caché de l'efficacité réelle de l'IA.

00:05:26.610 --> 00:05:28.590
Le modèle technique derrière Copilot n'a pas changé.

00:05:29.150 --> 00:05:30.830
Vous avez simplement supprimé les frictions inutiles.

00:05:31.590 --> 00:05:34.410
Et une fois ces frictions éliminées, Copilot peut enfin fournir des réponses précises,

00:05:34.550 --> 00:05:36.070
personnalisées et prêtes pour l'entreprise.

00:05:36.070 --> 00:05:39.610
Si le désordre dans SharePoint transforme l'espace de travail en garage encombré,

00:05:39.810 --> 00:05:41.630
les autorisations défaillantes sont une toute autre histoire.

00:05:42.110 --> 00:05:44.210
Elles sont comme des portes verrouillées, dont on a perdu les clés,

00:05:44.550 --> 00:05:47.530
empêchant Copilot d'accéder à la pièce où se trouvent les bonnes réponses.

00:05:48.590 --> 00:05:50.230
Des angles morts créés par des autorisations défaillantes.

00:05:51.030 --> 00:05:54.630
Imaginez demander à Copilot un résumé complet des rapports de performance du dernier trimestre.

00:05:55.510 --> 00:05:56.810
Vous savez que les fichiers existent ?

00:05:56.810 --> 00:05:59.770
Plusieurs équipes y ont travaillé et y sont stockés quelque part dans SharePoint ou Teams.

00:06:00.390 --> 00:06:02.410
Mais la réponse que vous obtenez est étrangement incomplète.

00:06:02.850 --> 00:06:05.050
Copilot cite quelques documents, oublie des régions entières,

00:06:05.050 --> 00:06:06.850
et ignorent des mises à jour importantes.

00:06:07.990 --> 00:06:09.450
Le problème n'est pas que les fichiers ont disparu.

00:06:09.930 --> 00:06:10.190
Ils sont là.

00:06:10.810 --> 00:06:13.810
Le souci, c'est que des autorisations mal configurées ont rendu la moitié des données invisibles.

00:06:13.850 --> 00:06:15.750
Et si Copilot ne peut pas les voir, il ne peut pas les utiliser,

00:06:16.250 --> 00:06:18.730
les autorisations dans Microsoft 365 ne sont presque jamais statiques.

00:06:19.310 --> 00:06:22.890
Elles sont impactées à chaque changement de poste, à la fin d'un projet ou au départ d'un prestataire.

00:06:24.190 --> 00:06:26.670
Si ces autorisations ne sont pas activement maintenues dans Azure AD,

00:06:27.010 --> 00:06:30.010
elles s'accumulent en un patchwork de membres de groupes et de listes d'accès obsolètes.

00:06:31.370 --> 00:06:33.010
Ajoutez à cela des politiques de partage incohérentes.

00:06:33.010 --> 00:06:35.110
Une équipe peut utiliser le partage par lien,

00:06:35.190 --> 00:06:37.370
tandis qu'une autre verrouille tout derrière des groupes personnalisés,

00:06:37.610 --> 00:06:39.890
et soudainement Copilot navigue dans un labyrinthe sans issue.

00:06:40.750 --> 00:06:43.630
Du point de vue de l'utilisateur, on dirait que l'IA passe à côté de réponses évidentes.

00:06:44.150 --> 00:06:46.670
En réalité, le système est limité par les mœurs que nous avons construits par mégarde.

00:06:47.510 --> 00:06:50.050
Cela crée un étrange paradoxe que la plupart des administrateurs connaissent bien.

00:06:50.530 --> 00:06:52.750
D'un côté, vous voulez sécuriser les données, les rapports sensibles,

00:06:52.910 --> 00:06:54.870
les dossiers clients et les informations sur les employés.

00:06:55.490 --> 00:06:57.710
Personne ne souhaite qu'il soit accessible à toute personne possédant un notifiant.

00:06:57.710 --> 00:07:00.130
De l'autre côté, si vous verrouillez trop strictement,

00:07:00.350 --> 00:07:03.910
l'IA devient aveugle aux données mêmes sur lesquelles vos dirigeants s'appuient pour prendre leurs décisions.

00:07:04.970 --> 00:07:06.930
Le résultat est un exercice d'équilibre délicat.

00:07:07.110 --> 00:07:09.470
Les données sont soit verrouillées si étroitement qu'elles pourraient ne pas exister,

00:07:09.650 --> 00:07:12.670
soit partagées si ouvertement qu'elles déclenchent des alertes de conformité.

00:07:13.590 --> 00:07:15.090
Aucune de ces situations n'est confortable,

00:07:15.230 --> 00:07:17.030
et Copilot finit par se retrouver pris entre deux feux.

