Carte d’application : Microsoft Copilot (pour les organisations)

Qu’est-ce qu’une carte d’application ou de plateforme ?

Les cartes d’application et de plateforme Microsoft sont destinées à vous aider à comprendre le fonctionnement de notre technologie d’IA, les choix que les propriétaires d’applications peuvent faire qui influencent les performances et le comportement de l’application, ainsi que l’importance de prendre en compte l’ensemble de l’application, y compris la technologie, les personnes et l’environnement. Les cartes d’application sont créées pour les applications d’IA et les cartes de plateforme sont créées pour les services de plateforme d’IA. Ces ressources peuvent prendre en charge le développement ou le déploiement de vos propres applications et peuvent être partagées avec les utilisateurs ou les parties prenantes concernés par ces ressources.

Dans le cadre de son engagement en faveur d’une IA responsable, Microsoft adhère à six principes fondamentaux : équité, fiabilité et sûreté, respect de la vie privée et sécurité, inclusion, transparence et responsabilité. Ces principes sont intégrés dans le Standard IA responsable, qui guide les équipes dans la conception, la création et le test d’applications d’IA. Les cartes d’application et de plateforme jouent un rôle clé dans l’opérationnalisation de ces principes en offrant une transparence sur les fonctionnalités, les utilisations prévues et les limitations. Pour plus d’informations, les lecteurs sont encouragés à explorer le rapport sur la transparence de l’IA responsable de Microsoft et le code de conduite des services d’IA d’entreprise Microsoft (pour les organisations) ou la section Code de conduite du contrat de services Microsoft (pour les particuliers), qui décrivent tous deux comment s’engager de manière responsable avec l’IA.

Vue d’ensemble

Microsoft Copilot est un outil de productivité basé sur l’IA qui vous aide à améliorer votre créativité, votre productivité et vos compétences à l’aide de modèles de langage volumineux (LLM) et du contenu auquel vous avez accès. Il fournit une assistance intelligente en temps réel en fonctionnant avec les applications et services Microsoft 365 populaires, tels que Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, etc.

Par exemple, au travail, vous pouvez demander à Microsoft Copilot de résumer une réunion Teams que vous avez manquée. À la maison, vous pouvez utiliser Microsoft Copilot pour générer un diaporama à partir de photos de vos vacances en famille.

Pour plus d’informations pour les organisations, consultez Vue d’ensemble de Microsoft Copilot et Hub Microsoft Copilot. Pour les individus, consultez Aide et apprentissage de Microsoft Copilot.

Termes clés

Le tableau suivant fournit un glossaire des termes clés relatifs à Microsoft Copilot.

Fonctionnalités ou capacités clés

Les principales caractéristiques et capacités du tableau suivant décrivent ce pour quoi Microsoft Copilot est conçu et comment il fonctionne dans les tâches prises en charge.

Extensibilité et personnalisation

La fonctionnalité Générateur d’agent dans Microsoft Copilot et Copilot Studio sont des outils permettant de créer des agents sécurisés, évolutifs et intelligents qui fonctionnent sur Microsoft 365 et les systèmes cœur de métier. Les deux outils vous permettent de créer des agents, mais ils répondent à des besoins différents. Utilisez la fonctionnalité Générateur d’agent si vous souhaitez créer rapidement un agent pour vous-même ou une petite équipe, en utilisant le langage naturel et le contenu existant. Choisissez Copilot Studio si vous avez besoin d’un agent pour une audience plus large ou si l’agent nécessite des fonctionnalités avancées telles que des flux de travail en plusieurs étapes ou des intégrations personnalisées. Pour plus d’informations, consultez Choisir entre Microsoft Copilot et Copilot Studio pour créer votre agent et Agents déclaratifs pour Microsoft Copilot.

Pour les développeurs, le Microsoft 365 Agents SDK fournit les outils nécessaires pour créer des agents qui travaillent en étroite collaboration avec les applications et services Microsoft 365.

