L’intelligence artificielle peut interroger vos données. Mais comprend-elle réellement ce qu’elles signifient ? Avec Fabric IQ, Microsoft cherche à rapprocher les agents IA de la connaissance métier de l’entreprise.
« Quel est notre chiffre d’affaires ce trimestre ? »
Une question simple, à laquelle un assistant IA devrait pouvoir répondre en quelques secondes.
Mais derrière cette question se cachent plusieurs interprétations possibles.
Parle-t-on du chiffre d’affaires facturé ou encaissé ? Hors taxes ou toutes taxes comprises ? Faut-il inclure les avoirs ? Les transactions entre sociétés du même groupe ? Et que signifie exactement « ce trimestre » dans le contexte de l’entreprise ?
Un collaborateur expérimenté connaît généralement ces subtilités. Il sait où trouver les bonnes informations et comment les interpréter.
Une intelligence artificielle, en revanche, peut parfaitement produire une réponse techniquement cohérente… mais incorrecte d’un point de vue métier.
Le véritable défi n’est donc plus seulement de permettre à l’IA d’accéder aux données. C’est de lui permettre de comprendre ce qu’elles signifient.
C’est précisément l’un des enjeux auxquels Microsoft souhaite répondre avec Fabric IQ.
1. Des données accessibles ne sont pas nécessairement des données comprises
Depuis plusieurs années, les entreprises investissent massivement dans leurs plateformes Data.
Data Warehouses, Lakehouses, pipelines, modèles sémantiques et tableaux de bord permettent aujourd’hui de centraliser, structurer et exploiter des volumes considérables d’informations.
L’arrivée de l’intelligence artificielle générative a ouvert une nouvelle perspective : pourquoi ne pas simplement poser une question à un assistant plutôt que de construire ou consulter un rapport ?
L’idée est séduisante.
Mais connecter directement un modèle de langage à des données brutes ne suffit pas à garantir la pertinence de ses réponses.
Un même indicateur peut porter plusieurs noms. Deux départements peuvent utiliser des définitions différentes pour une notion apparemment identique. Certaines données nécessitent des règles de calcul particulières, tandis que d’autres ne doivent être accessibles qu’à certains utilisateurs.
Sans ce contexte, l’IA risque de produire des résultats approximatifs, voire erronés, même lorsqu’elle interroge des données parfaitement exactes.
Une donnée juste ne garantit pas, à elle seule, une réponse juste.
C’est pourquoi la connaissance métier devient aussi importante que la capacité technique à accéder aux informations.
2. Fabric IQ : donner du sens aux données de l’entreprise
Avec Fabric IQ, Microsoft cherche à franchir une nouvelle étape dans l’exploitation des données d’entreprise.
L’objectif est de permettre aux systèmes analytiques et aux agents IA de s’appuyer sur une représentation structurée du métier : ses concepts, ses indicateurs, ses relations et ses règles.
Cette approche s’inscrit notamment dans la continuité des modèles sémantiques Power BI.
Ces derniers jouent déjà un rôle essentiel dans les architectures décisionnelles. Ils permettent de définir des mesures DAX, des relations entre tables, des hiérarchies et des règles communes de calcul.
Plutôt que de laisser chaque rapport recalculer différemment un indicateur, le modèle sémantique fournit une définition partagée.
Fabric IQ élargit cette logique en mettant également l’accent sur la représentation des concepts métier et de leurs relations, notamment à travers une approche ontologique.
Prenons un exemple :
Dans une entreprise commerciale, les notions de client, commande, produit, contrat et chiffre d’affaires sont liées.
Un client peut appartenir à un groupe. Une commande peut concerner plusieurs produits. Un contrat peut définir des conditions tarifaires spécifiques. Et le chiffre d’affaires peut être calculé selon des règles précises.
Pour un utilisateur métier, ces relations sont relativement naturelles.
Pour une intelligence artificielle, elles doivent être explicitées.
L’enjeu de Fabric IQ est de rendre cette connaissance métier exploitable par les outils analytiques et les agents IA, sans leur demander de reconstruire systématiquement le sens des données à partir de leur structure technique.
