WEBVTT

00:00:00.000 --> 00:00:03.600
Le sujet d'aujourd'hui, quelque chose dont presque tout le monde a entendu parler, mais que presque personne ne peut expliquer.

00:00:03.880 --> 00:00:04.760
Je parle des agents IA.

00:00:05.180 --> 00:00:08.520
Vous avez probablement entendu ce terme en réunion lu dans un article de blog ou vu dans un titre.

00:00:08.960 --> 00:00:09.560
Tout le monde en parle.

00:00:10.440 --> 00:00:11.760
Mais demandez à quelqu'un de le définir.

00:00:12.000 --> 00:00:13.300
Et les réponses deviennent très vite floues.

00:00:13.800 --> 00:00:15.740
Le bataille médiatique est intense, les définitions sont vagues,

00:00:15.920 --> 00:00:18.460
et le terme est utilisé si librement qu'il a perdu presque tout son sens.

00:00:19.020 --> 00:00:20.520
Voici l'erreur la plus courante que font les gens.

00:00:20.840 --> 00:00:23.020
Ils pensent qu'un agent n'est qu'un chatbot avec un nom plus sophistiqué.

00:00:23.480 --> 00:00:24.420
Lui demander quelque chose, il répond.

00:00:24.800 --> 00:00:26.080
Ce n'est pas un agent, c'est un chatbot.

00:00:26.640 --> 00:00:28.080
Il existe une réelle différence entre les deux.

00:00:28.080 --> 00:00:29.820
Alors qu'est-ce qui a changé ?

00:00:29.820 --> 00:00:31.800
Pourquoi tout le monde est-il soudainement obsédé par les agents ?

00:00:31.800 --> 00:00:35.140
Plus important encore, pourquoi devriez-vous vous en soucier si vous n'êtes pas développé ?

00:00:35.140 --> 00:00:37.960
A la fin de cet épisode, vous comprendrez ce qu'est réellement un agent IA,

00:00:38.120 --> 00:00:40.320
pourquoi Microsoft a construit tout un cadre autour d'eux,

00:00:40.460 --> 00:00:42.900
et pourquoi cela compte pour votre façon de travailler.

00:00:45.080 --> 00:00:46.360
Qu'est-ce qu'un agent IA exactement ?

00:00:47.140 --> 00:00:48.380
Vous savez déjà comment fonctionne un chatbot.

00:00:48.640 --> 00:00:49.640
Vous tapez quelque chose, il répond.

00:00:50.220 --> 00:00:50.780
C'est une conversation.

00:00:51.280 --> 00:00:51.840
C'est réactif.

00:00:52.260 --> 00:00:54.320
Il attend que vous disiez quelque chose, puis il répond.

00:00:54.740 --> 00:00:55.420
Un agent est différent.

00:00:55.820 --> 00:00:56.900
Il ne se contente pas de répondre.

00:00:57.120 --> 00:00:57.440
Il agit.

00:00:57.840 --> 00:00:58.740
Réfléchir, décider, agir.

00:00:58.740 --> 00:01:00.520
C'est la définition la plus simple que je puisse vous donner.

00:01:00.660 --> 00:01:01.440
Voici comment cela fonctionne.

00:01:01.640 --> 00:01:02.560
D'abord, l'agent réfléchit.

00:01:02.960 --> 00:01:05.640
Il utilise un grand modèle linguistique pour raisonner sur ce dont vous avez réellement besoin,

00:01:05.720 --> 00:01:07.400
pas seulement ce que vous avez tapé, mais ce que vous voulez dire.

00:01:07.940 --> 00:01:10.320
Si vous dites « organisez une réunion avec Sarah mardi prochain cake »,

00:01:10.320 --> 00:01:11.760
l'agent ne se contente pas de vous le répéter.

00:01:12.280 --> 00:01:13.820
Il réfléchit à ce que cette requête signifie vraiment.

00:01:14.520 --> 00:01:15.140
Ensuite, il décide.

00:01:15.780 --> 00:01:16.960
Il décompose votre demande en état.

00:01:17.720 --> 00:01:18.800
Organiser une réunion devient un plan.

00:01:19.260 --> 00:01:20.840
Vérifiez votre calendrier, trouver un créneau libre,

00:01:21.020 --> 00:01:22.800
vérifiez la disponibilité de Sarah, envoyez une invitation.

00:01:23.400 --> 00:01:25.340
L'agent ne devine pas, il crée une séquence d'action.

00:01:25.340 --> 00:01:28.500
Enfin, il agit, il fait appel à des outils et des services pour y parvenir.

00:01:28.960 --> 00:01:30.980
Il ne vous dit pas comment organiser une réunion, il organise la réunion.

00:01:31.360 --> 00:01:32.820
Il ne vous explique pas comment vérifier la météo.

00:01:33.140 --> 00:01:34.680
Vous vérifiez la météo et vous donne la réponse.

00:01:35.000 --> 00:01:35.760
Alors pensez à la différence.

00:01:36.180 --> 00:01:38.380
Un chatbot est réactif, il attend votre prochaine question.

00:01:38.740 --> 00:01:39.620
Un agent est proactif.