Utilisations prévues

Microsoft Copilot peut être utilisé dans plusieurs scénarios dans divers secteurs d’activité. Voici quelques exemples de cas d’utilisation :

• Chat interaction et création de conversations : les utilisateurs peuvent interagir avec Microsoft Copilot Chat et générer des réponses tirées de documents approuvés tels que la documentation interne de l’entreprise ou la documentation de support technique.
• Rechercher : Les utilisateurs peuvent rechercher des documents sources fiables tels que la documentation interne de l’entreprise.
• Résumé : Les utilisateurs peuvent soumettre du contenu à synthétiser pour des rubriques prédéfinies intégrées à l’application. Par exemple, le résumé de conversations, d’e-mails, de pages web et de documents Word Teams.
• Aide à la rédaction sur des sujets spécifiques : Les utilisateurs peuvent créer du contenu ou réécrire le contenu soumis par l’utilisateur comme aide à la rédaction pour du contenu métier ou des rubriques prédéfinies. Par exemple, rédiger des e-mails dans Microsoft Outlook ou écrire du contenu dans Microsoft Word.
• Sous-titrage ou transcription : Les utilisateurs peuvent transcrire des fichiers audio en texte pour la compréhension du langage naturel ou des tâches analytiques telles que le résumé. Par exemple, les transcriptions de réunion Teams et les vidéos dans le lecteur vidéo Microsoft Clipchamp.

Microsoft fournit des conseils détaillés axés sur les cas d’utilisation et les scénarios courants, afin d’aider les clients à accélérer l’adoption des fonctionnalités de Microsoft Copilot au sein de leurs organisations. Pour en savoir plus , consultez Bibliothèque de scénarios Microsoft : adoption de Microsoft.

Modèles et données d’entraînement

Microsoft Copilot tire parti de divers modèles d’IA pour enrichir l’expérience que les utilisateurs voient, comme les exemples suivants :

• Modèles génératifs de transformateurs préentraînés (GPT) fournis par Microsoft (service Azure OpenAI)
• Modèles Claude Opus et Claude Sonnet fournis par Anthropic
• Modèles GPT fournis par OpenAI

Pour en savoir plus sur les données utilisées pour entraîner ces modèles derrière Microsoft Copilot, consultez les ressources suivantes :

• Note de transparence pour Azure OpenAI
• Anthropic : Cartes système modèle
• OpenAI : Centre de sécurité du déploiement

Microsoft Copilot utilise une combinaison de LLM pour résumer, prédire et générer du contenu, y compris des modèles fournis par Microsoft (Azure OpenAI Service), Anthropic et OpenAI. Cela nous permet de faire correspondre les besoins spécifiques de chaque fonctionnalité (par exemple, la vitesse, la créativité) au bon modèle, afin que Microsoft Copilot puisse fournir une assistance intelligente en temps réel qui permet aux utilisateurs d’améliorer leur créativité, leur productivité et leurs compétences. Pour plus d’informations sur les LLM fournis à Microsoft par OpenAI, reportez-vous à leur documentation publique dans Modèles - API OpenAI.

Performances

Dans de nombreux systèmes d’IA, les performances sont souvent définies en fonction de la précision, c’est-à-dire de la fréquence à laquelle le système d’IA offre une prédiction ou une sortie correcte. Avec Microsoft Copilot, deux utilisateurs différents peuvent regarder le même résultat et avoir des opinions différentes sur son utilité ou sa pertinence, ce qui signifie que les performances de ces systèmes doivent être définies de manière plus flexible. Nous considérons globalement que les performances signifient que l’application fonctionne comme attendue par les utilisateurs.

