Ce qui change pour les utilisateurs de microsoft fabric

Microsoft retire les modèles sémantiques générés automatiquement par défaut

Microsoft fait un grand pas en avant avec Fabric. Elle abandonne progressivement une fonctionnalité héritée qui créait automatiquement des modèles sémantiques, des métadonnées structurées qui définissent et donnent un sens aux données brutes. Ces modèles sémantiques par défaut permettaient aux équipes de créer rapidement des rapports, de valider des ensembles de données et de tester des analyses de manière légère. Cette commodité disparaît et, d’ici décembre 2025, la création de modèles sémantiques sera entièrement manuelle.

Voici pourquoi cela est important : Microsoft signale que la vitesse n’est pas tout. L’exactitude, la traçabilité et la gouvernance sont désormais au premier plan. Si vous avez développé vos opérations de données, vous avez déjà rencontré des problèmes de modélisation fantôme ou de conflits de propriété des données. Les modèles générés automatiquement peuvent être rapides, mais ils occultent également la traçabilité et la responsabilité dont les équipes ont besoin au fur et à mesure qu’elles se développent. Lorsque vous augmentez les charges de travail dans les environnements d’IA, de BI et d’apprentissage automatique, la clarté et le contrôle de vos modèles font toute la différence.

Cette évolution s’inscrit dans le cadre d’un changement à long terme dans l’ensemble des écosystèmes cloud, avec un accent plus marqué sur la gestion des données. C’est logique. Les mauvaises décisions en matière de données à l’échelle induisent la stratégie en erreur. Microsoft veut que Fabric soit pris au sérieux dans des environnements matures. Et les environnements sérieux ne génèrent pas automatiquement une logique structurelle clé.

Il s’agit d’un compromis évident en termes de convivialité, mais l’avantage est une gouvernance plus stricte, de meilleures pistes d’audit et la précision des résultats analytiques. Le changement oblige les équipes à comprendre ce qu’elles modélisent. C’est un changement positif. Si vous travaillez à grande échelle ou si vous prévoyez de le faire, vous voudrez de toute façon mettre en place ces contrôles.

Selon Robert Kramer, analyste principal chez Moor Insights & Strategy, cette évolution permet « d’organiser les espaces de travail et de rendre les rapports plus transparents ». Il souligne les améliorations apportées aux « pistes d’audit, à la clarté de l’historique et à la précision des données d’utilisation ». Si vous avez construit des systèmes qui doivent être conformes à des cadres réglementaires ou si vous injectez de l’IA dans votre pile analytique, ces améliorations ne sont pas seulement agréables à obtenir, elles sont essentielles.

Que doivent donc retenir les équipes dirigeantes de cette expérience ? La simplicité est utile lorsque vous expérimentez. Mais lorsque vous mettez en œuvre des connaissances à l’échelle de l’entreprise, dans les départements, les pays ou les lignes de produits, l’automatisation qui cache la complexité devient un handicap. Microsoft élimine ce handicap. Ce changement incite vos équipes à adopter une discipline à long terme. Si vous avez mis en place l’architecture et le personnel adéquats, vous ne vous contenterez pas de suivre le rythme, vous l’accélérerez.

Le passage à la création manuelle de modèles sémantiques peut ralentir le prototypage rapide pour les entreprises

La suppression de la couche d’automatisation a un coût réel, en particulier pour les équipes qui dépendent de la rapidité. Jusqu’à présent, les modèles sémantiques par défaut de Microsoft Fabric permettaient aux équipes techniques de lancer des flux de travail analytiques sans conception initiale lourde. C’est terminé. Désormais, chaque modèle sémantique doit être construit explicitement, sans échafaudage automatique ni raccourci.

Pour les équipes qui réalisent des preuves de concept, qui expérimentent de nouveaux ensembles de données ou qui agissent rapidement pour valider des indicateurs de performance clés, cela introduit davantage de frictions. Ce qui était auparavant instantané doit maintenant être planifié. Cela change le rythme de fonctionnement des équipes de science des données et d’analyse. Les startups et les entreprises de taille moyenne le ressentiront davantage, en particulier celles qui s’appuyaient fortement sur les modèles par défaut pour obtenir rapidement des informations.