00:01:40.220 --> 00:01:42.040
Vous lui donnez un objectif et il part travailler dessus.

00:01:42.540 --> 00:01:44.600
Il pourrait revenir avec des questions s'il a besoin de plus d'informations,

00:01:45.120 --> 00:01:46.940
mais il n'a pas besoin que vous le guidiez à chaque étape.

00:01:47.580 --> 00:01:49.440
Un chatbot est comme un bureau de renseignement dans une bibliothèque.

00:01:49.920 --> 00:01:51.940
Vous demandez où se trouve un livre et on vous indique la bonne allée.

00:01:51.940 --> 00:01:55.440
Un agent est comme un assistant personnel qui possède les clés du bâtiment.

00:01:56.200 --> 00:01:59.140
Vous dites, j'ai besoin d'informations sur nos meilleurs clients pour la réunion de demain.

00:01:59.700 --> 00:02:02.060
Il va les chercher, les organise et vous remet un document de synthèse.

00:02:02.800 --> 00:02:04.640
Vous ne lui avez pas dit où chercher ni quel format utiliser.

00:02:05.180 --> 00:02:05.760
Il a trouvé tout seul.

00:02:06.100 --> 00:02:07.600
Le secret ne réside pas uniquement dans le LLM.

00:02:07.960 --> 00:02:10.380
Le modèle de langage est intelligent, mais seul, c'est un cerveau sans main.

00:02:10.880 --> 00:02:13.060
Ce qui fait d'un système un agent, c'est la combinaison de trois éléments.

00:02:13.060 --> 00:02:23.960
Réunissez ces trois éléments et vous obtenez quelque chose

00:02:23.960 --> 00:02:26.100
qui ne se contente pas de répondre aux questions, mais qui accomplit des tâches.

00:02:26.900 --> 00:02:28.540
Avant le flamboire, il y avait un paysage fragmenté.

00:02:29.260 --> 00:02:32.560
Alors si les agents sont si utiles, pourquoi tout le monde n'en construit-il pas déjà ?

00:02:32.560 --> 00:02:35.060
La réponse courte est que, jusqu'à récemment, c'était un processus complexe.

00:02:35.060 --> 00:02:39.100
Il fallait assembler soi-même plusieurs outils, un peu comme essayer de construire une voiture,

00:02:39.200 --> 00:02:41.900
en achetant des pièces à différents fabricants et en espérant qu'elles s'assemblent.

00:02:43.100 --> 00:02:45.760
La première tentative de Microsoft pour résoudre ce problème fut sémantique kernel,

00:02:45.960 --> 00:02:47.720
un SDK pour intégrer l'IA dans les applications.

00:02:48.540 --> 00:02:50.520
Un outil puissant, mais c'était une boîte à outils, pas un plan de montage.

00:02:50.980 --> 00:02:53.220
Il vous donnait les pièces, mais vous deviez encore trouver comment les assembler.

00:02:54.020 --> 00:02:55.700
Puis est arrivé Autogen de Microsoft Risa.

00:02:56.340 --> 00:02:58.740
Ce framework explorait les conversations multi-agents ou dire

00:02:58.740 --> 00:03:00.860
« discutent, débattent et collaborent ».

00:03:00.860 --> 00:03:03.420
À la pointe de la technologie, certes, mais c'était expérimental,

00:03:03.420 --> 00:03:04.680
pas conçu pour des systèmes de production.

00:03:05.060 --> 00:03:06.880
Les développeurs ont donc été confrontés à un choix difficile.

00:03:07.180 --> 00:03:09.200
Sémantique kernel était stable et prêt pour l'entreprise,

00:03:09.580 --> 00:03:11.260
mais manquait de modèles d'orchestration avancés.

00:03:12.160 --> 00:03:14.700
Autogen offrait des capacités multi-agents intéressantes,

00:03:15.060 --> 00:03:16.740
mais n'étaient pas destinées à un environnement réel.

00:03:17.740 --> 00:03:20.560
Chacun avait sa courbe d'apprentissage, sa façon de fonctionner, sa propre communauté.

00:03:21.260 --> 00:03:22.160
Il n'y avait pas que Microsoft.

00:03:22.580 --> 00:03:23.500
D'autres frameworks sont apparus.

00:03:24.040 --> 00:03:25.620
Longchain, CRI et une douzaine d'autres.

00:03:26.100 --> 00:03:27.500
L'écosystème était totalement dispersé.

00:03:27.940 --> 00:03:29.400
Si vous vouliez créer des agents au travail,

00:03:29.560 --> 00:03:31.900
vous deviez devenir un expert dans un monde en mutation rapide.

00:03:31.900 --> 00:03:33.680
Quel framework à prendre ?

00:03:33.680 --> 00:03:34.780
Lequel survivra ?

00:03:34.780 --> 00:03:36.560
Lequel Microsoft soutient-il vraiment ?

00:03:36.560 --> 00:03:37.640
Pour un débutant, c'était accablant.

00:03:38.280 --> 00:03:40.980
Imaginez que vous soyez développeur dans une entreprise explorant les agents IA.