00:07:17.530 --> 00:07:19.110
Imaginons un exemple courant du quotidien.

00:07:19.590 --> 00:07:23.270
Un manager demande à Copilot de résumer les perspectives de projet des six derniers mois.

00:07:23.270 --> 00:07:27.410
Il s'attend à voir les mises à jour de chaque équipe dans tous les départements concernés.

00:07:28.110 --> 00:07:29.810
Ce qu'il obtient ne représente que la moitié de la situation.

00:07:30.150 --> 00:07:32.430
Les rapports de deux équipes sont présents, mais ceux de trois autres manquent à peu.

00:07:32.750 --> 00:07:35.470
Son point de vue, cela donne l'impression que Copilot n'a pas été assez bien entraîné

00:07:35.470 --> 00:07:37.530
ou qu'il ne peut pas gérer les informations transversales.

00:07:37.910 --> 00:07:39.190
La confiance envers l'outil en prend un groupe.

00:07:39.650 --> 00:07:41.810
Pourtant, en coulisses, ce sont les autorisations qui ont créé ce fossé.

00:07:42.270 --> 00:07:45.690
Un département a stocké des fichiers sur un site restreint avec des politiques d'invités obsolètes.

00:07:46.450 --> 00:07:48.290
Un autre a tout conservé dans un groupe de sécurité

00:07:48.290 --> 00:07:50.630
que personne n'a mis à jour après le roulement des membres du projet.

00:07:50.630 --> 00:07:53.570
Les données existent, mais pour Copilot, c'est comme si elles n'existaient pas.

00:07:54.230 --> 00:07:55.470
Les comptes inactifs aggravent le problème.

00:07:55.970 --> 00:07:58.490
Les anciens profils d'utilisateurs subsistent longtemps après le départ des employés.

00:07:59.230 --> 00:08:02.070
Parfois, ces profils conservent des autorisations liées à des groupes ou des sites,

00:08:02.430 --> 00:08:03.790
tandis que les membres actuels restent exclus.

00:08:04.590 --> 00:08:08.070
Le résultat est un accès asymétrique où Copilot voit des adhésions obsolètes

00:08:08.070 --> 00:08:10.190
mais ignore les personnes qui effectuent réellement le travail.

00:08:11.530 --> 00:08:13.990
Avec le temps, ces incohérences se multiplient, créant tant d'ongles morts,

00:08:14.130 --> 00:08:16.870
que les réponses de Copilot semblent génériques, même lorsque vos données sont riches.

00:08:17.970 --> 00:08:20.230
Cette érosion de la confiance n'est pas seulement technique, elle est culturelle.

00:08:20.930 --> 00:08:23.690
Dès que le personnel considère que l'IA n'est pas fiable, son adoption stagne.

00:08:24.470 --> 00:08:25.910
Au fond, cela démontre une chose simple.

00:08:26.490 --> 00:08:29.130
Copilot est aussi intelligent que l'accès qui lui est accordé ?

00:08:29.130 --> 00:08:31.850
On pourrait y avoir l'ensemble de données le plus propre et le mieux étiqueté au monde.

00:08:32.230 --> 00:08:34.790
Si l'IA ne peut en atteindre la moitié, on n'en verrait jamais tout le potentiel.

00:08:35.390 --> 00:08:38.130
C'est comme recommander des films sur Netflix en bloquant la majeure partie de la bibliothèque.

00:08:38.530 --> 00:08:40.770
Bien sûr, les suggestions que vous obtenez sont techniquement pertinentes,

00:08:41.130 --> 00:08:44.310
mais elles proviennent d'une si petite partie de l'offre totale que vous passez à côté de genres entiers.

00:08:44.630 --> 00:08:48.090
Le résultat semble superficiel car les entrées sont définies par des restrictions invisibles.

00:08:48.090 --> 00:08:49.690
La solution n'a rien de mystérieux.

00:08:50.050 --> 00:08:51.910
Les modèles d'accès basés sur les rôles existent depuis des années,

00:08:52.210 --> 00:08:55.290
mais de nombreuses organisations les appliquent de manière inégale ou les abandonnent avec le temps.

00:08:56.170 --> 00:08:58.790
Nettoyer les adhésions au groupe, réviser régulièrement qu'il y a accès

00:08:58.790 --> 00:09:00.750
et harmoniser les politiques entre les départements,

00:09:00.950 --> 00:09:03.130
empêche ces murs invisibles de se former dès le départ.

00:09:04.270 --> 00:09:05.650
Avec des structures claires et cohérentes,

00:09:05.710 --> 00:09:08.610
Copilot fonctionne dans le même contexte que celui dans lequel vos équipes travaillent réellement.

