Depuis quelques années, les conversations autour de l’intelligence artificielle tournent principalement autour des modèles.
GPT-4, Claude, Gemini et Llama.
Chaque nouvelle génération promet d’être plus performante, plus rapide ou plus intelligente que la précédente. Mais plus j’observe les projets d’IA en entreprise, plus je suis convaincu d’une chose :
Le problème n’est plus le modèle.
Le problème est le contexte. Parce qu’un agent IA, aussi puissant soit-il, ne peut prendre de bonnes décisions qu’avec les informations auxquelles il a accès. Et c’est précisément ce qui rend Microsoft IQ particulièrement intéressant.
Le véritable défi des agents IA
Imaginez un nouvel employé qui arrive dans votre organisation.
Il est brillant. Il apprend vite. Il possède une mémoire impressionnante. Mais vous lui retirez l’accès à ses courriels, SharePoint, Teams, aux systèmes d’affaires, aux processus internes et aux connaissances accumulées depuis des années. À quel point sera-t-il efficace ? Probablement beaucoup moins que ce que son intelligence pourrait laisser croire.
C’est exactement la même chose avec un agent IA.
Aujourd’hui, la majorité des organisations réalisent que la valeur d’un agent ne dépend pas seulement de la qualité du modèle qui l’anime. Elle dépend surtout de sa capacité à comprendre le contexte dans lequel il évolue. Et c’est là que Microsoft IQ entre en scène.
Figure 1 – Microsoft IQ vise à créer une couche d’intelligence unifiée permettant aux agents d’accéder au contexte provenant des données d’entreprise, de l’environnement de travail, des connaissances organisationnelles et du Web.
Une couche d’intelligence au-dessus de l’entreprise
Lorsque j’ai vu cette architecture pour la première fois, elle m’a rappelé quelque chose. Pendant des années, nous avons investi dans les données. Puis nous avons investi dans les applications.
Aujourd’hui, Microsoft semble vouloir construire une nouvelle couche au-dessus de tout cela. Une couche destinée aux agents qui permettrait à l’intelligence artificielle de comprendre non seulement les données, mais également leur signification.
Microsoft appelle cette vision Microsoft IQ. L’idée est relativement simple :
Créer une vue unifiée de l’organisation afin que les agents puissent comprendre ce qui se passe, pourquoi cela se passe et quelles actions pourraient être pertinentes.
L’un des concepts qui revient de plus en plus souvent dans le domaine de l’IA est celui du Context Engineering. Pendant longtemps, nous avons surtout parlé de Prompt Engineering. Comment formuler une question, rédiger une instruction ou Comment obtenir une meilleure réponse. Mais les experts réalisent progressivement que la qualité des réponses dépend souvent davantage du contexte fourni que de la formulation du prompt lui-même.
Un agent qui connaît :
- vos projets ;
- vos clients ;
- vos documents ;
- vos réunions ;
- vos systèmes ;
- vos processus ;
sera presque toujours plus performant qu’un agent utilisant un modèle plus puissant mais travaillant sans contexte.
C’est probablement l’une des raisons pour lesquelles Microsoft investit autant dans cette notion d’intelligence contextuelle.
Les quatre dimensions de Microsoft IQ
Ce que j’apprécie particulièrement dans l’approche présentée par Microsoft, c’est qu’elle reconnaît que le contexte ne provient pas d’une seule source. L’entreprise est en réalité composée de plusieurs couches d’information complémentaires.
1. Fabric IQ : comprendre les données
La première couche repose sur Microsoft Fabric. Les données, les entités d’affaires, les métriques et les relations deviennent une fondation commune permettant aux agents de raisonner sur une vision cohérente de l’organisation. Autrement dit, on évite que chaque agent développe sa propre compréhension des données.
2. Work IQ : comprendre le travail
C’est probablement la couche la plus concrète pour les utilisateurs. Les courriels, les réunions, les conversations Teams, les documents et les applications Microsoft 365 représentent une immense quantité de contexte. C’est souvent là que se trouve l’information qui explique pourquoi une décision a été prise ou pourquoi une priorité a changé. Les données nous disent ce qui s’est passé. Le contexte de travail nous explique souvent pourquoi.
3. Foundry IQ : comprendre les connaissances de l’entreprise
Toutes les organisations possèdent un patrimoine de connaissances considérable que ce soit les procédures, politiques, guides, expertise métier, systèmes spécialisés ou les bases de connaissances, le défi n’est généralement pas leur existence. Le défi est leur accessibilité. Foundry IQ cherche à rendre cette connaissance disponible aux agents tout en conservant les mécanismes de gouvernance nécessaires.
4. Web IQ : comprendre le monde extérieur
L’entreprise n’évolue pas en vase clos. Les marchés changent, les concurrents évoluent, les nouvelles technologies apparaissent, les réglementations se transforment. Les agents auront donc également besoin d’un accès à l’information provenant de l’extérieur de l’organisation. C’est le rôle de Web IQ.
Pourquoi cela m’intéresse davantage que les modèles eux-mêmes
Je vais faire une prédiction. Dans quelques années, la plupart des grandes organisations auront accès à des modèles d’IA relativement comparables. Les écarts de performance entre les modèles continueront d’exister, mais ils seront probablement moins déterminants qu’aujourd’hui.
Ce qui fera réellement la différence, c’est la qualité du contexte.
L’organisation qui permettra à ses agents d’accéder à des données fiables, à une connaissance bien structurée et à un environnement gouverné disposera probablement d’un avantage beaucoup plus important que celle qui utilise simplement le modèle le plus récent.
Autrement dit :
La prochaine bataille de l’intelligence artificielle ne se jouera peut-être pas au niveau des modèles.
Elle se jouera au niveau du contexte.
Lorsque nous parlons d’agents IA, nous parlons souvent de leurs capacités. Ce qu’ils peuvent écrire, analyser, automatiser mais peut-être devrions-nous commencer par une autre question.
Nos données sont-elles prêtes ? Notre connaissance organisationnelle est-elle structurée ? Nos systèmes sont-ils suffisamment intégrés ? Nos mécanismes de gouvernance sont-ils en place ?
Parce qu’au final, un agent n’est jamais plus intelligent que le contexte auquel il a accès. Et à mon avis, c’est probablement le message le plus important derrière Microsoft IQ.
Pour plus d’informations : https://www.microsoft.com/en-us/ai/microsoft-iq?msockid=295b623c51c9633004c4756a50866269#microsoft-iq