00:03:41.500 --> 00:03:43.200
Vous faites des recherches et trouvez 5 frameworks différents,

00:03:43.440 --> 00:03:46.200
chacun avec sa propre documentation, ses modèles et sa communauté.

00:03:46.680 --> 00:03:47.660
Vous ne savez pas par où commencer.

00:03:48.000 --> 00:03:49.340
Vous ne savez pas sur lequel miser votre temps.

00:03:49.820 --> 00:03:51.400
Cette fragmentation créait une réelle barrière.

00:03:52.020 --> 00:03:53.580
Il ne s'agissait pas seulement d'apprendre un outil,

00:03:53.660 --> 00:03:55.100
mais de miser sur tout un écosystème.

00:03:55.100 --> 00:03:59.280
Et à mesure que les cas d'usage des agents passaient de l'expérimentation au processus métier réel,

00:03:59.520 --> 00:04:01.180
Microsoft a compris que ce n'était pas viable.

00:04:01.940 --> 00:04:03.900
Ils avaient besoin d'un cadre unique, d'une approche unifiée,

00:04:04.060 --> 00:04:04.900
d'une réponse à la question.

00:04:05.020 --> 00:04:06.800
Comment construire un agent ?

00:04:06.800 --> 00:04:08.880
Qu'est-ce que le Microsoft Agent Framework ?

00:04:08.880 --> 00:04:11.280
Microsoft a donc pris ces deux frameworks,

00:04:11.380 --> 00:04:12.340
Sémantique Kernel et Autogen,

00:04:12.560 --> 00:04:13.880
et les a fusionnés en un seul.

00:04:14.560 --> 00:04:16.840
Le résultat est le Microsoft Agent Framework,

00:04:16.840 --> 00:04:20.980
un SDK unifié qui allie la stabilité d'entreprise de Sémantique Kernel

00:04:20.980 --> 00:04:23.900
au modèle multi-agent innovant d'AutoGen.

00:04:24.960 --> 00:04:26.160
Les équipes qui ont créé ces deux frameworks

00:04:26.160 --> 00:04:27.520
travaillent désormais ensemble sur celui-ci.

00:04:28.360 --> 00:04:30.800
Ce framework a été lancé en version préliminaire fin 2025

00:04:30.800 --> 00:04:33.220
et a atteint la version 1.0 en juillet 2026.

00:04:34.140 --> 00:04:35.660
Ce calendrier est important car il indique

00:04:35.660 --> 00:04:37.820
qu'il ne s'agit pas d'un projet de recherche ou d'une expérience.

00:04:38.260 --> 00:04:39.320
C'est un produit prêt pour la production.

00:04:39.980 --> 00:04:41.780
Microsoft vous dit construisez vos systèmes réels ceci.

00:04:42.220 --> 00:04:43.120
C'est également open source.

00:04:43.560 --> 00:04:45.900
Vous pouvez le trouver sur GitHub avec plus de 7 000 étoiles

00:04:45.900 --> 00:04:47.200
et plus de 100 contributeurs.

00:04:47.820 --> 00:04:48.700
La communauté est active.

00:04:49.120 --> 00:04:50.980
Il y a des sessions hebdomadaires pour discuter directement

00:04:50.980 --> 00:04:52.020
avec l'équipe d'ingénierie.

00:04:52.660 --> 00:04:54.140
Ce n'est pas quelque chose que vous obtenez avec un produit fermé.

00:04:54.580 --> 00:04:56.200
Le framework prend en charge Python et Donnett

00:04:56.200 --> 00:04:57.420
en tant que langage de premier ordre.

00:04:57.920 --> 00:04:59.580
Que vous soyez développeur, c'est chargou Python.

00:04:59.760 --> 00:05:01.080
Vous bénéficiez de la même expérience.

00:05:01.720 --> 00:05:03.200
C'est très important car beaucoup de frameworks d'IA

00:05:03.200 --> 00:05:04.100
sont exclusivement en Python.

00:05:04.900 --> 00:05:06.080
Microsoft a fait le choix délibéré

00:05:06.080 --> 00:05:07.740
de traiter les deux langages sur un pied d'égalité.

00:05:08.400 --> 00:05:10.060
Et voici quelque chose qui pourrait vous surprendre.

00:05:10.060 --> 00:05:11.860
Le framework prend en charge plus de 7 fournisseurs

00:05:11.860 --> 00:05:12.500
de modèles différents.

00:05:12.820 --> 00:05:15.040
Microsoft Fondry, Azure Open AI, Open AI,

00:05:15.040 --> 00:05:17.480
Anthropic Cloud, Amazon Bedrock, Google Gemini

00:05:17.480 --> 00:05:19.080
et même des modèles locaux via Olamar.

00:05:19.840 --> 00:05:21.220
Vous écrivez la logique de votre agent une fois

00:05:21.220 --> 00:05:22.360
et elle fonctionne avec tous ces modèles.

00:05:22.960 --> 00:05:24.280
Vous n'êtes pas enfermé chez un seul fournisseur.