00:09:09.270 --> 00:09:11.690
Ce qui était autrefois un résumé à moitié vide devient un rapport complet.

00:09:11.690 --> 00:09:15.110
Ce qui semblait être une réponse vague se transforme en une perspective bien étayée.

00:09:15.510 --> 00:09:17.910
C'est à ce moment-là que les gens cessent de remettre en question l'utilité de Copilot

00:09:17.910 --> 00:09:19.590
et commencent à lui faire confiance en tant qu'outil-qu'outil gars.

00:09:20.050 --> 00:09:22.370
Une fois que les autorisations offrent à Copilot une visibilité complète,

00:09:22.450 --> 00:09:23.650
la question suivante est celle de l'échelle.

00:09:24.170 --> 00:09:25.170
Accéder aux données est une chose,

00:09:25.250 --> 00:09:27.350
mais passer des informations à l'action est une étape bien plus importante.

00:09:27.950 --> 00:09:29.310
C'est là qu'intervient Power Automate,

00:09:29.390 --> 00:09:31.390
car si les autorisations définissent ce que Copilot peut voir,

00:09:31.470 --> 00:09:32.910
l'automatisation définit jusqu'où il peut aller.

00:09:33.690 --> 00:09:35.690
L'automatisation comme moteur manquant de Copilot ?

00:09:35.690 --> 00:09:37.890
Copilot peut répondre à vos questions, mais...

00:09:37.890 --> 00:09:40.070
Et s'il pouvait aussi orchestrer des flux de travail entiers,

00:09:40.310 --> 00:09:42.250
mais actuellement la plupart des gens voient Copilot

00:09:42.250 --> 00:09:43.930
comme un outil de recherche d'informations ?

00:09:43.930 --> 00:09:44.630
Posez une question, il répond.

00:09:45.090 --> 00:09:46.630
C'est puissant en soi, mais cela reste limité.

00:09:47.110 --> 00:09:48.970
Imaginez que, plutôt que de simplement extraire des faits,

00:09:49.050 --> 00:09:51.750
il puisse automatiser les processus réels associés à ces faits.

00:09:51.850 --> 00:09:53.010
C'est là qu'intervient Power Automate.

00:09:53.590 --> 00:09:55.970
C'est le moteur manquant qui transforme Copilot d'un assistant utile

00:09:55.970 --> 00:09:57.930
en un moteur de résultats commerciaux concrets.

00:09:58.810 --> 00:10:00.910
Considérez-le comme le pont entre les informations et l'action,

00:10:01.230 --> 00:10:03.470
reliant ce que Copilot sait à ce que votre entreprise doit accomplir.

00:10:04.190 --> 00:10:05.510
Seul Copilot peut résumer une réunion,

00:10:05.650 --> 00:10:07.550
rédiger un message ou présenter un rapport.

00:10:08.450 --> 00:10:09.850
Utile certes, mais fondamentalement statique.

00:10:10.250 --> 00:10:12.290
Que se passe-t-il après avoir obtenu ce résumé ?

00:10:12.290 --> 00:10:13.770
Vous devez toujours copier les suivis dans Teams,

00:10:13.930 --> 00:10:15.850
mettre à jour manuellement Dynamics avec les notes clients

00:10:15.850 --> 00:10:17.030
ou envoyer des tâches dans plein air.

00:10:17.710 --> 00:10:18.590
C'est là qu'on hésite le fossé.

00:10:19.630 --> 00:10:21.050
Sans moyen de déclencher des flux de travail,

00:10:21.250 --> 00:10:23.150
les résultats de Copilot restent piégés dans une boucle.

00:10:23.310 --> 00:10:24.270
Voici l'information mêquée.

00:10:25.290 --> 00:10:27.470
Avec Power Automate, ces mêmes réponses s'intègrent directement

00:10:27.470 --> 00:10:29.770
dans vos processus métiers, les rendant dynamiques et exploitables.

00:10:30.690 --> 00:10:33.390
Copilot cesse d'être réactif et commence à faire avancer les choses.

00:10:34.230 --> 00:10:36.750
Prenons un exemple courant que nous avons observé dans de nombreuses organisations.

00:10:36.750 --> 00:10:39.250
Après une réunion de projet, chacun repart avec des notes,

00:10:39.370 --> 00:10:41.730
des décisions et des actions éparpillées dans les emails et les discussions.

00:10:42.830 --> 00:10:44.030
Copilot peut rassembler ces informations,

00:10:44.150 --> 00:10:45.890
mais ce qui change la donne, c'est lorsqu'un flux s'active.