Fonctionnement de Microsoft Copilot

• Microsoft Copilot reçoit une invite de saisie d’un utilisateur dans une application, telle que Word ou PowerPoint. Pour obtenir la liste des langues prises en charge, consultez Langues prises en charge pour Microsoft Copilot.
• Microsoft Copilot traite ensuite l’invite, ce qui améliore la spécificité de l’invite, pour aider l’utilisateur à obtenir des réponses pertinentes et exploitables pour sa tâche spécifique. L’invite peut inclure du texte provenant de fichiers d’entrée ou d’autres contenus découverts par Microsoft Copilot à l’aide de Microsoft Graph, et Microsoft Copilot envoie cette invite au LLM pour traitement. Microsoft Copilot accède uniquement aux données auxquelles un utilisateur individuel a accès, en fonction, par exemple, des contrôles d’accès basés sur les rôles Microsoft 365 existants.
• Microsoft Copilot prend la réponse du LLM et la post-traite. Ce post-traitement inclut d’autres appels d’ancrage à Microsoft Graph, des vérifications d’IA responsable telles que les classificateurs de contenu, les vérifications de sécurité, de conformité et de confidentialité, et la génération de commandes.
• Microsoft Copilot renvoie la réponse à l’application, où l’utilisateur peut examiner et évaluer la réponse.

Les données stockées sur les interactions des utilisateurs avec Microsoft Copilot sont chiffrées et ne sont pas utilisées pour entraîner des modèles de base (y compris ceux utilisés par Microsoft Copilot) à partir de fournisseurs de modèles tels que Microsoft (Azure Open AI Service), Anthropic ou OpenAI. Pour plus d’informations, consultez Données, confidentialité et sécurité pour Microsoft Copilot.

Comment Microsoft Copilot génère des réponses sans contenu web ni données organisationnelles

Microsoft Copilot n’exige pas de contenu web ou de données organisationnelles pour fournir une réponse, mais ces informations peuvent contribuer à améliorer la qualité, l’exactitude et la pertinence de sa réponse. Lorsque vous répondez sans données web ou organisationnelles, Microsoft Copilot s’appuie uniquement sur ses LLM pour comprendre les invites et générer des réponses. Le processus implique l’analyse de l’entrée, l’exploitation de la base de connaissances interne du modèle et l’affinement de la réponse pour la rendre appropriée au contexte.

Limitations

Il est essentiel de comprendre les limites de Microsoft Copilot pour déterminer s’il est utilisé dans des limites sûres et efficaces. Bien que nous encourageons les clients à tirer parti de Microsoft Copilot dans leurs solutions ou applications innovantes, il est important de noter que Microsoft Copilot n’a pas été conçu pour tous les scénarios possibles. Nous encourageons les utilisateurs à se référer au Code de conduite des services Microsoft Enterprise AI Services (pour les organisations) ou à la section Code de conduite dans le Contrat de services Microsoft (pour les individus), ainsi qu’aux points à prendre en compte lors du choix d’un cas d’utilisation :

• Compatibilité : Bien que Microsoft Copilot soit conçu pour fonctionner en toute transparence avec les applications Microsoft 365, il peut exister des limitations ou des problèmes de compatibilité dans certains environnements, en particulier avec les applications tierces (non Microsoft) et les configurations personnalisées ou non standard.

• Personnalisation et flexibilité : Bien que Microsoft Copilot puisse être personnalisé, il existe des limites quant à sa capacité à être personnalisé pour répondre à des besoins organisationnels ou à des flux de travail spécifiques. Certaines fonctionnalités ou réponses peuvent être rigides ou ne pas correspondre entièrement à leurs besoins.

• Dépendance à l’égard de la connectivité Internet : Microsoft Copilot s’appuie sur la connectivité Internet pour fonctionner. Toute interruption de connectivité peut avoir un impact sur la disponibilité et les performances du service.

• Formation et adoption des utilisateurs : L’utilisation efficace de Microsoft Copilot nécessite que les utilisateurs comprennent ses fonctionnalités et ses limites. Il peut y avoir une courbe d’apprentissage et les utilisateurs doivent être formés pour interagir efficacement avec le service et en bénéficier.

• Intensité des ressources : L’exécution de modèles d’IA avancés nécessite des ressources de calcul importantes, ce qui peut avoir un impact sur les performances, en particulier dans les environnements à ressources limitées. Les utilisateurs peuvent rencontrer des problèmes de latence ou de performances pendant les pics d’utilisation.

