Cet article a été rédigé par Nicolas Lenglet, Responsable Avant-Vente chez Prodware
L’IA générative ne se contente plus d’accélérer les tâches techniques : elle transforme en profondeur la manière dont les entreprises conçoivent, gouvernent et consomment la donnée. Microsoft Fabric, avec Copilot et les Data Agents, marque une rupture nette : on passe d’un modèle où l’on construit des KPI “en dur” à un modèle où l’on prépare un socle gouverné permettant aux métiers de générer eux-mêmes des insights fiables, en langage naturel.
Cette évolution ouvre des perspectives majeures pour les organisations, mais impose également une nouvelle vision des projets data. Chez Prodware, nous accompagnons cette transition en aidant nos clients à bâtir les fondations données, sémantique, gouvernance nécessaires pour exploiter pleinement ce nouvel écosystème.
Copilot : un assistant transversal au service de l’efficacité Fabric
Copilot s’intègre nativement dans toutes les expériences Fabric. Ce n’est pas un outil supplémentaire, mais un véritable assistant cognitif qui contribue sur l’ensemble de la chaîne de valeur.
Dans le Data Engineering ou le Data Science, il génère du code Python ou Spark, explique des erreurs, propose des transformations et accélère les phases d’exploration. Dans le Data Warehouse, il traduit une intention métier en requêtes T-SQL pertinentes. Dans Power BI, il crée des mesures DAX, propose des visualisations et peut même générer des pages de rapport complètes. Dans Real-Time Intelligence, il formule des requêtes KQL complexes en quelques secondes.
Impact concret pour les clients : réduction immédiate du temps de développement, accélération des cycles d’analyse, baisse des coûts de maintenance liés au code manuel, standardisation des pratiques internes.
Prodware intervient ici pour cadrer les usages, optimiser les modèles et garantir un socle de données exploitable par l’IA : la productivité apportée par Copilot n’est solide que si la fondation l’est tout autant.
Une transformation profonde des rôles et des compétences
L’intégration de l’IA dans Fabric transforme directement la manière dont les équipes data travaillent pas seulement en termes de vitesse, mais en termes de valeur ajoutée.
Les data engineers réduisent leur charge de production mécanique et se recentrent sur la qualité et la robustesse. Les développeurs BI quittent le rôle d’assembleurs de visuels pour devenir les architectes du modèle métier : la sémantique devient leur terrain d’expertise.
Côté métier, la rupture est encore plus forte. Un utilisateur peut désormais poser une question comme : « Compare la marge des produits premium sur les trois derniers trimestres », et obtenir instantanément une analyse cohérente, sans solliciter la BI.
Scénario client : un groupe de retail accompagné a réduit de 40 % le volume de demandes BI grâce à l’autonomie offerte par la BI conversationnelle. Les équipes métiers gagnent en réactivité, tandis que les équipes data se concentrent enfin sur l’amélioration du modèle et de la qualité des données.
Gouvernance et sécurité : fondamentaux inchangés, impact amplifié
Copilot ne contourne aucune règle de sécurité : il applique exactement les permissions existantes (RLS, OLS, rôles, workspaces). Mais comme dans SharePoint l’IA amplifie la découvrabilité : une permission mal configurée devient immédiatement visible.
Trois points clés structurent cette exigence :
• Les règles d’accès ne changent pas, mais leurs conséquences deviennent plus visibles.
• Les erreurs de partage peuvent devenir critiques : d’où l’importance d’un audit régulier.
• Le modèle sémantique joue un rôle central : un modèle propre permet des réponses fiables.
Impact client : une gouvernance solide devient un prérequis à l’autonomie métier. Copilot n’est pas seulement un assistant : c’est un révélateur du niveau de maturité data de l’entreprise.
Copilot et Data Agents : deux leviers complémentaires, une même vision
Copilot accélère le travail des équipes internes, tandis que les Data Agents permettent aux métiers d’interagir directement avec la donnée.
Un Data Agent analyse la question, identifie les sources autorisées, génère la requête SQL/DAX/KQL, la valide et renvoie une réponse synthétique ou visuelle. C’est une interface conversationnelle sécurisée sur OneLake.
Fabric IQ, même encore peu documenté, permettra d’enrichir le contexte métier accessible aux agents et d’améliorer la cohérence des réponses générées.
Une nouvelle manière de concevoir les projets data (et le rôle clé des ESN)
La rupture la plus profonde concerne les méthodes projets. Les projets data ne consistent plus à produire des dashboards, mais à préparer un environnement IA-ready.
Avant : définition des KPI, règles de gestion, dashboards.
Maintenant : exposition de données fiables, sécurisées, documentées ; construction d’un modèle sémantique solide.
Exemple : dans un projet finance, l’objectif n’est plus de produire un tableau de bord “Résultat opérationnel par pays”, mais d’exposer les faits, coûts, périodes et axes d’analyse. Les métiers posent ensuite directement leurs questions.
Le rôle de Prodware : cadrage de l’architecture Fabric, optimisation du modèle sémantique, gouvernance, FinOps IA, accompagnement des métiers à la BI conversationnelle.
Conclusion
Copilot et les Data Agents redéfinissent profondément l’approche analytique : la valeur ne réside plus dans la production manuelle des KPI, mais dans la capacité à fournir une donnée fiable, gouvernée et modélisée. Microsoft Fabric devient ainsi la plateforme d’une entreprise véritablement augmentée, où l’IA permet d’accéder aux insights plutôt que de les pré-construire.
Prodware accompagne cette transition en aidant ses clients à bâtir des fondations solides : qualité, gouvernance, sémantique et contexte métier.
