Calipia : le blog

Le 26 mars 2025, Microsoft a annoncé un enrichissement majeur de son offre Microsoft 365 Copilot avec deux nouveaux agents autonomes : Copilot for Research et Copilot for Analysis. Derrière des noms aussi évocateurs qu’un épisode de série policière, ces nouveaux outils promettent d’augmenter significativement la productivité des utilisateurs… à condition de comprendre ce qu’ils font vraiment.  Nous y reviendrons dans le détail lors du prochain Briefing Calipia avec une session dédiée.

Sujets et dates du Briefing Calipia de juin 2025 !

1. Researcher Agent : le documentaliste 2.0… en mode GPT

En résumé, le “Researcher Agent” est conçu pour exécuter des recherches documentaires sur une période prolongée, de manière autonome. Il peut collecter, agréger, résumer et référencer des informations provenant de sources internes (comme SharePoint ou OneDrive) mais aussi externes (web, publications scientifiques, etc.). Le tout avec une promesse de transparence : chaque résultat est accompagné d’un lien vers la source.

On sent ici, sans guère de surprise, l’inspiration directe des agents GPT autonomes capables de “travailler pendant votre sommeil”. L’idée n’est pas neuve, mais sa mise en œuvre dans un environnement professionnel structuré comme Microsoft 365 lui donne une portée inédite. Cependant, il faudra vérifier dans les faits si l’agent sait faire la différence entre un article scientifique et une publication de blog obscur.

2. Analyst Agent : votre petit stagiaire Excel… mais infatigable

Le “Analyst Agent” est destiné à accompagner les utilisateurs dans l’analyse de données complexes. Il se branche sur Excel, Power BI, et d’autres outils, pour extraire des tendances, générer des visualisations pertinentes, voire proposer des modèles prédictifs. Il peut être configuré pour explorer des jeux de données entiers sur de longues sessions.

Voilà qui risque de faire frémir plus d’un analyste junior. S’il tient ses promesses, cet agent pourrait réduire drastiquement le temps passé à “nettoyer les données” ou à générer des graphiques. Microsoft précise que l’agent est capable de justifier ses calculs et hypothèses, ce qui est rassurant dans un contexte de reporting critique. Toutefois, la question de la vérifiabilité et du biais algorithmique reste entière. Et s’il on voit ce qu’est actuellement réellement capable Copilot pour Excel ont peut s’inquiéter du résultat…

3. Agents autonomes et collaboratifs : vers une IA “organique” ?

Ces nouveaux agents ne sont pas simplement des fonctionnalités “popup”, mais des entités persistantes, qui peuvent travailler en arrière-plan, être appelées à la demande, et même collaborer entre elles. Microsoft parle d’“orchestration” entre agents.

Ce vocabulaire trahit l’ambition de Microsoft : passer d’un assistant ponctuel à un système multi-agent réellement collaboratif. Un chercheur peut demander à l’agent Analyste de produire des statistiques sur les données trouvées par l’agent Chercheur, par exemple. Cela évoque une forme d’intelligence distribuée qui, bien utilisée, pourrait transformer les environnements de travail numérique. Mais attention au pilotage automatique : déléguer, ce n’est pas abandonner. Là encore nous y reviendrons lors du Briefing avec une analyse versus les système d’automatisation.

4. Conformité, sécurité, hallucinations : Microsoft veut rassurer (et verrouiller)

Microsoft insiste sur les garde-fous mis en place : auditabilité, protection des données sensibles, et traçabilité des sources sont intégrées. Les agents n’agissent que dans le périmètre des droits de l’utilisateur.

Ces promesses sont essentielles, surtout en entreprise. Mais il reste à voir si ces garde-fous sont efficaces dans des scénarios complexes ou dans des contextes hautement régulés (finance, santé…). Les hallucinations restent un risque pour toute IA générative, et l’utilisateur final ne doit jamais cesser d’être critique.

vec Researcher et Analyst, Microsoft franchit une nouvelle étape dans sa stratégie IA pour la bureautique. Ces agents incarnent la promesse d’un bureau augmenté, où certaines tâches complexes peuvent être déléguées à des entités intelligentes, capables d’apprendre, de croiser des sources et de produire des analyses poussées. Si l’idée est séduisante, elle soulève aussi des interrogations importantes sur la qualité, la supervision et la dépendance aux outils propriétaires. Bref : l’IA devient enfin utile au travail, mais il va falloir apprendre à travailler avec elle… et pas sous elle.