Créer votre stratégie IA

Une stratégie d’IA réussie nécessite une planification structurée dans quatre domaines principaux. Identifiez les cas d’usage ia qui offrent une valeur métier mesurable, sélectionnez les technologies d’IA Microsoft qui s’alignent sur les compétences de votre équipe, établissent une gouvernance des données évolutives et implémentent des pratiques d’IA responsables qui préservent la confiance et répondent aux exigences réglementaires. Il s’applique aux organisations de toutes tailles, y compris les start-ups, les petites et moyennes entreprises, les grandes entreprises, les organisations à but non lucratif et les institutions du secteur public.

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Pourquoi la planification de l’IA stratégique est importante : une stratégie d’IA documentée produit des résultats cohérents, plus rapides et auditables par rapport à l’expérimentation ad hoc. Ce guide répertorie les étapes actionnables pour le déploiement de Microsoft Copilot, la configuration de l’environnement Foundry, l’adoption de l’agent IA, l’intégration d’Azure OpenAI et la gouvernance IA à l’échelle de l’organisation avec Microsoft Purview.

Identifiez les cas d’usage de l’IA

L’IA transforme les opérations métier en accélérant le travail des connaissances et en automatisant les processus de routine. L’IA générative (systèmes qui créent du contenu tel que du texte, des images ou du code) augmente la productivité des travailleurs des connaissances. L’IA analytique et le Machine Learning automatisent les tâches lourdes de données, réduisent les taux d’erreurs et produisent des insights prédictifs. Commencez par isoler les processus avec des frictions mesurables où l’IA améliore les coûts, la vitesse, la qualité ou l’expérience client.

Concentrez-vous d’abord sur les résultats métier : les programmes d’IA réussis ancrent chaque cas d’usage à un objectif métier quantifié, et non à une expérience de premier modèle. Les méthodes de découverte structurées sont corrélées avec des taux de réussite d’opérationnalisation plus élevés, comme renforcés par les conseils d’IA du Centre d’architecture Azure.

1. Identifiez les opportunités d’automatisation. Concentrez-vous sur les processus adaptés à l’automatisation pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts opérationnels. Ciblez des tâches répétitives, des opérations lourdes de données ou des zones avec des taux d’erreur élevés où l’IA peut avoir un impact significatif.

2. Rassemblez les commentaires des clients. Utilisez des commentaires clients structurés (enquêtes, transcriptions de support, commentaires NPS) pour découvrir les cas d’usage qui améliorent la satisfaction lorsqu’ils sont automatisés avec l’IA. Ces commentaires permettent de hiérarchiser les initiatives avec un impact mesurable.

3. Effectuer une évaluation interne. Collectez les commentaires des services (opérations, finance, juridique, support, produit) pour identifier les défis et l’inefficacité de l’IA peut résoudre. Documentez les flux de travail et rassemblez les entrées des parties prenantes pour découvrir les opportunités d’automatisation, de génération d’insights ou de qualité de décision améliorée.

4. Cas d’usage du secteur de la recherche. Examinez comment des organisations ou des industries similaires utilisent l’IA pour résoudre des problèmes ou améliorer les opérations. Utilisez des ressources telles que les architectures IA dans le Centre d’architecture Azure pour obtenir de l’inspiration et évaluer les approches appropriées.

5. Définissez des cibles IA. Pour chaque cas d’usage, définissez l’objectif (usage général), l’objectif (résultat souhaité) et la métrique de réussite (mesure mesurable). Ces benchmarks guident l’adoption et mesurent le succès. Pour plus d’informations, consultez l’exemple de stratégie IA.

Définir une stratégie technologique IA

Votre stratégie technologique détermine l’équilibre entre la vitesse, la personnalisation et le contrôle. Microsoft fournit trois modèles de consommation d’IA principaux : logiciel prêt à l’emploi (SaaS), plateformes de développement extensibles (PaaS) et infrastructure entièrement managée (IaaS). Sélectionnez le modèle qui s’aligne sur la maturité d’ingénierie, la posture de conformité, la résidence des données et les besoins de personnalisation.