3. Le modèle sémantique devient un véritable actif stratégique
Pour les équipes Data et BI, cette évolution est particulièrement intéressante.
Jusqu’à présent, les modèles sémantiques étaient principalement conçus pour alimenter des rapports, garantir la cohérence des indicateurs et faciliter l’analyse des données.
Ce rôle reste évidemment essentiel.
Mais avec l’arrivée des agents IA, leur importance prend une nouvelle dimension.
La qualité du modèle sémantique influence désormais non seulement la fiabilité des rapports, mais aussi celle des réponses produites par les assistants intelligents qui s’appuient sur lui.
Une mesure DAX correctement définie, un indicateur documenté ou une relation métier explicite peuvent aider un agent à interpréter une question de manière cohérente.
À l’inverse, des mesures aux noms ambigus, des définitions contradictoires ou une documentation inexistante compliquent considérablement cette interprétation.
Imaginons deux indicateurs présents dans un modèle :
CA_TOTAL
Chiffre d'affaires net facturé, hors taxes et après avoirs
Les deux peuvent techniquement produire un résultat correct.
Mais le second donne beaucoup plus de contexte à un utilisateur comme à un agent IA.
Bien entendu, il ne suffit pas de renommer quelques mesures pour rendre une plateforme compatible avec l’IA.
La qualité des relations, la documentation, les règles de calcul et la gouvernance restent déterminantes.
La modélisation sémantique ne sert donc plus uniquement à faciliter la lecture des données. Elle contribue à construire le langage commun entre l’entreprise et ses intelligences artificielles.
4. Des agents IA capables d’exploiter une connaissance métier partagée
Cette évolution rejoint une autre transformation de l'écosystème Microsoft : le développement d'agents capables de s'appuyer sur les données et les outils de l'entreprise. Nous avions déjà abordé cette dynamique dans notre article : AI Foundry : le cœur de l'IA en entreprise.
L’autre intérêt de cette approche réside dans son ouverture vers les agents IA.
Aujourd’hui, un assistant peut déjà rechercher des informations, produire des synthèses ou aider à analyser des résultats.
Mais pour aller plus loin, il doit pouvoir accéder à des informations fiables, comprendre leur contexte et respecter les règles de l’entreprise.
C’est ici que les modèles sémantiques, les représentations métier et les mécanismes d’intégration prennent tout leur sens.
Le protocole MCP (Model Context Protocol) participe notamment à cette évolution en facilitant la connexion entre des assistants IA et des systèmes externes compatibles.
L’objectif est de permettre aux agents de s’appuyer sur des sources et des outils métier existants, plutôt que de fonctionner uniquement à partir des connaissances générales de leur modèle de langage.
Prenons un cas concret.
Un directeur commercial demande :
« Quels sont les clients dont le chiffre d’affaires diminue depuis trois mois et qui présentent encore des opportunités commerciales importantes ? »
Pour répondre correctement, l’agent doit comprendre plusieurs notions : ce qu’est un client actif, comment le chiffre d’affaires est calculé, quelle période comparer et comment identifier les opportunités commerciales concernées.
Si ces définitions sont correctement structurées et accessibles, l’agent dispose d’une base beaucoup plus solide pour construire son analyse.
Il peut alors aider l’utilisateur à identifier des situations qui méritent son attention.
Nous passons progressivement d’une logique dans laquelle l’utilisateur doit connaître les bons rapports et les bons filtres à une logique dans laquelle il peut exprimer directement son besoin métier.
Cela ne signifie pas pour autant que l’IA devient infaillible ou qu’elle peut agir sans contrôle.
L’accès aux données, les permissions, les règles de sécurité et la validation des actions restent des éléments essentiels de l’architecture.
5. La gouvernance des données devient aussi une gouvernance de l’IA
Cette évolution soulève une question importante.
Si une intelligence artificielle utilise les définitions et les indicateurs de l’entreprise pour produire ses réponses, qui garantit que ces définitions sont correctes ?
La réponse ne peut pas reposer uniquement sur les équipes techniques.
Les responsables métier doivent également participer à la définition et à la validation des indicateurs.
