Améliorer la productivité avec l’IA générative
À mesure que la technologie de l’IA progresse, elle offre aux organisations de multiples opportunités de proposer des moyens plus nombreux et plus efficaces d’améliorer la productivité et de guider les collaborateurs. Une façon d’y parvenir est l’IA générative. Copilot Studio vous permet d’utiliser l’IA générative de plusieurs façons.
Avec Copilot Studio, vous pouvez utiliser l’IA générative pour effectuer les opérations suivantes :
Créer des agents et des rubriques à l’aide de Copilot : Copilot vous permet de fournir une brève description de l’agent ou de la rubrique que vous souhaitez créer, puis il le ou la crée pour vous.
Insérer des réponses génératives dans des rubriques : vous permet d’intégrer l’IA générative dans vos rubriques à l’aide du nœud de réponse générative.
Utilisez l’amélioration conversationnelle : vous permet d’utiliser des réponses génératives si votre agent ne trouve pas de correspondance avec la question de l’utilisateur.
Utilisez des réponses génératives comme secours : vous permet d’utiliser des réponses génératives comme secours si votre agent ne parvient pas à trouver une réponse pertinente à la question de l’utilisateur.
Orchestrer des agents avec l’IA générative
Traditionnellement, les agents s’appuient fortement sur des expressions de déclencheur prédéfinies et des actions codées en dur pour naviguer dans les conversations. Cela obligeait souvent les utilisateurs à formuler leurs demandes de manière spécifique pour obtenir la réponse souhaitée de la part de l’agent. Grâce aux progrès de l’IA générative, les agents peuvent désormais déterminer de manière dynamique les rubriques et le contenu appropriés à communiquer, ce qui conduit à des interactions plus naturelles et plus fluides.
Les paramètres d’orchestration de cette section s’appliquent aux agents alimentés par le harnais standard. Les agents harnais standard prennent en charge l’orchestration générative et l’orchestration classique. L’orchestration générative est la valeur par défaut pour les agents harnais standard nouvellement créés, sauf si un administrateur le désactive ou qu’un agent prédéfini spécifie une autre configuration.
Les agents alimentés par le GitHub Copilot harnais utilisent toujours son runtime d’orchestration amélioré. Vous ne changez pas ces agents entre l’orchestration générative et classique. Au lieu de créer des chemins de rubrique explicites, vous configurez des instructions, des connaissances, des outils, des compétences, des agents connectés et de la mémoire sous l’onglet Build .
Une fois que vous êtes dans Copilot Studio, les fonctionnalités d'IA générative sont accessibles en sélectionnant l'IA Générative dans le menu Paramètres.
Dans les paramètres d'IA générative de Copilot Studio, vous disposez d'un contrôle accru sur la façon dont votre agent interagit avec les utilisateurs. Sous la section Utiliser l’orchestration d’IA générative pour les réponses de votre agent, vous pouvez choisir entre deux modes d’interaction :
Orchestration classique
- Approche traditionnelle de la création d’agents, axée sur des déclencheurs, rubriques et actions prédéfinis.
- Les rubriques sont déclenchées seulement si la requête d’un utilisateur correspond à un déclencheur de rubrique prédéfini.
- Les actions ne peuvent être appelées que dans une rubrique spécifique.
Orchestration de l’IA générative (par défaut pour les agents de harnais standard nouvellement créés)
- Approche moderne des flux de conversation qui utilise l’IA générative.
- L’agent détermine de manière autonome les rubriques, les actions, les outils, les flux de travail et les connaissances à utiliser lors de la réponse aux requêtes utilisateur.
- Permet des interactions plus naturelles et contextuelles sans avoir besoin de phrases déclencheur exactes.
Le tableau suivant compare le comportement des agents entre l’orchestration générative et l’orchestration classique.
| Comportement | Orchestration générative | Orchestration classique |
|---|---|---|
| Rubriques | Les rubriques sont sélectionnées en fonction de la description de leur objectif | Les rubriques sont sélectionnées en fonction de la correspondance d’une requête utilisateur avec des expressions de déclencheur |
| Assistants enfants et connectés | Les assistants enfants et connectés sont sélectionnés en fonction de leur description. | Non applicable |
| Outils | L’agent peut choisir d’appeler des outils en fonction de leur nom et de leur description. | Les outils ne peuvent être appelés explicitement qu’à partir d’une rubrique |
| Connaissances | L’agent peut choisir de rechercher de manière proactive les connaissances pour répondre à la requête d’un utilisateur | Les connaissances peuvent être utilisées comme secours lorsqu’aucune rubrique ne correspond à la requête d’un utilisateur (ou appelée explicitement à partir d’une rubrique) |
| Utilisation de plusieurs rubriques, outils, sources de connaissances | L’agent peut utiliser une combinaison de rubriques, d’outils et de connaissances | L’agent tente de sélectionner un seul sujet pour répondre à l’utilisateur, et se rabat sur la base de connaissances si celle-ci est configurée |
| Inviter les utilisateurs à saisir des données | L’agent peut générer automatiquement des questions pour inviter les utilisateurs à fournir des informations manquantes pour remplir les entrées des rubriques et des outils | Vous devez utiliser des nœuds d’interrogation dans les rubriques pour créer des messages invitant l’utilisateur à entrer des informations requises |
| Répondre à un utilisateur | L’agent génère automatiquement une réponse, en utilisant les informations disponibles à partir de rubriques, d’outils, d’autres agents et des connaissances qu’il a utilisées | Vous devez utiliser des nœuds de message dans des rubriques pour créer des messages répondant à l’utilisateur (ou appeler un outil à partir d’une rubrique) |
Déterminer comment votre agent répond à l’aide de l’IA générative peut rendre la conversation plus naturelle et plus fluide pour les utilisateurs.