1. Adoptez des mécanismes standard pour l’interopérabilité de l’IA. Les protocoles standard permettent aux systèmes IA de communiquer entre différentes plateformes et de réduire les implémentations personnalisées. Ces protocoles prennent en charge le partage de données et l’intégration du système tout en conservant la flexibilité pour les changements technologiques futurs. Comprendre les protocoles tels que Le protocole de contexte de modèle pour l’ingestion des données inter-systèmes afin de garantir que vos systèmes IA prennent en charge les exigences d’interopérabilité. Évaluez des outils comme NLWeb pour préparer votre contenu pour le web IA. Par exemple, consultez Le protocole de contexte de modèle dans Microsoft Copilot Studio et exposant des API REST en tant que serveurs MCP.

2. Comprendre les agents d’IA en tant que systèmes décisionnels. Un agent IA est un microservice qui utilise un modèle IA génératif pour raisonner, agir et apprendre. Ces systèmes représentent un passage des applications de génération augmentée de récupération (RAG) aux systèmes décisionnels qui s’adaptent aux conditions changeantes. Étant donné la nature distincte des agents au sein d’une organisation, passez en revue l’adoption de l’agent IA pour obtenir des conseils spécialisés sur l’implémentation d’agents dans votre environnement.

3. Sélectionnez le modèle de service IA approprié. Microsoft propose trois modèles de service avec différents niveaux de personnalisation et de responsabilité partagée : Software as a Service (SaaS), Platform as a Service (PaaS) et Infrastructure as a Service (IaaS). Chaque modèle nécessite des compétences techniques différentes et fournit différents degrés de contrôle sur l’implémentation de l’IA. Mettre en correspondance les fonctionnalités, les exigences de données et les besoins de personnalisation de votre équipe avec le modèle de service approprié. Utilisez l’arbre de décision IA pour guider votre processus de sélection.

Arbre de décision Microsoft AI

Services IA (SaaS)

Les solutions IA prêtes à l’emploi de Microsoft, appelées Copilots, augmentent la productivité avec une configuration minimale. Microsoft 365 Copilot fournit une assistance ia dans les applications Office, tandis que les Copilots spécialisés se concentrent sur des rôles et des secteurs d’activité spécifiques. Commencez par ces solutions pour obtenir des résultats initiaux avant de passer au développement personnalisé.

IA sur les plateformes à faible code

Microsoft fournit des plateformes à faible code pour le développement d’agents IA personnalisés sans équipe de développement complète. Copilot Studio permet aux utilisateurs professionnels de créer des assistants IA en langage naturel, tandis que les extensions Copilot Microsoft 365 vous permettent de personnaliser enterprise Copilot avec des données et des processus spécifiques à l’entreprise.

IA sur les plateformes Azure (PaaS)

Azure fournit des plateformes de développement pour des modèles de solution IA distincts et des niveaux de maturité. Foundry est la plateforme unifiée permettant de créer des applications de génération augmentée de récupération (RAG), de créer des agents IA de production, d’évaluer et de personnaliser des modèles de base et d’appliquer des contrôles IA responsables. Ces fonctionnalités managées permettent aux équipes de développement de se concentrer sur la différenciation des solutions, tandis qu’Azure fournit la sécurité, la gouvernance, l’observabilité et les primitives d’infrastructure évolutives. Utilisez la tarification d’Azure AI et la calculatrice de prix Azure pour la modélisation des coûts.

