Quand on parle de Microsoft 365 Copilot, beaucoup pensent tout de suite à un assistant qui résume des documents ou génère des phrases. Mais avec Researcher Agent et Analyst Agent, on est sur un tout autre niveau. Ces agents ne font pas que “simplifier”, ils transforment la manière dont on traite l’information.
Prenons Researcher Agent. Il n’est pas là pour juste compiler des articles ou des mails : il parcourt vos documents internes, vos comptes rendus de réunion et même des données publiques pour produire un résumé qui a du sens. Ce qui fait la différence, c’est la méthode itérative. L’agent ne se contente pas de renvoyer une première synthèse ; il relit, identifie ce qui manque, ajuste les points clés et affine ses conclusions à chaque cycle. Pour un débutant, ça veut dire que si vous devez préparer un rapport sur la perception d’un produit, l’agent va prendre vos notes, les retours clients et même des articles sectoriels pour vous livrer un résumé clair en quelques minutes.
Vous pouvez choisir exactement quelles sources internes ont priorité, filtrer des bibliothèques SharePoint ou des groupes Teams spécifiques et pondérer certains documents pour qu’ils influencent plus fortement les résultats finaux. C’est un vrai contrôle sur le pipeline de recherche et un moyen de garder la gouvernance sur vos données sensibles.
L’Analyst Agent, lui, s’attaque aux chiffres. Si Researcher construit la carte du territoire, Analyst trace les routes et indique la vitesse à laquelle on peut avancer. Il nettoie vos fichiers Excel ou CSV, détecte les anomalies, teste les corrélations et produit des graphiques dynamiques. Pour un novice, c’est simple : vous avez un tableau de ventes et l’agent vous montre d’un coup d’œil quels produits performent le mieux ou où il y a des écarts inattendus. Pas besoin de maîtriser Power Query ou DAX : l’agent s’en occupe.
L’agent devient un outil puissant : vous pouvez l’intégrer à des agents spécialisés ou lancer des modèles prédictifs sur vos données. Vous pouvez combiner Python ou R dans Power BI pour faire des analyses avancées et l’agent va répliquer ce raisonnement en chaîne, itérer, corriger et vous livrer un résultat robuste et exploitable.
La vraie force, c’est de combiner les deux. Une équipe marketing peut commencer par Researcher pour comprendre les retours clients et les tendances du marché, puis passer à Analyst pour mesurer précisément la performance des campagnes et projeter l’impact des décisions. Le processus devient presque naturel : d’abord le contexte et les insights qualitatifs, ensuite l’analyse quantitative et la visualisation claire.
Le tout reste sous votre contrôle. Vous définissez qui peut accéder à quoi, quelles sources sont utilisées et comment les agents spécialisés s’intègrent. Et comme tout est itératif, les résultats se bonifient à chaque cycle, comme si vous aviez un analyste et un chercheur à vos côtés, révisant et améliorant le travail en continu.
Au final, ce qui impressionne, c’est que ces agents s’adaptent à tous les profils : du novice qui veut un résumé clair et des visualisations simples, à l’expert qui construit des modèles analytiques complexes, avec des itérations, des sources contrôlées et l’intégration de modules spécialisés. L’IA n’est plus seulement un outil : c’est un partenaire capable de guider la réflexion et d’accélérer la prise de décision.