Un directeur financier doit pouvoir confirmer ce que recouvre le chiffre d’affaires. Un responsable commercial doit valider les critères utilisés pour qualifier une opportunité. Les équipes RH doivent définir précisément les indicateurs liés aux effectifs ou à l’absentéisme.
Cette gouvernance existe déjà dans de nombreuses organisations, mais l’IA en renforce considérablement l’importance.
Car une erreur dans un rapport peut affecter une analyse.
Une erreur dans une définition métier utilisée par plusieurs agents IA peut, elle, se retrouver dans de nombreuses réponses et potentiellement influencer plusieurs décisions.
La sécurité constitue un autre point de vigilance.
Les mécanismes de contrôle d’accès, notamment RLS (Row-Level Security) et OLS (Object-Level Security) dans les modèles Power BI, contribuent à limiter les informations accessibles aux utilisateurs.
Mais leur application effective doit être vérifiée pour chaque architecture et chaque mode d’accès utilisé par les agents.
La connexion d’un assistant à une source de données ne garantit pas automatiquement que toutes les règles de sécurité seront correctement appliquées de bout en bout.
L’IA ne remplace donc pas la gouvernance des données. Elle rend cette gouvernance encore plus indispensable.
6. Faut-il revoir tous ses modèles Power BI ?
Heureusement, non.
L’arrivée de Fabric IQ ne signifie pas qu’il faille reconstruire l’ensemble de son architecture décisionnelle.
En revanche, c’est une excellente occasion de s’interroger sur la qualité des modèles existants.
La qualité d'un modèle ne repose d'ailleurs pas uniquement sur ses définitions métier. Sa maintenance, son versionnement et son déploiement sont également essentiels, comme nous l'expliquions dans notre article : PBIR : quand Power BI entre enfin dans l'ère du DevOps.
Les indicateurs sont-ils définis de manière cohérente ? Les mesures importantes sont-elles documentées ? Les noms utilisés sont-ils compréhensibles par les métiers ? Les relations entre les données reflètent-elles correctement le fonctionnement de l’entreprise ?
Et surtout, les équipes disposent-elles d’une définition commune des principaux indicateurs de performance ?
Ce travail peut sembler moins spectaculaire que le déploiement d’un nouvel agent IA.
Pourtant, c’est souvent lui qui conditionnera la qualité des résultats.
Chez Ainos, nous défendons depuis longtemps une approche dans laquelle la technologie doit s’appuyer sur une compréhension réelle des besoins métier.
Avec Fabric IQ, cette conviction prend une dimension supplémentaire.
Avant de multiplier les assistants intelligents, il devient essentiel de s’assurer qu’ils disposent d’une connaissance métier fiable, structurée et correctement gouvernée.
De la Business Intelligence à l'intelligence métier exploitable par l'IA
Pendant des années, les entreprises ont investi dans leurs plateformes Data pour produire des rapports fiables et aider leurs collaborateurs à prendre de meilleures décisions.
Avec l’arrivée des agents IA, cet investissement prend une nouvelle dimension.
Les définitions métier, les modèles sémantiques et les règles de gouvernance ne servent plus uniquement à alimenter des tableaux de bord. Ils peuvent également contribuer à fournir aux intelligences artificielles le contexte nécessaire pour interpréter correctement les informations de l’entreprise.
C’est ce qui rend l’approche de Fabric IQ particulièrement intéressante.
Il ne s’agit pas simplement d’ajouter une nouvelle fonctionnalité d’intelligence artificielle à Microsoft Fabric.
Il s’agit de rapprocher progressivement les données, leur signification métier et les systèmes capables de les exploiter.
Et cela change la manière dont nous devons préparer nos architectures Data.
Car finalement, le véritable enjeu n’est pas de disposer de l’IA la plus impressionnante.
C’est de disposer d’une IA qui comprend suffisamment bien votre entreprise pour lui être réellement utile.
Et si vos données étaient déjà prêtes pour l’IA ?
Vos modèles Power BI, vos indicateurs et vos règles métier constituent peut-être déjà une grande partie des fondations nécessaires.
Chez Ainos, nos équipes Data peuvent vous accompagner dans l’évaluation de vos modèles sémantiques, la structuration de votre environnement Microsoft Fabric et l’identification de cas d’usage IA concrets.