00:10:47.030 --> 00:10:49.030
Imaginez que Copilot génère le résumé de la réunion,

00:10:49.150 --> 00:10:51.610
puis crée automatiquement des tâches dans Planner pour chaque action,

00:10:52.030 --> 00:10:53.850
envoie des rappels dans les canaux Teams appropriés

00:10:53.850 --> 00:10:57.510
et met à jour Dynamics, avec les nouvelles opportunités discutées, discuter.

00:10:58.310 --> 00:11:00.990
Le tout sans que personne n'ait à cliquer sur trois applications différentes.

00:11:00.990 --> 00:11:04.810
Ce flux de travail unique transforme un processus de suivi dispersé en quelque chose de fluide

00:11:04.810 --> 00:11:05.710
qui se produit en temps réel.

00:11:06.170 --> 00:11:08.990
L'avantage n'est pas tant d'économiser quelques clics que d'assurer la cohérence.

00:11:09.950 --> 00:11:11.950
Lorsque Copilot gère le suivi via l'automatisation,

00:11:12.070 --> 00:11:14.030
vous ne dépendez plus des habitudes individuelles.

00:11:14.730 --> 00:11:16.330
Les gens oublient de mettre à jour les enregistrements,

00:11:16.410 --> 00:11:18.270
ignorent les rappels ou perdent des tâches dans le fouillis des emails.

00:11:19.150 --> 00:11:20.810
Power Automate élimine cette variabilité.

00:11:21.390 --> 00:11:23.970
Le résumé que vous avez demandé n'est pas juste un texte dormant, dans Outlook,

00:11:24.410 --> 00:11:27.070
et se traduit par des actions concrètes que vos systèmes peuvent suivre et mesurer.

00:11:27.070 --> 00:11:31.570
Au fil du temps, cela construit une culture où l'information ne reste pas cloisonnée.

00:11:32.010 --> 00:11:34.170
Elle se déplace instantanément là où le travail a réellement lieu.

00:11:34.930 --> 00:11:37.290
Sans Power Automate, Copilot ressemble à un GPS sans voiture.

00:11:38.050 --> 00:11:40.650
Il peut vous indiquer où aller, souligner les itinéraires possibles,

00:11:40.970 --> 00:11:42.390
et même vous avertir des embouteillages.

00:11:42.710 --> 00:11:43.790
Mais vous restez sur le trottoir.

00:11:44.350 --> 00:11:45.630
L'automatisation fournie le véhicule.

00:11:46.010 --> 00:11:48.470
Elle prend les connaissances révélées par Copilot et les met en mouvement.

00:11:49.270 --> 00:11:51.930
C'est pourquoi les organisations qui intègrent des flux à l'adoption de Copilot

00:11:51.930 --> 00:11:54.230
parlent de multiplier la valeur plutôt que de simplement l'ajouter.

00:11:54.230 --> 00:11:57.590
La technologie ne se contente pas d'accélérer un peu les processus existants.

00:11:58.230 --> 00:12:01.190
Elle transforme souvent la manière même dont ces processus existent.

00:12:02.050 --> 00:12:05.110
Les équipes financières ont utilisé ces connexions pour réduire les délais de réconciliation manuelle

00:12:05.110 --> 00:12:07.630
en automatisant la rédaction des notes de frais à partir d'un résumé de Copilot.

00:12:08.590 --> 00:12:10.950
Les RH ont intégré des flux au suivi des candidats.

00:12:11.510 --> 00:12:15.310
Copilot rédige des notes d'entretien qui déclenchent instantanément des mises à jour dans les systèmes de suivi,

00:12:15.750 --> 00:12:17.890
éliminant le délai entre la conversation et l'enregistrement.

00:12:17.890 --> 00:12:21.990
En gestion de projet, les équipes lancent des flux de travail entiers.

00:12:22.530 --> 00:12:26.090
Lorsque Copilot résume un appel client, les tâches sont créées, les calendriers mis à jour

00:12:26.090 --> 00:12:27.950
et les communications déclenchées automatiquement.

00:12:29.150 --> 00:12:31.930
Le point commun est qu'une fois que l'automatisation lie le contexte au processus,

00:12:32.310 --> 00:12:34.730
la valeur de Copilot se multiplie plutôt que de s'améliorer progressivement.

00:12:35.350 --> 00:12:38.330
Ce qui rend cela si efficace, c'est que Copilot n'est pas réellement celui qui effectue l'automatisation.

00:12:39.130 --> 00:12:40.770
Il interprète et contextualise les demandes humaines,

00:12:40.990 --> 00:12:43.690
puis les transmet à Power Automate où l'exécution a lieu.