00:05:24.520 --> 00:05:25.800
Passé d'Open AI à Anthropic,

00:05:26.320 --> 00:05:27.720
vous ne modifiez qu'une valeur de configuration.

00:05:27.880 --> 00:05:29.100
Pas tout votre code, pas tout votre code.

00:05:29.600 --> 00:05:31.040
Le framework se compose de deux éléments majeurs.

00:05:31.460 --> 00:05:32.400
Les agents sont les briques de base,

00:05:32.880 --> 00:05:34.100
les unités de raisonnement individuelles

00:05:34.100 --> 00:05:35.020
capables de réfléchir et d'égir.

00:05:35.600 --> 00:05:37.220
Les workflows constituent la couche d'orchestration

00:05:37.220 --> 00:05:38.200
qui relie plusieurs agents entre.

00:05:38.480 --> 00:05:40.380
Vous pouvez avoir un seul agent pour une tâche simple

00:05:40.380 --> 00:05:42.240
ou toute une équipe travaillant sur une mission complexe.

00:05:42.240 --> 00:05:45.180
Il existe également ce qu'on appelle les définitions déclaratives.

00:05:45.680 --> 00:05:47.380
Vous définissez le comportement d'un agent dans un fichier YAM.

00:05:47.700 --> 00:05:49.240
Cela signifie que la configuration de votre agent

00:05:49.240 --> 00:05:50.140
est contrôlable par version.

00:05:50.580 --> 00:05:52.500
Placez-la dans Git, examinez-la via des pull requests,

00:05:52.740 --> 00:05:54.160
déployez-la via des pipelines CIS-ACD.

00:05:54.820 --> 00:05:56.460
Pour les équipements d'entreprise, c'est un avantage majeur.

00:05:56.900 --> 00:05:58.080
Mais voici ce que je veux que vous compreniez.

00:05:58.560 --> 00:05:59.860
Ce framework n'est pas uniquement destiné

00:05:59.860 --> 00:06:01.340
aux développeurs construisant des systèmes complexes.

00:06:01.660 --> 00:06:03.080
Il est conçu pour les scénarios d'entreprise.

00:06:03.660 --> 00:06:05.920
Sécurité, conformité, observabilité, validations humaines,

00:06:05.920 --> 00:06:07.900
tout est intégré nativement, pas ajouté à postériori.

00:06:07.900 --> 00:06:10.120
Et c'est ce qui le distingue des frameworks expérimentaux

00:06:10.120 --> 00:06:10.860
qui l'ont précédé.

00:06:12.340 --> 00:06:14.720
Les briques fondamentales, agents, outils mémoire, flux de travail.

00:06:15.560 --> 00:06:17.240
Décomposons cela en quatre concepts clés.

00:06:17.680 --> 00:06:20.400
Maîtrisez-les et vous comprendrez 90% de ce que fait ce framework.

00:06:20.920 --> 00:06:23.060
D'abord les agents, ce sont les unités fondamentales.

00:06:23.340 --> 00:06:24.860
Chaque agent possède un nom, des instructions

00:06:24.860 --> 00:06:26.040
et un accès à des outils.

00:06:26.740 --> 00:06:28.600
C'est une unité de raisonnement capable de penser et d'agir.

00:06:29.020 --> 00:06:30.700
Vous lui définissez qui il est, ce qu'il doit faire

00:06:30.700 --> 00:06:31.580
et quelles ressources utiliser.

00:06:32.020 --> 00:06:32.920
Tout le reste en découle.

00:06:33.500 --> 00:06:34.060
Ensuite les outils.

00:06:34.060 --> 00:06:37.240
Ce sont les mains de l'agent, fonctions, API ou services externes,

00:06:37.420 --> 00:06:40.040
données météo, accès au calendrier, requêtes de bases de données,

00:06:40.200 --> 00:06:42.480
opérations sur les fichiers, opérations sur les fichiers.

00:06:42.800 --> 00:06:44.320
L'agent ne sait pas faire ces choses par lui-même.

00:06:44.900 --> 00:06:47.400
Il a besoin d'outils pour interagir avec le monde et agir.

00:06:48.040 --> 00:06:49.240
Vous pouvez écrire vos propres fonctions

00:06:49.240 --> 00:06:51.980
ou utiliser des serveurs MCP, le modèle contexte-protocole.

00:06:52.440 --> 00:06:54.580
Mais c'est une méthode standard pour connecter les agents

00:06:54.580 --> 00:06:55.400
aux services externes.

00:06:55.920 --> 00:06:57.120
Voyez cela comme une prise universelle.

00:06:57.560 --> 00:06:58.880
Si un service prend en charge le MCP,

00:06:58.880 --> 00:07:01.260
votre agent peut l'utiliser sans code d'intégration personnalisé.

00:07:01.900 --> 00:07:02.680
Il y a ensuite la mémoire.

00:07:02.680 --> 00:07:04.180
C'est le système de stockage du cerveau.

00:07:04.600 --> 00:07:05.360
Il en existe deux types.

00:07:06.020 --> 00:07:07.180
La mémoire de session est à court terme.

00:07:08.080 --> 00:07:10.160
Elle se souvient de ce qui s'est passé lors d'une conversation unique.

