Modèles d’IA personnalisés ou prédéfinis dans Power Platform : lequel vous faut-il ?

By Mirko Peters · 2026-10-25

Comparez les modèles d’IA personnalisés et prédéfinis dans Power Platform. Découvrez quand utiliser les fonctionnalités prêtes à l’emploi d’AI Builder plutôt que d’entraîner des modèles personnalisés sur vos propres données.

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Le choix entre modèles d’IA personnalisés et prédéfinis dans Microsoft Power Platform dépend entièrement de vos besoins métier spécifiques. Les modèles prédéfinis gèrent d’emblée les formats de documents courants, comme les factures génériques, tandis que les modèles personnalisés excellent dans l’extraction de données à partir de documents d’entreprise à la mise en forme singulière, en s’appuyant sur vos données historiques.

Points clés

• Les modèles d’IA prédéfinis ne nécessitent aucun entraînement et sont optimisés pour les tâches courantes, comme le traitement de reçus standard et l’extraction de texte.
• Les modèles d’IA personnalisés apprennent la structure, la mise en page et les particularités propres à vos documents. Ils atteignent ainsi une précision supérieure sur les fichiers spécifiques.
• Il suffit de cinq exemples de documents pour entraîner un modèle de base de traitement de documents personnalisé dans AI Builder.
• « Personnalisé » ne signifie pas automatiquement « meilleur ». Cela signifie simplement que le modèle est plus spécifique à un enjeu métier ciblé.
• Les deux types de modèles s’intègrent parfaitement dans Power Apps et Power Automate, via des actions low-code et des formules Power Fx.

Comprendre la différence fondamentale

Lorsque vous intégrez l’intelligence artificielle à vos flux de travail quotidiens dans l’écosystème low-code de Microsoft, l’une des premières décisions d’architecture consiste à choisir le bon type de modèle. La distinction essentielle entre modèles prédéfinis et personnalisés tient à deux questions : qui fournit les données d’apprentissage, et à quel point vos entrées sont standardisées.

Beaucoup de citoyens développeurs et d’administrateurs IT hésitent face aux options de machine learning, car ils les associent à de vastes projets de science des données. Pourtant, AI Builder simplifie les choses en répartissant ses capacités en deux voies claires. Savoir quand déployer une solution prête à l’emploi et quand construire un outil d’identification de motifs sur mesure peut vous faire gagner un temps et des ressources considérables.

Modèles prédéfinis : une efficacité immédiate pour les tâches courantes

Les modèles prédéfinis sont des moteurs d’IA que Microsoft a déjà entraînés sur de vastes jeux de données, pour des problèmes qui se posent dans presque tous les secteurs. Comme le gros du travail d’entraînement a déjà été réalisé dans l’environnement de Microsoft, vous pouvez passer directement à la mise en œuvre.

Parmi les exemples courants figurent la numérisation de cartes de visite standard, la lecture de reçus classiques, la reconnaissance de texte de base et l’analyse de sentiments sur les retours clients, qui permet de déterminer si les commentaires sont positifs ou négatifs. Si votre entreprise reçoit des formulaires standard qui se ressemblent quel que soit l’expéditeur, les modèles prédéfinis reconnaîtront immédiatement les totaux, les taxes et les dates, sans qu’il soit nécessaire de fournir le moindre document d’entraînement à vos équipes.

Modèles personnalisés : adaptés aux flux de travail singuliers

À l’autre extrémité du spectre se trouvent les modèles personnalisés. Ces modèles nécessitent vos propres données métier, vos documents et vos archives historiques pour réaliser la phase d’apprentissage. Ils sont conçus pour épouser les contours exacts et les particularités des processus internes de votre organisation.

Prenons un exemple : si votre principal fournisseur imprime ses factures avec des numéros de compte enfouis dans un tableau atypique en pied de page, un modèle prédéfini générique risque de le manquer. En construisant un modèle personnalisé de traitement de documents, vous apprenez au système à reconnaître cette mise en page précise. Fait remarquable, vous pouvez amorcer un modèle personnalisé avec seulement cinq documents réels, ce qui rend l’automatisation de niveau entreprise accessible aux équipes des petites et moyennes entreprises.

Quand choisir un modèle personnalisé plutôt qu’un modèle prédéfini

La règle d’or pour les développeurs Power Platform consiste à évaluer le caractère unique des données d’entrée. Si le problème est courant et générique, comme le traitement de formulaires fiscaux standard ou la détection de la langue, un modèle prédéfini fait parfaitement l’affaire dès le premier jour. Lorsque le problème vous est propre, comme l’analyse de schémas d’ingénierie ou de formulaires de fournisseurs propriétaires, seul un modèle personnalisé garantit une exactitude des données suffisante.

Intégration dans Power Apps et Power Automate

Qu’il s’agisse d’une approche prédéfinie ou personnalisée, le déploiement de ces modèles est simple. Dans Power Automate, il suffit d’ajouter une action AI Builder à vos flux cloud pour traiter les documents entrants pendant la nuit. Dans Power Apps, vous accédez directement aux modèles via des formules Power Fx, ce qui permet aux interfaces utilisateur d’extraire dynamiquement des informations au fur et à mesure que les formulaires sont remplis.

Pour mieux comprendre comment ces outils d’intelligence low-code s’intègrent à votre écosystème cloud plus large, écoutez l’épisode complet : vous y trouverez des analyses d’experts, des conseils pratiques et des explications accessibles, qui rendent les technologies cloud de Microsoft plus abordables.

Questions fréquentes

Faut-il une formation en data science pour utiliser des modèles personnalisés AI Builder ?

Non. AI Builder est conçu pour les développeurs low-code et les utilisateurs métier. Il vous permet d’entraîner des modèles personnalisés via une interface guidée, en pointer-cliquer, sans écrire la moindre ligne de code.

Combien de documents faut-il pour entraîner un modèle personnalisé de traitement de documents ?

Vous pouvez commencer avec seulement cinq documents d’exemple, ce qui permet de tester rapidement des scénarios de preuve de concept.

Les modèles prédéfinis coûtent-ils toujours moins cher à exécuter que les modèles personnalisés ?

La consommation de crédits varie selon la complexité du modèle. Le traitement personnalisé de documents consomme généralement davantage de crédits par page que les modèles prédéfinis de reconnaissance de texte de base, en raison de l’analyse ciblée qu’il requiert.

Peut-on utiliser des modèles personnalisés dans des flux cloud Power Automate automatisés ?

Oui. Une fois le modèle personnalisé entraîné et publié, il peut être intégré directement aux flux cloud pour automatiser le traitement des fichiers et la saisie des données en arrière-plan.