00:12:43.690 --> 00:12:47.150
L'IA comprend l'intention, mais l'automatisation produit l'impact.

00:12:48.070 --> 00:12:51.710
Cette division du travail est importante car elle empêche le système d'être une simple interface de tchat

00:12:51.710 --> 00:12:54.630
et en fait un point de contrôle pour les flux de travail de bout en bout.

00:12:55.570 --> 00:12:57.930
Poser une question à Copilot, il interprète et met en fil d'attente un flux.

00:12:58.450 --> 00:13:01.170
Le résultat final n'est pas seulement une réponse, mais aussi une action accomplie en arrière-plan.

00:13:02.050 --> 00:13:05.190
À mesure que les organisations expérimentent, elles réalisent souvent à quel point cela devient involutif.

00:13:06.150 --> 00:13:07.970
Mettre en place un ou deux flux ressemble à une petite victoire,

00:13:08.070 --> 00:13:09.970
mais une fois l'adoption généralisée, des modèles émergent.

00:13:09.970 --> 00:13:13.370
Les flux ne sont pas aléatoires, ils codifient les tâches structurées répétitives

00:13:13.370 --> 00:13:15.150
qui consommaient le temps du personnel, personnel.

00:13:15.690 --> 00:13:17.490
Copilot devient le moyen naturel de les déclencher,

00:13:17.790 --> 00:13:19.630
réduisant l'effort nécessaire pour maintenir l'adoption.

00:13:20.590 --> 00:13:23.530
Au lieu que le service informatique conçoive une stratégie d'automatisation descendante,

00:13:23.850 --> 00:13:26.610
l'interface incite les utilisateurs à l'automatisation, une réponse à la fois.

00:13:27.750 --> 00:13:30.810
Le rôle de Copilot passe de générateur de texte à chef d'orchestre des flux de travail,

00:13:31.130 --> 00:13:33.410
orchestrant discrètement les processus métiers en coulisses.

00:13:34.550 --> 00:13:36.730
Au fil du temps, cette approche produit des gains d'efficacité mesurables.

00:13:36.730 --> 00:13:39.370
Les équipes constatent moins de délai entre les réunions et l'action.

00:13:40.310 --> 00:13:42.570
Les projets avancent car la friction lors des transferts diminue.

00:13:43.310 --> 00:13:45.970
La conformité s'améliore lorsque les enregistrements sont mis à jour automatiquement

00:13:45.970 --> 00:13:46.950
plutôt que par saisie manuelle.

00:13:47.850 --> 00:13:49.250
Et surtout, la confiance se renforce.

00:13:49.930 --> 00:13:52.910
Les utilisateurs reconnaissent que Copilot ne se contente pas de cracher des informations.

00:13:53.130 --> 00:13:54.610
Il est intégré au tissu de leur flux de travail,

00:13:54.830 --> 00:13:57.550
rendant les systèmes plus cohérents, rendant les systèmes plus cohérents.

00:13:57.770 --> 00:13:59.650
Cette confiance est difficile à gagner avec des réponses statiques,

00:13:59.730 --> 00:14:03.290
mais elle vient naturellement lorsque l'automatisation soutient chaque perspective par une exécution réelle.

00:14:03.290 --> 00:14:05.990
Associer Copilot à Power Automate n'est pas qu'une nouveauté,

00:14:06.310 --> 00:14:08.890
c'est coucler la boucle, entre l'analyse et l'exécution.

00:14:09.490 --> 00:14:12.030
Les organisations qui se limitent au résumé se privent d'un potentiel important.

00:14:12.750 --> 00:14:14.830
Celles qui connectent leurs flux obtiennent des résultats exponentiels

00:14:14.830 --> 00:14:16.830
en termes de gain de temps, de précision et de cohérence.

00:14:17.830 --> 00:14:20.010
Copilot devient moins un outil que l'on interroge occasionnellement

00:14:20.010 --> 00:14:22.330
et davantage un équipier qui façonne les opérations quotidiennes.

00:14:22.630 --> 00:14:25.050
Mais pour que cette orchestration fonctionne parfaitement, il y a un piège.

00:14:25.050 --> 00:14:28.870
Le langage dont dépend Copilot, comme les noms de fichiers, les métadonnées

00:14:28.870 --> 00:14:32.270
et même le déroulement des conversations, peut encore le perturber s'il est incohérent.

00:14:33.630 --> 00:14:36.490
Et quand cela arrive, l'automatisation ne fait qu'amplifier le chaos.

00:14:37.930 --> 00:14:40.250
Si les métadonnées sont trompeuses et les conversations éparpillées,

00:14:40.590 --> 00:14:45.010
vous demandez à Copilot le rapport du T4 et il vous propose 3 fichiers aux noms presque identiques.