00:07:10.600 --> 00:07:11.740
Les fournisseurs de contexte sont à long terme.

00:07:12.360 --> 00:07:14.640
Ils retiennent les préférences et les faits au fil de plusieurs conversations.

00:07:15.600 --> 00:07:17.260
La mémoire est ce qui rend un agent intelligent.

00:07:18.240 --> 00:07:20.240
Sans elle, chaque interaction repart de zéro.

00:07:20.760 --> 00:07:23.240
Vous vous présentez et la fois suivante, tout est oublié.

00:07:24.260 --> 00:07:25.680
Avec la mémoire, l'agent sait qui vous êtes,

00:07:25.680 --> 00:07:27.440
ce dont vous avez discuté et ce qui vous importe.

00:07:28.000 --> 00:07:29.300
C'est la différence entre parler à un inconnu

00:07:29.300 --> 00:07:30.740
ou à un collègue qui connaît votre travail.

00:07:30.740 --> 00:07:32.800
Enfin, les flux de travail.

00:07:33.380 --> 00:07:36.320
C'est la couche d'orchestration où vous définissez plusieurs agents travaillant ensemble.

00:07:37.520 --> 00:07:38.960
Les flux peuvent être séquentiels.

00:07:39.260 --> 00:07:40.420
Étape A, puis étape B.

00:07:40.860 --> 00:07:45.080
Concurrents avec des agents travaillant en parallèle sur le même problème ou conditionnel.

00:07:46.180 --> 00:07:47.140
Si ceci arrive, allez ici.

00:07:47.660 --> 00:07:48.520
Si cela arrive, allez là.

00:07:49.380 --> 00:07:50.680
Les flux de travail gèrent aussi les points de contrôle.

00:07:51.120 --> 00:07:52.400
Si un échec survient en cours de route,

00:07:52.400 --> 00:07:54.120
le système reprend là où il s'était arrêté.

00:07:54.700 --> 00:07:55.500
Il ne recommence pas zéro.

00:07:55.500 --> 00:07:59.100
C'est crucial pour les tâches longues qui peuvent prendre des heures ou impliquer plusieurs étapes.

00:07:59.880 --> 00:08:01.600
Des modèles avec intervention humaine sont également intégrés.

00:08:02.140 --> 00:08:05.120
Les agents peuvent faire une pause pour demander une approbation avant des actions sensibles.

00:08:05.920 --> 00:08:07.920
Si un agent doit envoyer un email ou valider un paiement,

00:08:08.200 --> 00:08:10.280
il peut s'arrêter et attendre l'accord d'un humain.

00:08:11.080 --> 00:08:12.420
C'est essentiel pour les secteurs réglementés.

00:08:12.780 --> 00:08:13.620
Voici un exemple concret.

00:08:14.160 --> 00:08:15.720
Imaginez un agent de préparation aux ventes.

00:08:16.280 --> 00:08:17.600
Vous avez une réunion avec un client demain.

00:08:18.100 --> 00:08:19.800
Vous dites à l'agent « aide-moi à me préparer ».

00:08:19.800 --> 00:08:21.440
Il vérifie votre calendrier pour confirmer l'heure.

00:08:22.240 --> 00:08:24.220
Il extrait les données du CRM pour consulter l'histoire du public.

00:08:24.220 --> 00:08:26.900
Il recherche dans les supports marketing des études de cas pertinentes.

00:08:27.540 --> 00:08:29.640
Il génère un document de synthèse et une présentation PowerPoint

00:08:29.640 --> 00:08:31.200
sans que vous ayez à intervenir.

00:08:31.700 --> 00:08:32.340
Ce n'est pas un chatbot.

00:08:32.760 --> 00:08:33.200
C'est un agent.

00:08:33.600 --> 00:08:35.900
Pourquoi devriez-vous s'en faire pour la valeur pratique ?

00:08:35.900 --> 00:08:37.000
Vous comprenez ce qu'est le framework,

00:08:37.400 --> 00:08:41.260
mais pourquoi est-ce important si vous n'êtes pas développeur d'IA ?

00:08:41.260 --> 00:08:43.940
La réponse est que ce framework ne se limite pas au terminal d'un développeur.

00:08:44.520 --> 00:08:46.620
Il alimente des outils que les acteurs professionnels utilisent au quotidien.

00:08:47.200 --> 00:08:50.740
Les agents créés avec ce framework peuvent être publiés directement dans Microsoft Teams et Copilot.

00:08:51.180 --> 00:08:53.800
Cela signifie que les agents de votre organisation vivent là où vous travaillez déjà.

00:08:53.800 --> 00:08:55.280
Pas besoin d'installer une nouvelle application,

00:08:55.460 --> 00:08:57.400
de retenir un nouveau mot de passe ou d'apprendre à utiliser un nouvel outil.

00:08:57.880 --> 00:08:59.280
Vous ouvrez simplement Teams et l'agent est là.

00:09:00.000 --> 00:09:01.820
Pour les décideurs IT et métier, c'est encore plus crucial.

00:09:02.960 --> 00:09:05.300
Le framework offre des contrôles d'entreprise réellement pertinents.

