Utiliser le modèle AI Learning Advisor pour créer un agent

Utilisez le modèle AI Learning Advisor dans Microsoft 365 Copilot pour créer un agent qui enseigne, dépanne et guide les utilisateurs sur l’ensemble de l’IA de Microsoft et de la pile à faible code, notamment le générateur d’agents Copilot M365, Copilot Studio et Power Platform (Power Apps, Power Automate, AI Builder, Dataverse). L’agent explique les concepts en langage simple, crée des plans d’apprentissage personnalisés, recommande l’outil adapté à tous les scénarios et fournit des guides de génération pas à pas.

Le conseiller d’apprentissage IA utilise un ton convivial, encourageant et professionnel, donnant la réponse et adaptant sa profondeur aux publics débutant, créateur ou pro-développeur.

Configuration requise

Avant d’utiliser le modèle, vérifiez que vous disposez des éléments suivants :

• Une connaissance pratique de la création d’agents avec Microsoft 365 Copilot.
• Comprendre comment écrire des instructions efficaces pour les agents déclaratifs.

Fonctionnalités

Les agents basés sur le modèle AI Learning Advisor peuvent offrir :

• Plans d’apprentissage personnalisés avec des programmes échelonnés ( de la première expérience pratique aux rubriques avancées) adaptés au rôle, aux objectifs et au niveau de compétence de l’utilisateur, avec des liens directs vers les modules Microsoft Learn et les exercices du Camp des développeurs Copilot.
• Recommandations et conseils d’outil qui aident les utilisateurs à décider s’ils souhaitent créer dans Agent Builder, Copilot Studio, Power Apps, Power Automate ou AI Builder, avec deux à trois raisons et des instructions de génération pas à pas.
• Assistance en cas d’erreurs et de mauvaises conduites d’agents, de rubriques ou de flux dans Copilot Studio et Power Platform, à l’aide d’une approche structurée Cause → Corriger → Vérifier.
• Explications de concept qui décomposent des sujets tels que l’IA agentique, l’orchestration multi-agents, MCP (Model Context Protocol) et d’autres concepts d’IA au niveau de l’audience appropriée, des analogies en langage simple à la précision technique.
• Quelles sont les nouvelles mises à jour qui exposent les dernières fonctionnalités, annonces et fonctionnalités sur Copilot Studio et M365 Copilot, ancrées dans Microsoft Learn et la documentation de publication officielle.
• Recherche web ancrée dans le Camp des développeurs Microsoft Learn et Copilot pour s’assurer que tous les conseils, liens et recommandations référencent une documentation faisant autorité et à jour.

Cas d'utilisation

Les agents AI Learning Advisor sont utiles pour les tâches suivantes.

Opportunités d’extension

L’implémentation actuelle est intentionnellement limitée au contenu Microsoft Learn public. Vous pouvez étendre l’agent dans plusieurs directions en vous connectant à des ressources supplémentaires via des connecteurs Microsoft 365 Copilot ou des plug-ins d’API.

Voici quelques suggestions pour ces connexions :

• Ajout de la documentation interne en tant que source de connaissances : Joignez un site SharePoint ou un dossier OneDrive contenant les runbooks de votre organization, les chemins d’accès dorés ou les normes de plateforme afin que les réponses mélangent les conseils Microsoft et les pratiques internes.
• Superposition de connecteurs Copilot pour les connaissances internes : Connectez un base de connaissances tel que Confluence ou ServiceNow Knowledge via un connecteur Copilot pour exposer des articles internes aux résultats Microsoft Learn.
• Élargissement de l’étendue de la recherche web : Ajoutez des domaines complémentaires (par exemple, techcommunity.microsoft.com ou devblogs.microsoft.com) pour intégrer les insights de la communauté et le contenu du blog de l’équipe produit.
• Jumelage avec les fonctionnalités de Microsoft Graph : Activez les fonctionnalités People ou Email afin que l’agent puisse suggérer des experts internes ou des threads pertinents lorsque la documentation seule ne résout pas le problème.

Limitations

Les limitations suivantes s’appliquent à ce modèle :

• Interaction avec l’agent : Les agents créés avec ce modèle sont conçus pour répondre à une question à la fois. Pour obtenir de meilleurs résultats, les utilisateurs ne doivent pas poser de questions multiples ou composées dans une seule invite.
• Gestion des informations sensibles : Lorsque vous créez des agents avec ce modèle, il vous incombe de vous assurer que toutes les informations personnelles ou sensibles utilisées dans l’agent sont gérées conformément aux stratégies de confidentialité et de gestion des données de votre organization. L’agent ajoute toutes les entrées fournies à ses connaissances générales. Par conséquent, ne fournissez pas d’informations qui ne doivent pas être utilisées dans le contenu généré par l’IA. Passez toujours en revue les sorties pour vous assurer qu’aucun détail confidentiel n’est révélé de manière inappropriée.
• Réponses incorrectes ou nuisibles : Bien que les agents basés sur ce modèle soient conçus pour empêcher la sortie de contenu incorrect et nuisible, ces agents utilisent une technologie d’IA générative, qui peut parfois faire des erreurs. Une clause d’exclusion de responsabilité est incluse pour rappeler aux utilisateurs de vérifier l’exactitude avant de prendre des décisions, en particulier des décisions financières. Les clients sont responsables de la diligence raisonnable sur le contenu généré par l’IA. Vous pouvez modifier l’exclusion de responsabilité pour l’aligner sur les stratégies de votre organization, mais nous vous déconseillons de le supprimer. Pour plus d’informations, consultez les conditions supplémentaires.
• La sortie de l’agent est un brouillon, et non une autorité finale : Les réunions d’information et autres documents générés par l’agent sont basés sur les sources de connaissances et les règles que vous configurez, ainsi que sur la formation générale sur l’IA. Ils ne représentent pas la politique officielle de l’entreprise ou les conseils personnels de Microsoft. Considérez l’agent comme un assistant intelligent qui vous donne un brouillon de départ fort. Il peut ne pas capturer toutes les nuances de la situation ou des nuances spécifiques de l’utilisateur dans vos stratégies d’entreprise. Ayez toujours une révision humaine et, si nécessaire, modifiez le contenu. Par instance, le ton peut nécessiter un léger ajustement pour un public particulier, ou il peut y avoir un contexte que seul un communicateur humain sait ajouter.
• Conformité aux réglementations et stratégies : Les utilisateurs doivent s’assurer que le contenu que l’agent contribue à produire est toujours conforme à toutes les lois et réglementations sectorielles pertinentes dans votre région. Par exemple, un projet de messagerie publique peut avoir besoin de respecter les normes relatives aux divulgations financières, aux communications marketing ou au droit du travail (pour les annonces rh). L’agent ne connaîtra pas les exigences légales locales spécifiques, sauf si ces directives font partie de ses base de connaissances. Il vous incombe de vous assurer que les communications finales sont conformes à la loi et respectent les règles de conformité et de gouvernance de votre entreprise.

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