00:14:45.010 --> 00:14:52.010
Rapport FinalBoss V2, Rapport FinalBoss V2 1 et Rapport FinalBoss V2, Boss Boss Final.

00:14:52.830 --> 00:14:54.330
Aucun d'entre eux ne contient de métadonnées utiles.

00:14:54.710 --> 00:14:55.450
Mais quel est le bon ?

00:14:55.450 --> 00:14:56.570
Copilot ne peut pas le savoir non plus.

00:14:56.950 --> 00:14:59.250
C'est précisément à ce moment-là que la confiance en l'IA commence à faiblir.

00:14:59.850 --> 00:15:01.490
Vu de l'extérieur, on dirait que Copilot s'est trompé,

00:15:01.570 --> 00:15:04.090
mais le vrai coupable est l'hygiène des données en arrière-plan.

00:15:04.910 --> 00:15:09.210
Sans hommage ou balisage cohérent, le système est réduit à deviner ce qui est important et ce qui ne l'est pas.

00:15:09.850 --> 00:15:10.950
Nous avons tous vu comment cela sert.

00:15:11.150 --> 00:15:13.230
Une équipe jure que son document est la version finale.

00:15:13.230 --> 00:15:17.010
Une autre équipe apporte des modifications, enregistre une nouvelle copie et l'appel Final2.

00:15:17.770 --> 00:15:21.530
Avec le temps, vous vous retrouvez avec 4 ou 5 rapports finaux différents, chacun légèrement désynchronisé.

00:15:22.670 --> 00:15:26.890
Ajoutez à cela une bibliothèque SharePoint sans métadonnées utiles comme l'auteur, la région ou la phase du projet

00:15:26.890 --> 00:15:29.830
et Copilot extrait soudainement des résultats qui semblent aléatoires.

00:15:30.610 --> 00:15:32.330
L'IA n'est pas confuse quant à votre demande.

00:15:32.890 --> 00:15:37.450
Elle est nourrie par un environnement chaotique où tous les signaux se ressemblent et où aucun fichier ne fait autorité.

00:15:38.570 --> 00:15:40.210
Le même problème apparaît dans les conversations.

00:15:40.790 --> 00:15:42.210
Les fils de discussion Teams évoluent rapidement.

00:15:42.210 --> 00:15:46.170
Les détails clés sont enfouis 3 ou 4 messages plus haut, souvent au sein d'échanges.

00:15:47.030 --> 00:15:51.230
Quelqu'un partage une pièce jointe, les décisions changent et aucun résumé ne revient jamais dans le canal principal.

00:15:52.430 --> 00:15:55.010
Plus tard, quand vous demandez à Copilot de rassembler les dernières décisions prises,

00:15:55.090 --> 00:15:57.150
ils récupèrent des fragments de différentes parties de la conversation.

00:15:57.930 --> 00:16:01.650
Le contexte qui semblait clair pour les participants à l'appel devient dispersé à travers plusieurs fils,

00:16:01.770 --> 00:16:04.310
laissant l'IA, assembler quelque chose qui n'est pas tout à fait cohérent.

00:16:04.310 --> 00:16:10.310
Imaginez une équipe de direction demandant à Copilot une synthèse des tendances des retours clients du dernier trimestre et un...

00:16:10.910 --> 00:16:12.490
Ils attendent un résumé clair avec des thèmes complètes.

00:16:13.070 --> 00:16:14.370
Au lieu de cela, la réponse semble incomplète.

00:16:15.150 --> 00:16:17.030
Un ensemble de fichiers fait référence aux données d'enquête,

00:16:17.410 --> 00:16:20.190
mais un autre ensemble contenant des notes d'entretien est mal étiquetée et laissé de côté.

00:16:20.870 --> 00:16:24.990
Pendant ce temps, les points cruciaux des discussions lors des réunions sont enfouis dans un fil de conversation non étiquetée et non résumé.

00:16:24.990 --> 00:16:29.490
Copilot renvoie ce qu'il peut voir, mais la mosaïque qu'il constitue laisse apparaître des lacunes évidentes.

00:16:30.170 --> 00:16:35.070
L'équipe de direction se demande si le système a échoué, alors qu'en réalité, il n'avait aucune donnée claire à exploiter.

00:16:35.650 --> 00:16:38.490
Cela arrive parce que les anciennes pratiques de métadonnées sont souvent ignorées.

00:16:38.930 --> 00:16:40.530
Les équipes considèrent les étiquettes comme facultatives.

00:16:41.250 --> 00:16:44.970
Un champ comme la région ou la gamme de produits ne semble pas urgent lorsqu'on enregistre un fichier en fin de journée.