00:09:06.420 --> 00:09:08.980
Vous bénéficiez de la gestion des identités via EntryD,

00:09:09.160 --> 00:09:11.840
de contrôle d'accès pour que les agents ne voient que ce qu'ils doivent voir,

00:09:12.120 --> 00:09:13.880
de journaux d'audit et d'une gouvernance,

00:09:14.000 --> 00:09:16.580
des données pour protéger les informations sensibles.

00:09:16.580 --> 00:09:19.240
Et voici un problème auquel vous n'avez peut-être pas pensé.

00:09:19.860 --> 00:09:20.800
IA Phantom est une réalité.

00:09:21.200 --> 00:09:23.480
Les employés utilisent chaque jour des outils d'IA non approuvés,

00:09:23.740 --> 00:09:25.940
collent des données d'entreprise dans des chatbots publics

00:09:25.940 --> 00:09:28.700
et envoient des documents sensibles vers des serveurs inconnus.

00:09:29.680 --> 00:09:31.100
Les équipes IT savent que cela arrive,

00:09:31.280 --> 00:09:32.780
mais interdire les outils ne suffit pas.

00:09:33.400 --> 00:09:34.220
Les gens trouveront toujours un moyen.

00:09:35.060 --> 00:09:37.780
Ce framework permet à l'IT de proposer des agents sécurisés

00:09:37.780 --> 00:09:39.580
et approuvés qui restent modernes.

00:09:39.580 --> 00:09:42.760
Au lieu de dire aux employés CAR, n'utilisez pas l'IAKR,

00:09:42.880 --> 00:09:44.280
vous pouvez dire, utilisez plutôt ces agents.

00:09:44.920 --> 00:09:47.320
Ils sont sécurisés, gouvernés et travaillent avec vos données.

00:09:47.960 --> 00:09:50.280
Il y a aussi le problème de la prolifération des agents qui est déjà en cours.

00:09:51.240 --> 00:09:53.320
Les équipes créent des agents plus vite que quiconque ne peut les suivre.

00:09:53.980 --> 00:09:55.700
Le framework vous offre un emplacement unique pour gérer,

00:09:55.920 --> 00:09:57.180
surveiller et gouverner l'ensemble.

00:09:57.900 --> 00:09:59.980
Voyez quels agents sont utilisés, lesquels restent inutilisés

00:09:59.980 --> 00:10:01.380
et lesquels nécessitent votre attention.

00:10:02.060 --> 00:10:03.500
La visibilité des coûts est un autre point majeur.

00:10:04.120 --> 00:10:05.900
Voyez exactement combien coûte chaque agent,

00:10:05.900 --> 00:10:09.040
lesquels sont coûteux, lesquels sont efficaces et ou optimisés.

00:10:09.580 --> 00:10:13.180
Et, ce n'est pas possible avec une collection d'outils et de scripts disparates.

00:10:13.800 --> 00:10:16.600
En conclusion, ce framework rend les agents IA pratiques,

00:10:16.780 --> 00:10:18.820
sûrs et gérables pour les organisations réelles.

00:10:19.360 --> 00:10:21.360
Il ne s'agit pas seulement de créer une technologie innovante,

00:10:21.600 --> 00:10:23.960
mais de concevoir une solution adaptée aux réalités de l'entreprise,

00:10:24.140 --> 00:10:26.920
contraintes, sécurité, conformité, budget et gouvernance.

00:10:27.580 --> 00:10:29.020
Si vous êtes responsable de l'un de ces domaines,

00:10:29.080 --> 00:10:30.400
ce framework vous concerne directement.

00:10:31.180 --> 00:10:32.480
Voyons comment il s'intègre dans une vision plus large.

00:10:33.080 --> 00:10:35.340
Alors, quelle est la place réelle du framework d'agent ?

00:10:35.340 --> 00:10:38.120
Ce n'est pas un produit isolé, mais une pièce d'un puzzle bien plus vaste.

00:10:38.440 --> 00:10:39.580
Examinons comment tout cela s'articule.

00:10:40.040 --> 00:10:41.340
Commençons par Azure AI et Foundry.

00:10:42.060 --> 00:10:42.740
Voyez les choses ainsi.

00:10:43.220 --> 00:10:45.380
Le framework d'agent, ça a créé vos agents et Foundry,

00:10:45.720 --> 00:10:47.140
et l'endroit où ils résident et s'exécutent.

00:10:47.620 --> 00:10:48.920
Il prend en charge tout le travail complexe,

00:10:49.040 --> 00:10:51.400
infrastructures, mise à l'échelle, surveillance et sécurité.

00:10:52.200 --> 00:10:53.920
Vous développez localement, vous déployez sur Foundry,

00:10:54.120 --> 00:10:55.780
et votre agent fonctionne dans un environnement de production

00:10:55.780 --> 00:10:56.740
avec des contrôles d'entreprise.

00:10:57.200 --> 00:10:57.380
Simple.

00:10:58.540 --> 00:11:00.640
Si vous n'êtes pas développeur, vous avez une autre option,

00:11:01.120 --> 00:11:01.780
Copilot Studio.