Mais voilà : si vous perdez en commodité, vous gagnez en intégrité structurelle. Lorsque les modèles sont construits manuellement, vous gagnez en clarté sur la façon dont les mesures sont calculées, sur la façon dont les données circulent et sur la question de savoir qui est propriétaire de quoi. Cette précision est importante lorsque vos rapports influencent des millions de dollars de budget ou de décisions sur les produits. Le prototypage rapide est précieux, mais trop souvent, il véhicule des erreurs qui ont été intégrées dans les premières hypothèses non vérifiées.

Microsoft sait que la suppression de l’automatisation ralentit le processus dès le départ. Robert Kramer, analyste principal chez Moor Insights & Strategy, a noté que si ce changement « introduit une étape supplémentaire pour les utilisateurs en entreprise », il garantit également que les modèles utilisés sont de haute qualité et conçus intentionnellement.

Pour minimiser les perturbations, Microsoft propose un script de migration. Si vos équipes ne l’ont pas encore utilisé, il est temps. Ce script vous aide à vous éloigner des valeurs par défaut sans interrompre les fonctionnalités, ce qui vous donne une base sur laquelle vous pouvez vous appuyer. Plus tôt vous le ferez, moins vous serez confronté au chaos, surtout lorsque les anciens modèles ne seront officiellement plus pris en charge.

Si vous gérez une équipe d’ingénierie des données ou de veille stratégique, votre priorité doit être la préparation à la gouvernance. Il s’agit de d’améliorer les compétences de vos équipesIl s’agit d’améliorer les compétences de vos équipes, d’appliquer des définitions de modèles plus claires et d’allouer du temps à une structure plus réfléchie. Ne sous-estimez pas le changement de ressources.

Les grandes entreprises concurrentes s’orientent également vers des modèles de données curatées et gouvernées.

La décision de Microsoft de retirer les modèles sémantiques générés automatiquement n’est pas une mesure isolée. Elle reflète une évolution plus large des principales plateformes de cloud. Les dirigeants d’AWS et de Google mettent déjà l’accent sur des modèles de données curatifs et explicitement définis. L’objectif est le même : des couches de données structurées qui sont explicables, vérifiables et optimisées pour une utilisation responsable de l’IA.

Looker de Google exige des développeurs qu’ils définissent des modèles à l’aide de LookML, son langage de modélisation propriétaire. Plus récemment, il a intégré Gemini, un système alimenté par l’IA qui propose des suggestions de modèles et permet aux utilisateurs d’interagir avec les données par le biais d’invites au lieu d’écrire des requêtes complètes. Cela améliore la productivité, certes, mais le cœur reste manuel : la logique qui sous-tend les modèles doit toujours être dirigée et gouvernée par l’utilisateur.

AWS, en revanche, laisse l’apprentissage automatique recommander des champs à inclure dans les sujets QuickSight, mais la curation finale des modèles reste entre les mains de l’homme. C’est intentionnel. Ces entreprises veulent contrôler l’intégrité des modèles car elles savent que la qualité de vos couches de données affecte directement ce que l’IA voit, prédit et rapporte.

Robert Kramer, analyste principal chez Moor Insights & Strategy, a souligné que Microsoft s’oriente vers des « modèles curés et explicables qui fonctionnent bien avec l’IA et qui permettent de contrôler la gouvernance des données ». En d’autres termes, ce sur quoi les grandes entreprises sont réellement en concurrence n’est pas seulement la vitesse ou la facilité d’utilisation, c’est la confiance dans la base de données.

Pour les responsables de haut niveau, la conclusion est claire. Quelle que soit la plateforme, le message est le même : l’analyse améliorée par l’IA n’apporte de la valeur que si la structure sous-jacente est stable, transparente et conforme. Cela signifie moins de raccourcis et plus d’investissements dans des processus de modélisation contrôlés. Si votre entreprise n’en a pas encore fait une priorité, le moment est venu de le faire.

Le vrai risque est de ne pas moderniser votre infrastructure de données alors que vos concurrents progressent avec une IA prête pour la gouvernance et des tableaux de bord évolutifs construits à partir de modèles de données solides. La stratégie de Microsoft s’aligne sur cette réalité. Il en va de même pour ses concurrents. Vous avez besoin d’un plan qui le soit aussi.

Les entreprises doivent procéder à une transition proactive des modèles sémantiques par défaut existants afin de s’adapter au nouveau cadre.