00:16:45.930 --> 00:16:47.790
Multipliez cela par des centaines de documents au fil du temps,

00:16:48.030 --> 00:16:50.950
et la pertinence de la recherche comme la qualité des résultats de l'IA s'effondre.

00:16:51.330 --> 00:16:54.910
Au lieu d'utiliser les métadonnées comme guide, Copilot a recours à la reconnaissance

00:16:54.910 --> 00:16:56.910
de modèles sur des titres trompeurs ou incohérents.

00:16:58.630 --> 00:17:00.930
Le résultat net est un bruit qui se fait passer pour une information pertinente.

00:17:01.650 --> 00:17:04.150
Et lorsque vous essayez de prendre des décisions, le bruit coûte cher.

00:17:04.790 --> 00:17:05.930
Il n'est pas difficile de voir les effets en cascade.

00:17:06.510 --> 00:17:09.610
Chaque cycle supplémentaire que Copilot passe à essayer de traiter des données contradictoires

00:17:09.610 --> 00:17:10.970
est un délai de plus pour l'utilisateur.

00:17:11.670 --> 00:17:15.410
Les décisions prennent plus de temps car vous vérifiez l'exactitude des résumés de l'IA au lieu de vous y fière.

00:17:16.210 --> 00:17:18.830
Les réunions s'éternisent pendant que les participants débattent des différentes versions de la vérité.

00:17:19.310 --> 00:17:22.770
La technologie conçue pour accélérer les flux de travail finit par les ralentir en non par faiblesse,

00:17:22.770 --> 00:17:25.210
mais parce qu'elle ne peut pas lire le chaos que nous avons introduit dans le système.

00:17:26.370 --> 00:17:29.410
C'est un peu comme entrer dans une bibliothèque où la moitié des fiches sont mal étiquetées

00:17:29.410 --> 00:17:32.090
et l'autre moitié vous dirige vers des livres dans des salles sans nom.

00:17:33.510 --> 00:17:37.850
Techniquement, chaque livre est toujours là, mais trouver celui que vous voulez devient une chasse au trésor frustrante.

00:17:38.550 --> 00:17:39.850
Le bibliothécaire n'est pas incompétent.

00:17:40.350 --> 00:17:44.410
Il travaille simplement sur les outils qui lui permettraient d'établir une correspondance précise entre la demande et la ressource.

00:17:44.990 --> 00:17:49.170
C'est exactement ainsi que fonctionne Copilot, sans métadonnées cohérentes ni structures de conversation claires.

00:17:49.930 --> 00:17:51.630
La bonne nouvelle est que le problème n'est pas insoluble.

00:17:51.630 --> 00:17:56.010
L'imposition de conventions de nommages disciplinés aide les fichiers à apparaître de manière logique.

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Exiger des champs de métadonnées au moment de l'enregistrement permet de mettre en place des repères pour la recherche et pour l'IA.

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Et avec Teams, structurer les conversations via des canaux dédiés,

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résumer les décisions et créer des liens vers les documents transforme des fragments et parts en un contexte connecté.

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Ces changements ne font pas que nettoyer les choses en surface.

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Ils fournissent le lion, sur lequel Copilot s'appuie pour assembler des informations qui semblent précises et pertinentes.

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Ce travail ingrat est rarement célébré, mais lorsque Copilot cesse de vous donner de vagues mélanges de doublons pour afficher le document précis avec tout son contexte,

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le gain est évident.

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L'IA commence à ressembler moins à un tour de magie intelligent qu'à un système de confiance intégré au travail quotidien.

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Changer ses habitudes est peut-être plus difficile que de changer ses systèmes, et c'est là que réside le véritable impact.

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Et la récompense n'est pas seulement d'obtenir de meilleures réponses de la part de Copilot.

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C'est un écosystème numérique plus intelligent qui fonctionne enfin dans son ensemble, sans dans son ensemble.

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Déclencher la réaction en chaîne des systèmes préparés.

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Le plus grand secret concernant Copilot, c'est qu'il ne prospère pas seul.

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Il prospère lorsque tout l'écosystème Microsoft 365 est optimisé pour le soutenir.

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Sur le papier, Copilot semble être la vedette, mais en réalité, il dépend fortement des structures que vous avez déjà bâties.

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Certaines organisations ne voient pas ce lien et traitent Copilot comme un simple plugin qui s'adaptera par magie à n'importe quel paysage de données.

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C'est là que commence la plupart des déceptions.

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L'outil n'échoue pas parce que son intelligence est limitée.

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Il échoue parce que l'environnement qu'il alimente n'est ni stable, ni cohérent.