00:11:02.360 --> 00:11:03.220
C'est l'approche low-code.

00:11:03.220 --> 00:11:06.080
Vous utilisez une interface visuelle pour définir les actions de votre agent,

00:11:06.380 --> 00:11:08.380
le connecter à des sources de données et le publier dans Teams.

00:11:09.020 --> 00:11:09.840
Aucune ligne de code requise.

00:11:10.360 --> 00:11:12.620
Framework d'agent s'adresse aux développeurs qui souhaitent un contrôle total.

00:11:13.040 --> 00:11:13.900
Ils se complètent parfaitement.

00:11:14.440 --> 00:11:15.540
Ne besoin de personnalisation ?

00:11:15.540 --> 00:11:16.080
Utilisez le framework.

00:11:16.500 --> 00:11:17.260
Ne besoin d'avancer rapidement.

00:11:17.680 --> 00:11:18.580
Utilisez Copilot Studio.

00:11:19.540 --> 00:11:21.440
Ensuite, il y a Microsoft 365 Copilot,

00:11:21.560 --> 00:11:22.900
la partie visible par l'utilisateur.

00:11:23.620 --> 00:11:26.240
Les agents créés avec le framework peuvent apparaître directement dans Copilot.

00:11:26.780 --> 00:11:29.740
Ainsi, les utilisateurs interagissent avec eux via une interface familière,

00:11:29.820 --> 00:11:31.440
le même copilote qu'ils utilisent déjà au quotidien.

00:11:32.020 --> 00:11:34.220
Aucun nouvel outil à apprendre, aucun nouveau flux de travail à adopter.

00:11:34.780 --> 00:11:37.040
Mais c'est là que la valeur réelle apparaît, la couche d'intelligence.

00:11:37.520 --> 00:11:38.280
Ce qu'on pose de trois parties.

00:11:38.700 --> 00:11:40.480
WorkIQ se connecte à vos données personnelles.

00:11:40.960 --> 00:11:42.040
E-mail, calendrier, discussion.

00:11:42.720 --> 00:11:44.860
FoundryIQ se connecte aux connaissances organisationnelles.

00:11:45.020 --> 00:11:46.720
Documents, politiques, ressources partagées.

00:11:47.300 --> 00:11:49.020
Et FabriqueIQ se connecte aux données métiers.

00:11:49.420 --> 00:11:51.600
Chiffres de vente, dossiers clients, indicateurs opérationnels.

00:11:52.240 --> 00:11:53.860
Les agents peuvent puiser dans ces trois sources.

00:11:54.240 --> 00:11:55.220
C'est ce qui les rend vraiment utiles.

00:11:55.220 --> 00:11:58.160
Ils ne répondent pas seulement à des questions générales, ils possèdent un contexte.

00:11:58.520 --> 00:12:01.880
Ils savent qui vous êtes, sur quoi vous travaillez et quelles données sont importantes pour votre activité.

00:12:02.480 --> 00:12:05.580
Lorsqu'un agent prépare un document de synthèse pour une réunion commerciale et ne devine pas.

00:12:06.160 --> 00:12:10.160
Il extrait les informations de votre calendrier, votre CRM, vos supports marketing et votre base de connaissances,

00:12:10.260 --> 00:12:11.300
le tout en une seule requête.

00:12:11.860 --> 00:12:13.760
Et tout cela fonctionne avec le modèle de sécurité Microsoft.

00:12:14.120 --> 00:12:16.220
Entre ID pour l'identité, Intune pour la gestion des appareils,

00:12:16.300 --> 00:12:17.700
des funders pour la protection contre les menaces.

00:12:18.360 --> 00:12:21.600
Si votre organisation utilise déjà ces outils, le framework s'intègre parfaitement.

00:12:22.100 --> 00:12:24.040
Pas besoin de construire une couche de sécurité distincte.

00:12:24.040 --> 00:12:27.520
Pour les organisations utilisant déjà Microsoft 365, Azure et Power Platform,

00:12:27.640 --> 00:12:29.020
ce framework est l'étape suivante logique.

00:12:29.480 --> 00:12:30.660
Vous ne repartez pas de zéro.

00:12:31.040 --> 00:12:32.280
Vous étendez ce que vous possédez déjà.

00:12:32.680 --> 00:12:33.940
La vision à long terme ? Simple.

00:12:34.440 --> 00:12:35.840
Les agents deviennent aussi courants que les applications.

00:12:36.500 --> 00:12:38.060
Chaque processus métier reçoit une couche d'agents,

00:12:38.200 --> 00:12:39.200
non pas pour remplacer les humains,

00:12:39.300 --> 00:12:42.860
mais pour les aider à travailler plus vite avec de meilleures informations et moins de tâches répétitives.

00:12:43.580 --> 00:12:44.940
Ce framework est le moyen de construire cette couche.

00:12:45.820 --> 00:12:47.540
Pour commencer, voici votre première étape.

00:12:48.060 --> 00:12:48.700
Voici la bonne nouvelle.

00:12:48.700 --> 00:12:50.920
Vous n'avez pas besoin d'être un expert en IA pour vous lancer.