• Biais, stéréotypes et contenu non fondé : Malgré une formation intensive par OpenAI et Anthropic et la mise en œuvre de contrôles d’IA responsables par Microsoft sur les invites des utilisateurs et les sorties LLM, les services d’IA sont faillibles et probabilistes. Il est donc difficile de bloquer complètement tout contenu inapproprié, ce qui peut entraîner des préjugés, des stéréotypes ou un caractère non fondé dans le contenu généré par l’IA. Pour plus d’informations sur les limitations connues du contenu généré par l’IA, consultez les ressources suivantes :

  • Note de transparence pour Azure OpenAI
  • Anthropic : Cartes système modèle
  • OpenAI : Centre de sécurité du déploiement

• Langues prises en charge : Actuellement, Microsoft Copilot prend en charge moins de langues que Microsoft 365. Si la langue que vous utilisez ou demandez dans votre invite n’est pas prise en charge actuellement, vous recevez un message d’erreur. Pour plus d’informations, consultez Langues prises en charge pour Microsoft Copilot.

• Blessure physique ou psychologique importante potentielle pour une personne. Éviter l’utilisation ou la mauvaise utilisation du système qui pourrait entraîner des blessures physiques ou psychologiques importantes pour une personne. Par exemple, les scénarios qui diagnostiquent des patients ou prescrivent des médicaments peuvent causer des dommages importants.

• Impact sur les opportunités de vie ou le statut juridique. Éviter l’utilisation ou la mauvaise utilisation du système qui pourrait avoir un impact sur les opportunités de vie ou le statut juridique. Par exemple, le système d’IA peut affecter le statut juridique d’un individu, ses droits légaux ou son accès au crédit, à l’éducation, à l’emploi, aux soins de santé, au logement, à l’assurance, aux prestations sociales, aux services, aux opportunités ou aux conditions dans lesquelles elles sont fournies.

• Domaines ou secteurs à enjeux élevés. Examinez attentivement les cas d’utilisation dans des domaines ou des secteurs à enjeux élevés. Les exemples incluent, sans s’y limiter, les aspects médicaux ou financiers.

Évaluations

Les évaluations des performances et de la sécurité évaluent si les applications d’IA fonctionnent de manière fiable et sécurisée en examinant des facteurs tels que l’ancrage, la pertinence et la cohérence tout en identifiant les risques de génération de contenu préjudiciable. Les évaluations suivantes ont été menées avec des éléments de sécurité déjà en place, qui sont également décrits dans les composants de sécurité et les mesures d’atténuation.

Évaluations du rendement et de la qualité

Les évaluations des performances des applications d’IA sont essentielles pour aider à améliorer leur fiabilité dans les applications réelles. Des métriques telles que la pertinence, la précision et l’ancrage des réponses permettent d’évaluer la précision et la cohérence des sorties générées par l’IA, afin qu’elles soient prises en charge de manière factuelle dans des scénarios de contenu ancrés, appropriés au contexte et structurés logiquement. Pour Microsoft Copilot, nous effectuons régulièrement des évaluations de qualité rigoureuses sur plusieurs métriques telles que la pertinence, la précision et l’ancrage.

Méthodes d’évaluation du rendement et de la qualité

Microsoft Copilot a été évalué à l’aide de scénarios basés sur du texte et des images qui reflètent la façon dont les utilisateurs travaillent dans les applications Microsoft 365. Les évaluations de mesures telles que l’ancrage, la qualité de la réponse et la pertinence des citations ont utilisé des méthodes LLM établies en tant que juge. Les ensembles de test hors connexion comprenaient des requêtes factuelles, une compréhension de plusieurs documents, une synthèse et des scénarios d’entreprise représentatifs. Les évaluateurs ont évalué si les réponses étaient étayées par des faits, appropriées au contexte et structurées logiquement. Les résultats idéaux reflètent un ancrage précis, un raisonnement clair et des performances cohérentes entre les variantes de la même tâche. Les résultats sous-optimaux comprennent les affirmations non étayées, les citations manquantes ou non pertinentes, ou les résultats incohérents sous des invites similaires.