IA sur les services d’infrastructure Azure (IaaS)

Les services d’infrastructure Azure fournissent un contrôle granulaire pour les exigences en matière de performances, d’isolation ou de conformité de l’IA. Les machines virtuelles Azure avec prise en charge du GPU permettent l’apprentissage et l’évaluation des modèles personnalisés (PyTorch, TensorFlow, réglage précis distribué). Azure Kubernetes Service (AKS) offre l’orchestration de conteneurs, le regroupement GPU, la mise à l’échelle automatique et la segmentation de charge de travail multilocataire pour l’inférence et les pipelines d’entraînement. Utilisez des chemins IaaS lorsque vous devez apporter vos propres modèles, utiliser des runtimes personnalisés ou optimiser les coûts et les performances au-delà des abstractions de plateforme managée. Référencez la tarification de l’infrastructure Azure avec la calculatrice de prix Azure pour les prévisions de capacité.

Développer une stratégie de données IA qui augmente avec vos besoins

Votre stratégie de données est le plan de contrôle pour l’IA évolutive et fiable. Il définit la façon dont les données sont sources, classifiées, sécurisées, enrichies, surveillées et retirées tout en assurant la conformité et en minimisant les risques d’exposition. Une stratégie durable garantit que les cas d’utilisation prioritaires de l’IA dans Microsoft 365, Azure et les patrimoines hybrides ont régi, de haute qualité, des données traçabilité-traceables. Concentrez-vous sur les bases de référence de gouvernance, la planification de l’élasticité, l’instrumentation du cycle de vie et l’application responsable de l’utilisation.

1. Configurez la gouvernance des données pour les projets IA.La gouvernance des données vous garantit d’utiliser des données IA en toute sécurité et de respecter les réglementations par le biais de contrôles d’accès et de stratégies. Commencez par classifier les données en fonction de la sensibilité et de l’accès requis. Utilisez Microsoft Purview Data Security Posture Management (DSPM) pour que l’IA protège les applications d’IA génératives ; il inclut des fonctionnalités pour la sécurité des données IA.

2. Planifiez la croissance et les performances des données. Assurez-vous que l’environnement de données prend en charge les projets d’IA actuels et la croissance future sans dégradation des performances ou coût excessif. Documentez le volume de données actuel, la fréquence de traitement et les types de données requis par cas d’usage. Ces informations vous aident à choisir les services Azure appropriés.

3. Gérez les données tout au long de son cycle de vie. Définissez la façon dont vous collectez, stockez et retirez des données tout en la conservant accessible et sécurisée pour une utilisation ia. Configurez la collecte systématique à partir de bases de données, d’API, d’appareils IoT et de sources tierces. Choisissez les niveaux de stockage Azure en fonction de la fréquence d’accès. Créez des pipelines ETL/ELT (workflows de traitement des données) pour maintenir la qualité et utiliser le tableau de bord IA responsable pour rechercher des biais dans les données d’apprentissage.

4. Suivez les pratiques de données responsables. Assurez-vous que les systèmes IA utilisent les données de manière éthique et répondent aux exigences réglementaires. Suivez les sources de données et l’utilisation avec la traçabilité des données Microsoft Fabric ou la traçabilité des données Microsoft Purview. Définissez des normes de qualité, vérifiez les biais et évaluez l’équité dans les jeux de données d’entraînement. Créez des stratégies de rétention qui équilibrent les performances de l’IA avec la confidentialité et la conformité.

Développer une stratégie d’IA responsable

L’IA responsable convertit l’alignement de la confiance, de la sécurité et de la réglementation en contrôles opérationnels dans le cycle de vie de l’IA. Une stratégie d’IA responsable traduit des principes en contrôles applicables, des points de contrôle mesurables et une responsabilité claire. Maintenez une chaîne auditable entre les révisions de conception, les évaluations des risques, l’application des stratégies, la surveillance du modèle et de l’agent et la réponse aux incidents.

1. Attribuez une propriété claire à la gouvernance de l’IA. Désignez des personnes ou des équipes spécifiques pour prendre des décisions de gouvernance ia et gérer les exigences réglementaires. Les rôles de gouvernance définissent l’autorité de prise de décision pour les projets IA. Affectez une personne pour surveiller les modifications apportées à la technologie IA et les nouvelles réglementations. Créez un centre d’excellence cloud IA pour centraliser les responsabilités et établir des procédures pour les problèmes de gouvernance de l’IA.

