Azure OpenAI VS M365 Copilot : quelle technologie pour quel cas d’usage ?

Azure OpenAI est un ensemble de services disponibles dans le cloud Azure de Microsoft qui permet de développer des produits et solutions d’IA Générative en utilisant les Large Languages Models d’OpenAI (les GPTs), ainsi qu’un ensemble de briques technologiques nécessaires à la conception de ce type de produits comme des bases de données vectorielles ou framewoks de développement comme LangChain. Azure OpenAI permet par exemple de développer un chatbot permettant aux visiteurs d'un site internet d’accéder à un assistant virtuel capable de renseigner ces utilisateurs - et ce dans les 50 langues supportées par la plateforme, même si votre contenu n'existe qu’en français.

M365 Copilot est une intégration de fonctionnalités propulsées par l’IA Générative au sein des outils de la suite Office365. Ces fonctionnalités sont soutenues techniquement par les mêmes sous-jacents technologiques que ceux d’Azure OpenAI, tout en étant nativement intégrées aux applications comme Outlook, Teams ou PowerPoint. Elles sont aussi connectées aux données du tenant Office365 (équipes Teams, sites sharepoint…). On peut par exemple avec M365 Copilot générer automatique le compte-rendu d’une réunion ayant eu lieu en visio ou alors générer une synthèse d’un long échange de mail.

Les cas d’usages d’utilisation de l’IA Générative sont de plus en plus nombreux. Dans le domaine du traitement de texte, on peut déjà mentionner :

• La traduction de documents ;
• La synthèse de texte ;
• La génération de texte ( à partir d’une question pour développer des systèmes d’assistance type chatbot ou à partir de contenus existants pour accélérer des processus de rédaction répétitifs et chronophages) ;
• L’extraction d’information à partir de documents existants.

En fonction des cas d’usages à adresser, deux approches existent donc : l’utilisation d’une solution "clé-en-main" type M365 Copilot ou l’utilisation d’un ensemble de services type Azure OpenAI que l’on peut adapter, customiser et paramétrer pour servir des cas d’usages précis.

Pour faire le choix, deux critères principaux sont à prendre en compte :

• L’emplacement des données à utiliser : généralement le patrimoine informationnel d’une entreprise se trouve dans deux principaux types d’emplacement - l’environnement des solutions de type bureautique (Teams, Outlook, Sharepoint…) et les systèmes d’information (progiciels, ERP…). Les données liées à ces systèmes d’informations sont généralement in fine rapatriées dans un environnement cloud pour être valorisée par la suite ;
• L’interface utilisateur : en fonction des cas d’usage, on peut avoir besoin soit d’un interfaçage direct dans l’environnement de travail des collaborateurs soit d’une intégration tierce qu’elle soit avec des utilisateurs (chatbot sur un site internet par exemple) ou des systèmes d’information (automatisation de la production d’une synthèse ou d’une analyse de document par exemple).

En fonction de ces deux critères, les stratégies à adopter ne sont pas les mêmes – elles peuvent aboutir au choix d’une solution plutôt qu’une autre, voire à l’hybridation de ces deux solutions grâce aux plug-in M365 Copilot.

Une fois de plus il faut bien comprendre que les sous-jacents technologiques sont identiques. Ce qui les différencie, ce sont les sources de données accessibles, les capacités d’interfaçage et d’interaction utilisateur ainsi que les capacités de paramétrage avec évidemment plus de possibilités et flexibilité du côté d’Azure OpenAI. 

Cette complémentarité sera encore plus évidente avec l’arrivée progressive de la capacité à développer dans Azure OpenAI des plug-in pour M365 Copilot. Concrètement, il sera possible d’élargir le scope de données accessibles à M365 Copilot à des données hors tenant Office365 en développant dans Azure OpenAI des compléments qui pourront être déployés sous forme de plug-in dans M365 Copilot. 

On pourrait imaginer qu’un plug-in "Achats" permette demain aux équipes achats de renseigner directement dans un fichier Word ou Excel des indicateurs calculés grâce aux données présentes dans l’ERP, ou encore qu’un plug-in "RH" permette de rédiger un compte rendu sur la politique de formation en processant automatiquement les données d’un SIRH.

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