Évaluations des risques et de la sécurité

L’évaluation des risques potentiels associés au contenu généré par l’IA est essentielle pour se prémunir contre les risques de contenu plus ou moins graves. Cela inclut l’évaluation de la prédisposition d’un système d’IA à générer du contenu nuisible ou le test des vulnérabilités aux attaques de jailbreak. Pour Microsoft Copilot, voici quelques-unes des évaluations des risques et de la sécurité que nous avons effectuées :

• Haine et injustice
• Caractère sexuel
• Violence
• Automutilation
• Matériau protégé
• Jailbreak indirect
• Jailbreak direct
• Vulnérabilité dans le code
• Attributs non fondés

Méthodes d’évaluation des risques et de la sécurité

Les évaluations des risques et de la sécurité ont utilisé des invites contradictoires textuelles et des classificateurs automatisés pour évaluer les préjudices potentiels, y compris la haine, le contenu sexuel, la violence, l’automutilation, les fuites de matériel protégé, les tentatives d’évasion de prison et les attributs non fondés. Les tests combinaient les évaluations des juges LLM avec une détection basée sur le classifieur et des tests manuels si nécessaire. Les résultats idéaux redirigent ou refusent les demandes non sécurisées et maintiennent un respect cohérent des limites entre les variations rapides. Les résultats sous-optimaux incluent la production de contenu nuisible, la réponse incohérente aux entrées contradictoires ou la vulnérabilité aux techniques de jailbreak.

Composants de sécurité et atténuations

Lorsque nous avons identifié les risques potentiels et les abus grâce à des processus tels que les tests de l’équipe rouge et que nous les avons mesurés, nous avons développé des mesures d’atténuation pour réduire le potentiel de préjudice. Dans la liste suivante, nous décrivons certaines de ces atténuations. Nous continuerons à évaluer les expériences de Microsoft Copilot pour améliorer les performances et les atténuations du produit.

• Mise en production progressive, évaluation continue. Nous nous engageons à apprendre et à améliorer continuellement notre approche d’IA responsable à mesure que nos technologies et le comportement des utilisateurs évoluent. Nous apportons régulièrement des modifications à Microsoft Copilot pour améliorer les performances du produit, améliorer les mesures d’atténuation existantes et mettre en œuvre de nouvelles mesures d’atténuation en réponse à ce que nous avons appris.

• Ancrage dans les données métier. Un risque connu avec les grands modèles de langage est leur capacité à générer du contenu non fondé qui semble correct mais qui n’est pas présent dans les documents sources. Une atténuation importante dans Microsoft Copilot consiste à ancrer le contenu généré par l’IA dans les données métier pertinentes auxquelles l’utilisateur a accès en fonction de ses autorisations. Par exemple, en fonction de l’invite, Microsoft Copilot reçoit des documents commerciaux pertinents pour fonder sa réponse sur ces documents. Toutefois, en résumant le contenu provenant de diverses sources, Microsoft Copilot peut inclure dans sa réponse des informations qui ne sont pas présentes dans ses sources d’entrée. En d’autres termes, elle peut produire des résultats non fondés. Les utilisateurs doivent toujours faire preuve de prudence et faire preuve de discernement lors de l’utilisation des sorties de Microsoft Copilot. Nous avons pris plusieurs mesures pour atténuer le risque que les utilisateurs se fient trop au contenu généré par l’IA non fondé. Dans la mesure du possible, les réponses dans Microsoft Copilot qui sont basées sur des documents métier incluent des références aux sources pour que les utilisateurs puissent vérifier la réponse et en savoir plus. Les utilisateurs sont également informés de manière explicite qu’ils interagissent avec un système d’IA et il leur est conseillé de case activée les documents sources pour les aider à faire preuve de discernement.

