La plateforme de bases de données de Microsoft s’enrichit avec de l’analyse sémantique dopée à l’IA apportée par l’agent IQ. Il facilite la compréhension des données par les utilisateurs et les agents IA. Cependant, les analystes craignent des obstacles au déploiement et une dépendance vis-à-vis des fournisseurs.
Microsoft croit dans l’analyse sémantique dopée à l’IA de sa solution IQ. Après Work IQ pour apporter cette fonction à M365 et Foundry IQ un système de connaissances managé qui ancre les agents IA via plusieurs référentiels de connaissances, c’est au tour de Fabric, la plateforme de bases de données de l’adopter. Fabric IQ offre cinq fonctionnalités intégrées : la capacité de créer une ontologie ou un modèle partagé d’entités métier, de relations, de règles et d’objectifs ; un modèle sémantique ; un moteur graphique natif qui propose un raisonnement multi-sauts avec les données ; des analystes virtuels, appelés agents de données, capables de répondre à des questions métier ; et des agents opérationnels autonomes capables de raisonner, d’apprendre et d’agir en temps réel.
« L’ontologie est à la base de tout cela : elle apporte une structure vivante qui capture les concepts clés de l’entreprise », a déclaré le fournisseur. L’entreprise la compare à la modélisation traditionnelle des données, affirmant qu’elle peut être créée et développée par des experts métier à l’aide d’un outil no-code (encore en phase de prévisualisation), sans l’aide d’ingénieurs, tout en offrant aux responsables IT le contrôle nécessaire pour la sécuriser, l’approuver, la versionner et la gérer. Michael Ni, analyste principal chez Constellation Research, se montre plus sceptique : « Il y a un travail préalable à faire pour l’IT. Les ontologies ne se construisent pas toutes seules », a-t-il fait remarquer. « Les équipes IT pourraient tirer parti du travail qu’elles ont déjà accompli : les entreprises qui utilisent Power BI peuvent importer ses modèles de données comme base pour leur ontologie », a précisé l’éditeur.
De l’ontologie à l’autonomie
« Pour les entreprises qui n’ont pas encore investi dans l’écosystème Fabric, l’adoption d’IQ prendra probablement plus de temps », a averti Suhas AR, Associate Practice Leader chez HFS Research. « Les principaux obstacles consistent à s’accorder sur des définitions métier communes, à garantir que les autorisations d’accès aux données sont transmises aux agents IA et à maintenir des flux de données en temps réel propres et fiables pour l’automatisation. Les équipes ont également besoin d’autres compétences et d’autres processus pour gérer ces agents à mesure qu’ils évoluent. »
Le but ultime de toute cette description des données est de garantir que les travailleurs, tant humains qu’IA, aient une compréhension commune de la signification des données dans le monde réel, afin qu’ils puissent les analyser et agir ensemble. Les agents opérationnels « surveillent l’activité en temps réel, analysent les conditions en direct, évaluent les compromis et prennent automatiquement des mesures pour améliorer les résultats commerciaux », a expliqué Microsoft dans un article de blog annonçant Fabric IQ. Selon le fournisseur, ces agents sont capables de bien plus que de simples alertes ou d’automatisation des flux de travail, car ils permettent de prendre des décisions à grande échelle en quelques secondes, sans avoir besoin de réunions interminables.
Quels bénéfices et pour qui ?
Selon les analystes, si pour réussir, la mise en œuvre de Fabric IQ implique un travail préparatoire important pour les équipes IT, celles-ci en bénéficieront à long terme par une réduction de leur effort opérationnel. « Les entreprises qui ont adopté Microsoft en premier et qui disposent d’une gouvernance centrale forte sont celles qui ont le plus à gagner », a estimé M. Suhas. Ce dernier conseille notamment aux entreprises dont la maturité en matière de données est faible ou qui ne sont pas engagées dans la pile de données de Microsoft « d’attendre et d’observer ». M. Ni, de Constellation Research, voit de bonnes raisons d’adopter Fabric IQ : parmi ses avantages, il cite « une sémantique cohérente, moins de modèles ponctuels, moins de logique dupliquée et une couche décisionnelle partagée qui réduit la maintenance en aval à mesure que les entreprises intensifient l’itération sur l’automatisation des décisions et l’automatisation basée sur l’IA ».
Stéphanie Walter, responsable de la pratique AI Stack chez HyperFrame Research, ne pense pas que la charge de travail des équipes IT pour la modélisation des données disparaisse avec l’introduction de l’ontologie de Fabric IQ, mais elle prévoit une évolution vers le contrôle de la sécurité et l’approbation des modifications apportées par les utilisateurs professionnels. D’autres analystes sont plus réservés, craignant des déploiements complexes et chronophages ainsi qu’un verrouillage des fournisseurs. « Si l’ontologie de Fabric IQ peut fournir une base claire pour la communication entre les employés et les agents autonomes, elle liera également l’entreprise à elle », a mis en garde Robert Kramer, analyste principal chez Moor Insights and Strategy. « Plus une entreprise s’appuie sur cette couche sémantique, plus il devient difficile de déplacer cette logique ailleurs », a ajouté M. Kramer.
Coûts liés à Fabric
Suhas a également souligné les coûts élevés que les entreprises devraient supporter si elles souhaitaient passer à une autre plateforme ne prenant pas en charge l’ontologie Fabric IQ. Et si, après avoir investi dans la création et la gouvernance de l’ontologie, ainsi que dans tous les services Fabric IQ associés, une entreprise n’était pas en mesure de favoriser l’adoption significative des agents, alors tout cet investissement serait vain. Prévoir ou mesurer cet investissement sera un défi en soi. La solution « est considéré comme une charge de travail dans Fabric, tout comme Data Factory, Analytics, Databases, Real-Time Intelligence et Power BI », a déclaré Microsoft. « Il utilise le même modèle de licence unifié de Fabric et fonctionne sur la capacité Fabric. Il n’y a pas de SKU distinct ni de frais supplémentaires », a indiqué Yitzhak Kesselman, vice-président directeur de Microsoft pour la messagerie et la plateforme d’analyse en temps réel.
Ces coûts sont suivis via un ensemble déroutant de compteurs de facturation de la capacité Fabric pour l’utilisation de l’infrastructure sous-jacente. « Microsoft n’a pas encore publié les compteurs de facturation pour l’élément Ontology, mais prévoit de le faire dans le courant de la semaine, la facturation débutant au premier semestre 2026 », a indiqué M. Kesselman. La facturation des autres éléments Fabric restera inchangée.