2. Adoptez les principes d’IA responsables en tant qu’objectifs métier. Utilisez les principes d’IA responsables de Microsoft comme framework pour le développement éthique de l’IA. Ces six principes d’IA s’alignent sur le Framework de gestion des risques de l’IA NIST et deviennent des objectifs métier mesurables qui guident la sélection et le développement de projets. Intégrez ces principes à la planification de projet, aux processus de développement et aux métriques de réussite.

3. Choisissez des outils d’IA responsables pour vos projets. Sélectionnez des outils qui implémentent des principes d’IA éthiques dans les initiatives IA. Microsoft fournit des outils et des processus d’IA responsables qui correspondent à différents cas d’usage et niveaux de risque d’IA. Intégrez ces outils aux flux de travail de développement pour appliquer des pratiques d’IA responsables.

4. Restez conforme aux réglementations ia. Identifiez les réglementations locales et internationales d’IA qui s’appliquent aux opérations et aux cas d’usage de l’IA. Les exigences de conformité varient selon le secteur, l’emplacement et le type d’application IA. Surveillez les modifications réglementaires et mettez à jour les stratégies de conformité pour rester alignée.

Exemple de stratégie IA

Cet exemple de stratégie IA utilise une société fictive, Contoso. Contoso exploite une plateforme de e-commerce destinée aux clients et emploie des représentants commerciaux qui ont besoin d’outils pour prévoir les données commerciales. L’entreprise gère également le développement de produits et la gestion des stocks pour la production. Les canaux de vente incluent les entreprises privées et les agences du secteur public réglementées.

Outils et ressources Azure pour l’implémentation de la stratégie IA

Points clés pour la réussite de la stratégie IA

La planification stratégique fournit des résultats plus rapides : une stratégie d’IA documentée produit des résultats cohérents et auditables. La réussite dépend de la hiérarchisation des cas d’usage alignés sur l’entreprise, de la sélection du modèle de service Microsoft AI correct (SaaS, PaaS, IaaS) et de l’établissement de contrôles de gouvernance des données scalables et DSPM.

Le portefeuille Microsoft AI prend en charge les modèles d’adoption : l’écosystème Microsoft AI intégré augmente la productivité avec Microsoft 365 Copilot, permet des solutions différenciées avec Foundry (RAG, agents, évaluations, orchestration de modèle) et fournit une spécialisation et une isolation via les services d’infrastructure Azure.

L’IA responsable est essentielle : incorporer la gouvernance, les outils de transparence, la sécurité du contenu, l’évaluation de l’équité et l’alignement réglementaire au début, et non après le déploiement, pour réduire les coûts de correction et renforcer la confiance des parties prenantes.

Termes importants de l’IA à connaître : framework d’adoption de l’IA, Foundry, agents IA, IA générative, génération augmentée de récupération (RAG), Microsoft 365 Copilot, gouvernance de l’IA responsable, charges de travail Machine Learning, stratégie de données IA, Microsoft Purview Data Security Posture Management (DSPM) pour l’IA, Copilot Studio, Azure OpenAI Service, orchestration de l’agent IA, modèle de responsabilité partagée, traçabilité IA, sécurité des données, réduction des données.

En résumé

Une stratégie d’IA d’entreprise combine la hiérarchisation des cas d’usage pilotée par les résultats, le modèle de service Ia Microsoft approprié (SaaS pour l’accélération, PaaS pour la différenciation, IaaS pour la spécialisation), les bases de données régies et lignage-traceables, ainsi que les contrôles d’IA responsable pouvant être appliqués. Utilisez Foundry pour le développement d’agent unifié et RAG, utilisez Microsoft 365 Copilot pour un impact de productivité précoce, intégrez Microsoft Purview DSPM pour réduire les risques de données proactifs et appliquez l’évaluation continue et l’observabilité pour assurer la confiance, les performances et la conformité à grande échelle.

Étape suivante