Calipia : le blog

Depuis deux ans, le discours dominant sur l’IA générative tournait autour des modèles : plus gros, plus rapides, plus « raisonnants ». Microsoft semble désormais admettre ce que tout architecte de données savait déjà : un modèle brillant qui ignore ce qu’est un « client actif » dans votre entreprise reste un stagiaire très cultivé mais parfaitement inutile en comité de direction. Annoncées lors de la conférence européenne Microsoft Fabric + SQL à Barcelone, les nouveautés couvrent l’intelligence des données, le développement applicatif, l’observabilité, l’ingénierie de données agentique et l’administration des bases. Le fil conducteur est clair : faire de la donnée gouvernée le socle de l’IA en production.

Fabric IQ arrive dans Copilot, en disponibilité générale

La nouveauté la plus immédiatement visible pour les métiers concerne Fabric IQ. Avec Fabric IQ dans Microsoft Copilot Chat et Cowork désormais en disponibilité générale, les utilisateurs peuvent poser des questions métier et obtenir des réponses fondées sur les données Power BI gouvernées, tandis que Cowork peut réutiliser ces analyses dans des tâches plus longues en plusieurs étapes. Concrètement, Copilot s’appuie sur les modèles sémantiques Power BI existants, avec leurs mesures, leurs relations et leurs définitions, tout en conservant les contrôles d’accès déjà en place.

Sur le papier, c’est exactement la bonne approche : plutôt que de réinventer une couche sémantique pour l’IA, Microsoft recycle celle que les équipes BI ont patiemment construite. En pratique, cela pose une question que peu de DSI aiment entendre : dans quel état sont réellement vos modèles sémantiques ? Une mesure « Chiffre d’affaires » définie trois fois de trois manières différentes dans trois workspaces ne deviendra pas cohérente parce qu’un agent l’interroge. Elle deviendra simplement fausse plus vite, et avec davantage d’aplomb. Fabric IQ va agir comme un révélateur impitoyable de la dette sémantique accumulée.

Microsoft ajoute également IQ Sharing, en préversion. Cette fonction doit permettre de partager de façon sécurisée des données et le contexte métier qui les entoure avec des agents situés hors des frontières de l’organisation, tout en gardant la gouvernance. Microsoft indique qu’il ne prendra d’abord en charge que certains artefacts et éléments de contexte clés de Fabric IQ, avant d’élargir progressivement le périmètre. Pour les RSSI, la promesse d’un partage inter-organisations « gouverné » mérite une lecture attentive des conditions : qui audite quoi, où sont journalisés les accès d’un agent tiers, et comment révoque-t-on un contexte déjà exploité ?

L’ingénierie de données confiée aux agents

Le deuxième volet concerne les équipes data engineering. Ces nouvelles fonctions agentiques découlent du rachat d’Osmos en janvier, une société dont la technologie utilise l’IA agentique pour transformer des données brutes en actifs analytiques et prêts pour l’IA dans OneLake. Le principe : l’ingénieur fixe un objectif et des limites, puis l’agent planifie le travail, l’exécute, valide les résultats et ajuste son approche.

C’est séduisant, et probablement très efficace sur les tâches répétitives de préparation de données. Mais tout repose sur la notion de « limites » : quels périmètres de données, quelles opérations autorisées (lecture, écriture, suppression, création de tables), quel budget de capacité consommable ? Dans un modèle Fabric facturé en unités de capacité, un agent zélé qui itère pour « affiner son approche » peut transformer une facture mensuelle en sujet de conversation animé avec le contrôle de gestion. Les équipes FinOps ont tout intérêt à s’inviter très tôt dans ces projets.

Côté outillage développeur, la tendance est aussi à l’ouverture. L’extension VS Code Fabric Data Engineering permet désormais d’utiliser GitHub Copilot, l’extension Claude Code ou celle de Codex pour écrire des notebooks Fabric, l’extension comprenant le notebook actif, la cellule sélectionnée, le langage, le workspace, le runtime et les ressources attachées. Un signe que Microsoft accepte que ses clients choisissent leur assistant de code.