00:12:51.400 --> 00:12:52.000
Il existe voie.

00:12:52.440 --> 00:12:53.880
La voie sans code, c'est Copilot Studio.

00:12:54.480 --> 00:12:57.120
Interface visuelle glissée, déposée, configurée, aucun code requis.

00:12:57.640 --> 00:12:59.560
Vous pouvez avoir quelque chose de fonctionnel en quelques heures, prend quelques jours.

00:12:59.920 --> 00:13:02.420
Si votre objectif est de résoudre rapidement un problème métier spécifique,

00:13:02.580 --> 00:13:03.200
c'est la voie à suivre.

00:13:03.500 --> 00:13:05.080
La voie avec code, c'est le framework d'agent lui-même.

00:13:05.540 --> 00:13:07.600
Vous installez les packages pour Python ou Python Tournet,

00:13:07.720 --> 00:13:09.220
et vous utilisez l'extension VS Code.

00:13:09.580 --> 00:13:12.720
L'extension mérite d'être mentionnée, car elle inclut des compétences basées sur l'IA.

00:13:13.480 --> 00:13:14.260
Vous lui dites ce que vous voulez.

00:13:14.260 --> 00:13:18.400
Créez un agent de préparation commerciale qui vérifie mon calendrier et extrait les données CRM.

00:13:18.580 --> 00:13:19.900
Et il échafaude tout le projet pour vous.

00:13:20.480 --> 00:13:21.740
Code, fichier de configuration, tout.

00:13:22.180 --> 00:13:23.060
Ce n'est pas une page blanche.

00:13:23.300 --> 00:13:24.180
C'est un départ sur les chapeaux de roue.

00:13:24.500 --> 00:13:26.700
L'extension inclut également ce qu'on appelle l'inspecteur d'agent.

00:13:27.480 --> 00:13:30.440
C'est un outil visuel qui vous montre ce que fait votre agent en temps réel, étape par étape.

00:13:30.780 --> 00:13:31.500
Vous pouvez le voir réfléchir.

00:13:31.920 --> 00:13:32.980
Vous pouvez voir quels outils il appelle.

00:13:33.540 --> 00:13:34.280
Vous pouvez voir où il bloque.

00:13:34.900 --> 00:13:36.520
C'est comme avoir un débogueur qui parle en langage clair.

00:13:37.040 --> 00:13:39.200
Si vous utilisez déjà Sémantique Kernel ou Autogen,

00:13:39.200 --> 00:13:41.840
il existe des assistants de migration qui analysent votre code existant

00:13:41.840 --> 00:13:43.620
et génèrent un plan de migration étape par étape.

00:13:44.420 --> 00:13:45.540
Vous n'allez pas repartir de zéro.

00:13:46.000 --> 00:13:47.000
Le framework est open source.

00:13:47.780 --> 00:13:49.220
Le dépôt GitHub est sur github.com

00:13:49.220 --> 00:13:50.860
slash microsoft slash agent framework.

00:13:51.440 --> 00:13:53.660
Exemple, documentation, forum de discussion, tout y est.

00:13:54.100 --> 00:13:54.960
La communauté est active.

00:13:55.400 --> 00:13:58.380
Il y a des permanents septomadaires où vous pouvez parler directement à l'équipe d'ingénierie.

00:13:58.920 --> 00:14:00.280
Ce n'est pas quelque chose que vous obtenez avec la plupart des frameworks.

00:14:00.800 --> 00:14:02.440
Le message clé, celui-ci, il commence c'est petit.

00:14:03.340 --> 00:14:05.020
Construisez un seul agent qui fait une chose utile.

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Peut-être qu'il vérifie votre calendrier.

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Peut-être qu'il résume vos emails.

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Peut-être qu'il recherche des informations clients.

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Voyez ce que cela donne.

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Ensuite, passer à l'échelle.

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Le plus important est de comprendre les concepts.

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Et c'était le sujet de cet épisode.

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Permettez-moi de conclure en rassemblant ces éléments.

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Un agent n'est pas un chatbot.

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C'est un système qui pense, décide et agit par lui-même.

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Le framework existe parce que construire des agents à l'ancienne signifiait jongler

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avec des outils et des frameworks incompatibles qui ne communiquaient pas entre eux.

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Cette fragmentation rendait tout confus.

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Donc Microsoft a créé une méthode unique pour construire, déployer et gérer.

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Fini de jongler entre les frameworks ou d'assembler des pièces disparates.

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Pour les débutants, voici l'essentiel à retenir.

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Les agents IA ne sont pas de la magie.

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Ce sont des systèmes structurés qui résonnent, utilisent des outils et mémorisent le contexte.

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Microsoft vous offre un framework complet pour les créer, prêt à l'emploi dès aujourd'hui.

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N'est pas du bâtage médiatique.

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Les agents deviennent une norme de travail, tout comme les apps et sites web autrefois.

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Les outils sont là, la communauté est active et votre premier agent est plus proche qu'il n'y paraît.

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Pour aller plus loin, commencez par le dépôt GitHub et l'extension VS Code.

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