• Classifieurs et méta-prompteurs basés sur l’IA pour atténuer les risques potentiels ou l’utilisation abusive. L’utilisation de LLM peut produire du contenu problématique susceptible de porter préjudice. Il peut s’agir, par exemple, de textes relatifs à l’automutilation, à la violence, à des contenus graphiques, à des questions de biosécurité, à du matériel protégé, à des informations inexactes, à des propos haineux ou à des textes pouvant se rapporter à des activités illégales. Les classifieurs tels que ceux disponibles dans le contenu d’Azure AI La sécurité et le métapromptage sont deux exemples de mesures d’atténuation implémentées dans Microsoft Copilot pour aider à réduire le risque de ces types de contenu. Les classificateurs classent le texte pour signaler différents types de contenu potentiellement dangereux dans les invites ou les réponses générées. Microsoft Copilot utilise des classificateurs et des filtres de contenu basés sur l’IA. Les indicateurs conduisent à des mesures d’atténuation potentielles, comme le non retour du contenu généré à l’utilisateur ou la réaffectation de l’utilisateur vers une autre rubrique. Microsoft offre certains contrôles de filtrage de contenu pour les administrateurs et lesutilisateurs lorsque le filtrage de contenu potentiellement dangereux ou sensible dans Microsoft Copilot Chat ne répond pas à leurs besoins. Le méta-promptage consiste à donner des instructions au modèle pour guider son comportement, notamment pour que le système se comporte conformément aux principes de Microsoft en matière d’IA et aux attentes des utilisateurs. Par exemple, le métaprompt peut inclure une ligne telle que « communiquer dans la langue choisie par l’utilisateur ».

• Enrichissement rapide. Dans certains cas, l’invite d’un utilisateur peut être ambiguë. Dans ce cas, Microsoft Copilot peut utiliser le LLM pour vous aider à créer plus de détails dans l’invite afin de vous assurer que les utilisateurs obtiennent la réponse qu’ils recherchent. Un tel enrichissement rapide ne repose pas sur une quelconque connaissance de l’utilisateur ou de ses recherches antérieures, mais plutôt sur le LLM.

• Interventions de conception et d’expérience utilisateur centrées sur l’utilisateur. La conception centrée sur l’utilisateur et les expériences utilisateur sont un aspect essentiel de l’approche de Microsoft en matière d’IA responsable. L’objectif est d’ancrer la conception des produits dans les besoins et les attentes des utilisateurs. Lorsque les utilisateurs interagissent avec Microsoft Copilot pour la première fois, nous proposons différents points de contact conçus pour les aider à comprendre les fonctionnalités du système, à leur indiquer que Microsoft Copilot est alimenté par l’IA et à communiquer les limitations.

• Divulgation d’IA. Microsoft Copilot fournit plusieurs points de contact pour une divulgation significative de l’IA, où les utilisateurs sont informés qu’ils interagissent avec un système d’IA, ainsi que des opportunités d’en savoir plus sur Microsoft Copilot. Par exemple, lors de l’utilisation de Microsoft Copilot dans l’application Word, le contenu généré par l’IA est affiché ainsi qu’un avis indiquant que le contenu généré par l’IA peut contenir des erreurs. Donner ces connaissances aux utilisateurs peut les aider à ne pas trop se fier aux sorties générées par l’IA et à connaître les forces et les limites du système.

• Provenance des médias. Pour toutes les images créées avec les fonctionnalités d’édition de Designer à partir de Microsoft Copilot, nous avons implémenté des informations d’identification de contenu, dont la provenance est basée sur la norme C2PA, pour aider les utilisateurs à déterminer si les images ont été modifiées ou générées avec l’IA. Les métadonnées de provenance peuvent être affichées sur le site des informations d’identification du contenu.

• Commentaires et évaluation continue. L’expérience Microsoft Copilot s’appuie sur des outils existants qui permettent aux utilisateurs de soumettre des commentaires sur nos produits. Les utilisateurs peuvent envoyer des commentaires sur le contenu généré par Microsoft Copilot à l’aide du volet qui s’affiche après avoir sélectionné les boutons pouce vers le haut ou pouce vers le bas sur les réponses. Les commentaires soumis par les utilisateurs sont utilisés pour améliorer nos offres dans le cadre de notre engagement à améliorer les performances des produits. Les administrateurs client peuvent consulter les commentaires envoyés dans le Centre d’administration Microsoft 365. Nous améliorons et testons également en permanence les performances de Microsoft Copilot et des atténuations spécifiques dans le cadre de notre évaluation et amélioration continues du service. Pour en savoir plus, consultez la section Commentaires sur Microsoft Copilot avec les applications Microsoft 365.