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Pensez au problème que nous avons déjà passé en revue.

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SharePoint se transforme en fourre-tout lorsque les bibliothèques ne sont pas gérées.

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Les permissions se dégradent avec le temps, créant des zones d'ombre que personne ne remarque jusqu'à ce qu'une question soit posée à laquelle Copilot ne peut répondre correctement.

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L'automatisation est mise de côté, empêchant ainsi l'information de se transformer en action.

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Les métadonnées sont traitées comme facultatives, créant un chaos pour la recherche comme pour l'IA.

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Pris individuellement, chacun de ces problèmes est gérable.

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Mais ensemble, ils façonnent la réalité dans laquelle Copilot opère.

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Ce ne sont pas des erreurs aléatoires, ce sont des habitudes.

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Et ces habitudes déterminent si Copilot devient un élément central de votre flux de travail ou juste une autre expérience qui ne justifie pas son coût de licence.

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Lorsque les entreprises sautent la préparation et branchent Copilot sur leur désordre existant, le résultat est prévisible.

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Les utilisateurs testent quelques requêtes, trouvent les réponses vagues ou incomplètes et repartent peu convaincus.

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Les dirigeants commencent à se demander pourquoi ils paient un supplément pour quelque chose qui renvoie les mêmes résultats qu'une recherche classique à...

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Le scepticisme grandit rapidement et bientôt le discours passe de « cela va transformer notre travail » à « c'est une fonctionnalité » que nous désactiverons dans six mois.

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Sans préparation systémique, Copilot devient la preuve de la fatigue liée à l'IA plutôt qu'un moteur de valeur.

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L'idée qui permet souvent de recadrer les attentes est simple.

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Il ne s'agit pas de faire en sorte que Copilot avant.

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Il s'agit de faire en sorte que vos systèmes lui envoient moins de bruit.

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L'IA n'est pas là à inventer des réponses.

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Elle amplifie la qualité de ce qu'elle trouve.

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Réduisez l'encombrement, normalisez les accès, connectez les connaissances au flux de travail et soudain, Copilot ne ressemble plus à une machine à deviner.

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Il commence à mettre en évidence le bon contexte au bon moment et non après que vous ayez passé au crible cinq documents trompeurs.

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Ce changement se produit parce que les systèmes sous-jacents ont fait le travail de filtrage avant même que les données n'atteignent Copilot 1 et Copilot.

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C'est là que l'écosystème Microsoft 365 compte plus que la plupart des gens ne le pensent.

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Lorsque SharePoint est gouverné, que les permissions sont basées sur les rôles écohérents et que les métadonnées sont structurées, vous créez de l'ordre.

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Lorsque Power Automate est ajouté par-dessus, vous commencez à transformer cet ordre en action.

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Chaque composant soutient les autres, créant un tissu de flux de travail interconnecté.

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Cela ne semble pas impressionnant, mais pour Copilot, c'est essentiel.

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Dans cet environnement, il ne perd pas de temps à deviner les versions de la vérité et n'est pas coupé du contexte critique.

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Au contraire, il peut fournir des réponses qui reflètent réellement le fonctionnement de votre entreprise.

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Une entreprise avec laquelle nous avons travaillé a traité ces couches comme un seul projet plutôt que comme des correctifs séparés.

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Plutôt correctifs séparés.

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Ils ont commencé par un nettoyage standard de SharePoint en définissant des politiques de rétention et des balises de métadonnées obligatoires.

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Ensuite, ils ont aligné les autorisations avec les rôles actuels, supprimé les comptes obsolètes et restructuré les groupes.

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Après cela, ils ont introduit des flux pour Automate ciblés pour gérer les mises à jour répétitives comme les suivis de Renu et les entrées CRM.

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En quelques mois, Copilot est passé du statut d'outil gadget à celui de moyen par défaut pour les dirigeants de demander des mises à jour.

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Ce qui a changé n'est pas l'IA, mais le système auquel elle est connectée.

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En supprimant les frictions, l'organisation a permis à Copilot de faire ce qu'elle attendait de lui, faire émerger un contexte fiable et réduire le travail manuel.

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A ce stade, Copilot est plus facile à comprendre si vous pensez moins à un pilote en solo qu'à un chef d'orchestre, dirigeant ses musiciens.

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Un chef d'orchestre sans instruments accordés est inutile.

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Il peut savoir garder le rythme, mais le son sera faux et le public n'adhéra pas.

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Copilot fonctionne de la même manière.

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Son système bien réglé en amont, chaque réponse semble générique.

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Mais avec tout aligné, il produit soudainement une harmonie des perspectives contextuelles structurées qui s'intègrent naturellement à la façon dont...