Microsoft ne se contente pas de modifier un comportement prospectif, il modifie également la manière dont les systèmes existants sont gérés. Les modèles sémantiques par défaut déjà utilisés dans Fabric ne disparaîtront pas, mais ils seront découplés de leurs données d’origine. Cela signifie qu’ils perdront leurs mises à jour automatiques et deviendront des artefacts autonomes nécessitant une maintenance explicite. Si vos équipes n’interviennent pas, vous serez contraint de gérer des modèles fragiles qui ne s’alignent plus sur des environnements de données sources en constante évolution.

La meilleure chose à faire est d’agir maintenant. Utilisez les API d’administration de la structure de Microsoft pour localiser tous les modèles sémantiques par défaut actuels. Pour chacun d’entre eux, décidez de les conserver, de les fusionner ou de les retirer. Une fois que vous avez identifié ceux que vous souhaitez conserver, reconstruisez-les en utilisant des formats modernes et gouvernables : Power BI Project (PBIP) ou Tabular Model Definition Language (TMDL). Ces formats prennent en charge le contrôle des versions, la collaboration structurée et la gouvernance évolutive, autant d’éléments essentiels pour les environnements d’entreprise à grande échelle.

Au-delà des simples mises à jour techniques, cette transition implique un changement de comportement important au sein des équipes. Vos analystes et ingénieurs doivent comprendre comment concevoir des modèles efficaces et transparents. Cela implique de maîtriser des concepts tels que la conception de schémas en étoile, non seulement pour les performances, mais aussi pour la clarté, la maintenabilité et la conformité. Si votre équipe n’est pas familiarisée avec les principes sémantiques fondamentaux, cette transition sera inefficace. Avec une bonne préparation, elle devient une occasion d’élever les normes internes.

Robert Kramer, analyste principal chez Moor Insights & Strategy, conseille aux entreprises de commencer dès maintenant à étiqueter et à catégoriser les modèles existants. Selon lui, il est essentiel de nettoyer ces actifs dès le début pour éviter les problèmes ultérieurs, tant au niveau de la précision des rapports que des performances du système. Il considère également Microsoft Purview comme un point d’intégration intelligent, qui permet aux entreprises de cataloguer et de gérer les métadonnées de manière plus efficace.

Pour les chefs d’entreprise, cela signifie qu’il faut consacrer des ressources non seulement aux projets de migration, mais aussi à la formation et à la supervision de la gouvernance. Il s’agit d’un niveau de décision qui doit être pris en charge par les dirigeants, car la complexité et l’impact s’étendront à l’échelle de votre organisation. Les modèles alimentent les mesures. Les mesures guident les décisions. Si ces modèles ne sont pas bien construits ou maintenus avec discipline, les décisions basées sur les données perdent de leur valeur.

Les entreprises qui considèrent ce changement comme une mise à jour ponctuelle des outils ne seront pas à la hauteur. Celles qui l’utilisent pour renforcer la responsabilité des équipes de BI et d’IA seront plus performantes, à la fois en termes d’efficacité et de confiance dans leurs données. C’est là que la gouvernance devient un avantage concurrentiel.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Microsoft renforce la gouvernance des données dans fabric : Les dirigeants doivent se préparer à la suppression des modèles sémantiques par défaut générés automatiquement en s’assurant que les équipes sont équipées pour construire des modèles manuellement, afin de renforcer la responsabilité, la transparence des données et la gouvernance à l’échelle.
• Le prototypage sera ralenti, mais la qualité augmentera : Les dirigeants doivent s’attendre à un impact à court terme sur la vitesse de prototypage, mais ce compromis sera compensé par des modèles de données plus cohérents, plus vérifiables et de meilleure qualité pour l’analyse et le reporting.
• La tendance de l’industrie soutient la modélisation curative : Microsoft s’aligne sur AWS et Google en imposant des couches sémantiques curatives ; les dirigeants devraient considérer cela comme une évolution concurrentielle à long terme vers des architectures de données explicables et prêtes pour l’IA.
• La planification de la transition est essentielle : Les organisations doivent identifier, reconstruire et modifier les modèles sémantiques clés avant l’échéance de 2025. Donnez la priorité à la gouvernance des modèles, à la formation des équipes et à la gestion des métadonnées dès maintenant afin d’éviter toute perturbation opérationnelle ultérieure.