Lorsqu’un utilisateur envoie un message, votre agent sélectionne une ou plusieurs actions ou rubriques pour préparer sa réponse. Plusieurs facteurs déterminent la sélection. Le principal facteur est la description des rubriques et des outils. D’autres facteurs incluent le nom d’une rubrique ou d’un outil, tous les paramètres d’entrée ou de sortie, ainsi que leurs noms et descriptions. Les descriptions permettent à votre assistant d’être plus précis lorsqu’il associe l’intention d’un utilisateur à des outils et des rubriques.
En mode d’orchestration IA générative, un agent peut sélectionner plusieurs outils ou rubriques à la fois pour gérer des requêtes multi-intentions. Une fois les connaissances, les outils et les rubriques sélectionnés, l’agent génère un plan qui détermine son ordre d’exécution.
Pour en savoir plus sur l’orchestration d’IA générative pour les agents harnais standard, consultez Orchestrer le comportement de l’agent avec l’IA générative.
Utiliser les connaissances pour les réponses génératives
En utilisant des réponses génératives, Microsoft Copilot Studio permet à votre agent de rechercher et de présenter des informations à partir de plusieurs sources, internes ou externes, sans créer de rubriques spécifiques. Vous pouvez utiliser des réponses génératives comme sources d’informations principales ou comme source de secours lorsque les rubriques créées ne peuvent pas répondre à la requête d’un utilisateur. Par conséquent, vous pouvez créer et déployer un agent fonctionnel sans créer manuellement plusieurs rubriques susceptibles de ne pas répondre à toutes les questions des clients.
Les réponses génératives utilisent des sources de connaissances comme des « données de base ». La mise à l’aide de données de base permet de fournir davantage de contexte. Par exemple, lorsque vous utilisez une source de données interne comme source de connaissances, la source de connaissances est basée sur vos données. Par conséquent, les informations présentées à l’utilisateur sont plus pertinentes que les informations génériques pour un site public. Plusieurs sources de connaissances sont actuellement disponibles et d’autres sont ajoutées constamment.
Modération du contenu
La modération du contenu contrôle la façon dont l’agent filtre strictement les réponses générées. Les niveaux de modération vont de Le plus bas au niveau le plus élevé, et le niveau par défaut est Élevé. Les niveaux inférieurs génèrent plus de réponses, mais augmentent le risque de contenu dangereux. Les niveaux supérieurs appliquent un filtrage plus strict et peuvent réduire le nombre de réponses retournées. contenu dangereux. Les niveaux supérieurs appliquent un filtrage plus strict et peuvent réduire le nombre de réponses retournées.
Outils
Copilot Studio agents peuvent avoir besoin d’interagir avec des systèmes externes. Les outils rendent les agents plus capables en leur permettant de récupérer des informations ou d’effectuer des tâches dans des systèmes externes.
Chaque outil représente une fonctionnalité spécifique que votre assistant peut effectuer. Par exemple, vous pouvez équiper votre agent avec des outils tels que :
- Envoyer des e-mails à l’aide du connecteur Office 365 Outlook
- Consulter les conditions météorologiques actuelles et les prévisions
- Lire et écrire des données à partir de Dataverse
- Publier des messages dans Microsoft Teams
Avec l’orchestration générative, l’appel d’outils détermine la façon dont votre agent interagit avec des systèmes externes et effectue des actions au-delà de la récupération d’informations simple. Copilot Studio génère des dialogues et prend des mesures en chaînant dynamiquement les blocs de construction existants qui peuvent gérer les requêtes qui n'ont pas été anticipées ou créées précédemment.
Il existe plusieurs types d’outils disponibles pour les agents dans Copilot Studio :
- Prompt - Analyser et transformer du texte, des documents, des images et des données, grâce au langage naturel, au raisonnement de l’IA et à la connaissance.
- Flux de travail : utilisez des flux de travail pour automatiser les tâches principales qui étendent les fonctionnalités de votre agent pour effectuer des actions dans des systèmes externes.
- Utilisation de l’ordinateur : donnez à votre agent l’accès à son propre environnement virtuel pour effectuer l’automatisation des processus robotisés (RPA) pour les applications héritées et la navigation web.
- Connecteur : connectez-vous à des API et services propriétaires à l’aide de connecteurs Power Platform pour extraire des données ou effectuer des actions.
- API REST : méthodes flexibles et évolutives pour connecter votre agent aux points de terminaison et méthodes de l’API.
- Modèle Context Protocol (MCP) : connectez votre agent à un serveur MCP pour accéder aux outils et aux ressources.
Ensuite, vous allez examiner comment tester votre agent.