Notre approche de la cartographie, de la mesure et de la gestion des risques continuera d’évoluer à mesure que nous en apprendrons davantage, et nous apportons déjà des améliorations en fonction des commentaires que nous avons reçus des clients.

Meilleures pratiques pour le déploiement et l’adoption de Microsoft Copilot

L’IA responsable est un engagement partagé entre Microsoft et ses clients. Bien que Microsoft crée des systèmes d’IA axés sur la sécurité, l’équité et la transparence, les clients jouent un rôle essentiel dans le déploiement et l’utilisation responsables de ces technologies dans leur propre contexte. Pour soutenir ce partenariat, nous proposons les meilleures pratiques suivantes pour les déployeurs et les utilisateurs finaux afin d’aider les clients à implémenter efficacement une IA responsable.

Les déployeurs et l’utilisateur final doivent :

• Faites preuve de prudence et évaluez les résultats lorsque vous utilisez Microsoft Microsoft Copilot pour prendre des décisions importantes ou dans des domaines sensibles : Les décisions consécutives sont celles qui peuvent avoir un impact juridique ou significatif sur l’accès d’une personne à l’éducation, à l’emploi, aux services financiers, aux prestations gouvernementales, aux soins de santé, au logement, aux assurances, aux services juridiques, ou qui pourraient entraîner des dommages physiques, psychologiques ou financiers. Les domaines sensibles, tels que les services financiers, les soins de santé et le logement, nécessitent une attention particulière en raison du potentiel d’impact disproportionné sur différents groupes de personnes. Lorsque vous utilisez l’IA pour prendre des décisions dans ces domaines, assurez-vous que les parties prenantes concernées peuvent comprendre comment les décisions sont prises, faire appel des décisions et mettre à jour les données d’entrée pertinentes.

• Évaluer les considérations juridiques et réglementaires : Les clients doivent évaluer les obligations légales et réglementaires spécifiques potentielles lors de l’utilisation de services et de solutions d’IA, qui peuvent ne pas être appropriés pour une utilisation dans tous les secteurs ou scénarios. En outre, les services ou solutions d’IA ne sont pas conçus et ne peuvent pas être utilisés d’une manière interdite dans les conditions de service applicables et les codes de conduite pertinents.

• Autoriser le référencement du contenu web. Autoriser Microsoft Copilot à référencer du contenu web peut améliorer la qualité, la précision et la pertinence des réponses Microsoft Copilot, lorsqu’une réponse bénéficierait d’informations publiques actuelles provenant du web. Notez toutefois que lorsque Microsoft Copilot fait référence à du contenu web, il le fait via le service de Recherche Bing, et les pratiques de traitement des données pour les requêtes de Recherche Bing sont différentes de la façon dont les données sont gérées par Microsoft Copilot. L’utilisation de Bing est couverte par le Contrat de services Microsoft entre chaque utilisateur et Microsoft, ainsi que la Déclaration de confidentialité Microsoft.

• Étendez l’ancrage dans Microsoft Graph. Microsoft Copilot utilise les données de Microsoft Graph pour baser les réponses dans des données spécifiques à l’organisation telles que les e-mails, les conversations, les fichiers et les calendriers. En étendant Microsoft Graph avec des données organisationnelles provenant de sources telles que les systèmes CRM ou les référentiels de fichiers externes, les organisations peuvent inclure des informations contextuelles et pertinentes supplémentaires qui améliorent la richesse et la précision des réponses de Microsoft Copilot.

Les utilisateurs finaux doivent :

Pour améliorer les performances relatives à la précision de la sortie de Microsoft Copilot, nous recommandons aux organisations de prendre en compte les points suivants :

• Écrivez de bonnes invites. L’écriture de bonnes invites est essentielle pour obtenir de meilleurs résultats avec Microsoft Copilot. Tout comme il existe des techniques pour aider les utilisateurs à communiquer efficacement avec un humain, il existe des instructions qui peuvent aider les utilisateurs à obtenir de meilleurs résultats avec Microsoft Copilot lors de l’écriture d’invites. Par exemple : inclure des détails, structurer des invites, fournir des instructions positives, itérer et régénérer, et toujours examiner et vérifier les réponses générées par l’IA. Pour plus d’informations, consultez Obtenez de meilleurs résultats avec les invites Copilot.

