L’IA dans Fabric : Comment Microsoft Fabric met l’IA au service des équipes Data et IT 

Gérer des données à grande échelle n’a jamais été simple ; multiplication des sources, volumes croissants, exigences métiers qui évoluent sans cesse…  

Microsoft Fabric propose ainsi une approche où l’Intelligence Artificielle devient un levier pour accélérer l’exploitation des données, fiabiliser les pipelines et démocratiser l’accès à l’information.

En effet, l’IA dans Fabric ne se limite pas à “poser des questions en langage naturel”. Elle intervient à plusieurs niveaux : exploration et interrogation des données, assistance au développement, transformation et enrichissement, intégration de modèles avancés et gouvernance.

Voyons comment ces différentes capacités se traduisent concrètement au quotidien pour vos équipes.

Interroger les données avec l’agent de données Fabric 

L’agent de données Fabric permet aux équipes métiers et data d’explorer et d’interroger les données en langage naturel, tout en respectant les règles de sécurité et de gouvernance existantes.

Il s’appuie sur les objets de Fabric (lakehouse, warehouse, modèles Power BI…) pour produire des réponses contextualisées, sans exposer la complexité technique sous-jacente.

Fonctionnalités principales : 

• Questions en langage naturel : vous posez vos questions et obtenez des réponses intelligibles et structurées.
• Sélection automatique des sources : l’agent choisit la source la plus pertinente (lakehouse, warehouse, Power BI, etc.).
• Génération de requêtes intelligentes : SQL, DAX ou KQL sont créés automatiquement pour obtenir les résultats exacts.
• Résultats contextualisés : les réponses peuvent inclure tableaux, résumés et insights exploitables.
• Configuration métier : ajoutez des instructions ou exemples pour guider l’IA et adapter l’agent à vos besoins.

Exemple concret : un analyste peut demander “Quel est le chiffre d’affaires par région ce trimestre ?” et obtenir non seulement le résultat, mais aussi des visualisations prêtes à l’emploi, tout en restant conforme aux règles de sécurité et aux permissions.

Pour aller plus loin, Microsoft détaille sur Learn le fonctionnement précis de l’agent de données : analyse de la requête, sélection automatique des sources, génération de requêtes en lecture seule et configuration métier avancée.

Copilot pour aider au développement

L’intégration des modèles d’IA générative intervient à un autre endroit dans l’expérience Fabric : il devient un vrai collaborateur pour les développeurs.

Fabric intègre par exemple Copilot pour :

• Aider à débugger les erreurs directement dans les Data Pipelines,

• Générer directement le code utilisé dans les Data Pipeline ou les Notebooks avec une intégration directement dans l’interface.

• D’autres outils externes, comme ChatGPT ou Claude Code peuvent également être utilisés pour accompagner les Data Engineer et Data Analyst à construire, architecturer et debugger les développements.
  

Résultat, vos équipes Data peuvent se concentrer sur la valeur métier et la complexité analytique, tandis que Copilot prend en charge les actions répétitives et la génération de code.

Ce double usage, interrogation des données et aide au code est clé pour maximiser l’efficacité des équipes IT et Data.

AI Functions : enrichir et transformer les données

Les AI Functions permettent à tous les professionnels, des développeurs aux analystes, de transformer et d’enrichir leurs données d’entreprise grâce à l’IA générative, sans compétences techniques avancées. Elles utilisent des modèles de langage (LLM) de pointe pour la classification, le résumé, la génération de texte et bien plus.

Fonctionnalités clés :


• ai.analyze_sentiment : détecte l’état émotionnel d’un texte.
• ai.classify : catégorise automatiquement vos textes selon vos labels.
• ai.embed : génère des vecteurs pour représenter le sens d’un texte.
• ai.extract : extrait des informations spécifiques (noms, lieux…).
• ai.fix_grammar : corrige orthographe, grammaire et ponctuation.
• ai.generate_response : génère des réponses selon vos instructions.
• ai.similarity : compare le sens entre textes ou colonnes.
• ai.summarize : produit des résumés de textes.
• ai.translate : traduit vos textes dans une autre langue.

Ces fonctions s’intègrent facilement dans vos workflows pandas ou Spark, sans infrastructure complexe. Elles utilisent par défaut le modèle gpt-4.1-mini, mais peuvent être configurées pour exploiter d’autres modèles et fournisseurs, comme Claude ou LLaMA via Azure AI Foundry.

Exemple concret : un analyste peut rapidement résumer les avis clients, détecter les sentiments dominants, corriger les textes et les traduire, le tout en quelques lignes de code, directement dans ses pipelines de données.

Lorsque les AI Functions ne suffisent plus, ou que l’on souhaite intégrer des capacités IA plus spécialisées ou industrialisées, Fabric permet alors de s’appuyer directement sur les Azure AI Services.

Azure AI Services : industrialiser l’IA

Les Azure AI services permettent de créer rapidement des applications intelligentes et responsables, même sans expertise en IA ou en data science. Ils offrent des API et modèles prêts à l’emploi pour voir, entendre, comprendre, parler et raisonner avec vos données.

Dans Fabric, deux options sont disponibles :

• Modèles AI préintégrés (preview) : enrichissez vos données avec des modèles Azure préconstruits directement depuis Fabric, sans configuration complexe. L’accès se fait via votre authentification Fabric et la facturation est intégrée à votre capacité Fabric.

Exemples :

• Azure OpenAI Service, Text Analytics, Azure AI Translator, avec support SynapseML et API RESTful.
  

• Bring Your Own Key (BYOK) : si les modèles préintégrés ne couvrent pas vos besoins, vous pouvez utiliser vos propres clés Azure AI pour exploiter vos services directement dans Fabric.

Ces options permettent aux développeurs et analystes de créer des solutions avancées et responsables, en intégrant facilement l’IA dans leurs workflows et applications.

L’intérêt ?

Enrichir rapidement vos workflows, sans alourdir l’infrastructure, tout en conservant la maîtrise IT sur la sécurité, les coûts et la gouvernance.

Et demain : Fabric IQ

Les premières indications autour de Fabric IQ montrent une évolution majeure. Le fait de passer d’une IA qui répond à des requêtes à une IA capable de raisonner, anticiper des besoins et proposer des actions intelligentes.

Cela ouvre la voie à :

• Un raisonnement en temps réel sur les données et le contexte métier,

• L’automatisation intelligente de certaines décisions opérationnelles,

• Et une exploitation stratégique plus proactive des flux data.

Ce que ça change pour vos équipes

Plus qu’un ensemble de fonctionnalités, l’IA dans Fabric redéfinit la manière dont IT, Data et métiers interagissent :

Les métiers accèdent plus vite aux insights et peuvent prendre des décisions rapidement. Les équipes Data se concentrent sur la qualité, la structure et la valeur des données. L’IT conserve la maîtrise des environnements, du coût et de la sécurité.

Donc pour finir, l’IA ne remplace personne, elle supprime de la friction et accélère ce qui mérite de l’être.
La compréhension métier, le design d’architecture et les arbitrages restent profondément humains.

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