Observabilité : enfin une vue transverse

Les administrateurs Fabric le réclamaient depuis longtemps. La surveillance inter-workspaces et un Monitor Hub enrichi offrent une vue unifiée des jobs, capacités, workspaces et charges de travail, tandis que les Operations Agents et Activator aident à investiguer les incidents, identifier les causes racines grâce à l’IA et automatiser les réponses. Arun Ulag et ses équipes ne le disent pas ainsi, mais c’est aussi une réponse directe à une critique récurrente : Fabric était jusqu’ici plus simple à déployer qu’à exploiter. L’enjeu à surveiller sera la traçabilité de bout en bout lorsque des agents appellent du code qui appelle d’autres agents. Microsoft l’a d’ailleurs évoqué : il faut suivre tout le parcours de la logique et de l’exécution de bout en bout, puisque des agents vont appeler du code.

Fabric Apps : l’application au plus près de la donnée

Fabric Apps constitue la brique la plus ambitieuse, et la moins mature. Microsoft s’appuie sur Rayfin, SDK et CLI open source dévoilés à Build en juin, pour amener le développement applicatif directement sur la donnée gouvernée de Fabric. Le service reste en préversion selon Microsoft Learn, avec un workflow de développement basé sur TypeScript qui génère des API et assure l’hébergement et l’authentification des applications. Pour un architecte d’entreprise, la question sera moins technique que stratégique : a-t-on vraiment envie que la plateforme analytique devienne aussi une plateforme applicative ? La proximité avec la donnée est un argument réel. Le verrouillage dans un seul écosystème en est un autre, tout aussi réel.

Database Hub et SQL Server sur Azure Local

Enfin, le volet bases de données. Database Hub, désormais en préversion publique, fournit un plan de contrôle central pour administrer SQL Server, Azure SQL, PostgreSQL, Cosmos DB et les bases SQL de Fabric, afin de surveiller et gouverner l’ensemble du parc. Pour mémoire, il n’était encore qu’en préversion privée au moment de Build. Attention cependant à ne pas confondre annonce et livraison : les agents spécialisés SQL et PostgreSQL pour Database Hub et VS Code arrivent seulement « bientôt » en préversion publique, et l’annonce ne détaille pas toutes les opérations ni configurations prises en charge.

Pour le marché français, l’annonce la plus intéressante est peut-être la plus discrète. SQL Server sur Azure Local est en disponibilité générale, et une préversion des opérations déconnectées étend cette souplesse aux environnements où la connectivité cloud est interrompue, restreinte ou indisponible. Dans un contexte où la souveraineté et la maîtrise de la localisation des données occupent les comités de direction, cette option mérite bien plus d’attention que les démonstrations d’agents qui rédigent des rapports tout seuls.

La gouvernance des agents au programme du Briefing Calipia

Planifier, exécuter, valider, partager du contexte hors de l’organisation : les agents annoncés dans Fabric ne se contentent plus de répondre à des questions, ils agissent. Se pose alors une question que les annonces de Microsoft effleurent sans vraiment la traiter : qui gouverne ces agents ? Définition des périmètres d’action, gestion de leurs identités, traçabilité de leurs décisions, maîtrise des coûts de capacité, responsabilité en cas d’erreur… autant de sujets qui ne se règlent pas d’un clic dans une console d’administration. C’est précisément pourquoi la gouvernance des agents IA fera l’objet d’une session dédiée lors du prochain Briefing Calipia, en décembre. Nous y aborderons, de manière concrète et sans langue de bois, les bonnes pratiques et les outils pour garder la main sur ces nouveaux « collaborateurs numériques » avant qu’ils ne prennent quelques initiatives de trop. Les inscriptions au Briefing sont ouvertes

Ce qu’il faut en retenir

Microsoft opère un virage cohérent : la valeur de l’IA en entreprise ne viendra pas du modèle, mais du contexte gouverné qu’on lui fournit. C’est une excellente nouvelle pour les organisations qui ont investi dans des modèles sémantiques propres et une gouvernance Purview solide. Pour les autres, ces annonces sont surtout une liste de travaux à mener avant d’en profiter. On notera enfin le ratio habituel entre disponibilité générale et préversions : une fonction GA pour une demi-douzaine de previews. Les architectes prudents commenceront donc par Fabric IQ dans Copilot, mettront de l’ordre dans leurs modèles sémantiques, et regarderont le reste avec une curiosité bienveillante, mais un budget de capacité soigneusement plafonné.