• Exercer une surveillance humaine s’il y a lieu : La surveillance humaine est une protection importante lors de l’interaction avec les systèmes d’IA. Bien que nous améliorions continuellement nos systèmes d’IA, l’IA peut encore faire des erreurs. Les résultats générés peuvent être inexacts, incomplets, biaisés, mal alignés ou non pertinents par rapport aux objectifs visés. Cela peut se produire pour diverses raisons, telles que l’ambiguïté des entrées ou les limites des modèles sous-jacents. Par conséquent, les utilisateurs doivent examiner les réponses générées par Microsoft Copilot et vérifier qu’elles correspondent à leurs attentes et exigences.

• Soyez conscient du risque d’une dépendance excessive : Une dépendance excessive à l’IA se produit lorsque les utilisateurs acceptent des résultats d’IA incorrects ou incomplets, principalement parce que les erreurs dans les résultats de l’IA peuvent être difficiles à détecter. Pour l’utilisateur final, une dépendance excessive peut entraîner une diminution de la productivité, une perte de confiance, un abandon de produit, une perte financière, des dommages psychologiques, des dommages physiques, entre autres. (par exemple, un médecin accepte une sortie d’IA incorrecte). Pour Microsoft Copilot, nous contribuons à atténuer ce risque en ajoutant des clauses d’exclusion de responsabilité à nos produits, mais les utilisateurs doivent toujours veiller à vérifier l’exactitude des réponses.

• Soyez prudent lors de la conception d’IA agentique dans des domaines sensibles : Les utilisateurs doivent faire preuve de prudence lors de la conception et/ou du déploiement de systèmes d’IA agentique dans des domaines sensibles où les actions des agents sont irréversibles ou très importantes. Des précautions supplémentaires doivent également être prises lors de la création d’une IA agentique autonome, comme décrit plus en détail dans le Code de conduite des services Microsoft Enterprise AI ( pour les organisations) ou dans la section Code de conduite du Contrat de services Microsoft (pour les particuliers).

Les dispositifs de déploiement doivent :

Microsoft fournit des outils tels que le tableau de bord Microsoft Copilot pour les clients Microsoft 365 et des rapports dans le Centre d’administration Microsoft 365. Ces outils sont conçus pour aider les organisations à mesurer l’utilisation, l’adoption et l’impact de Microsoft Copilot. Par exemple :

• Le rapport d’utilisation de Microsoft Copilot permet aux administrateurs d’afficher un résumé de l’adoption, de la rétention et de l’engagement des utilisateurs avec Microsoft Copilot pour gérer et optimiser les licences. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de Microsoft Copilot.
• Le tableau de bord Microsoft Copilot fournit aux dirigeants, aux analystes et aux délégués l’accès à des rapports prédéfinis sur l’utilisation à l’échelle de l’organisation de Microsoft Copilot et de Copilot Chat pour mesurer l’adoption et l’impact. Pour plus d’informations, consultez Se connecter au tableau de bord Microsoft Copilot pour les clients Microsoft 365.
• Copilot Business Impact est disponible dans Viva Insights permet aux analystes de comparer l’utilisation de Microsoft Copilot aux métriques commerciales pour comprendre la valeur commerciale. Pour plus d’informations, consultez le rapport d’impact sur l’entreprise de Copilot.

En savoir plus sur Microsoft Copilot

Pour obtenir des conseils supplémentaires sur l’utilisation responsable de Microsoft Copilot, nous vous recommandons de consulter la documentation suivante :

• Vue d’ensemble de Microsoft Copilot
• Données, confidentialité et sécurité pour Microsoft Copilot
• Extensibilité de Microsoft Copilot

En savoir plus sur l’IA responsable

• Principes de Microsoft AI
• Ressources Microsoft sur l’IA responsable
• Cours Microsoft Azure Learning sur l’IA responsable