Microsoft transforme la fabrication
Fabric n’est plus seulement une plateforme de données, elle évolue vers quelque chose de plus utile. Ce que Microsoft fait ici, c’est remodeler Fabric pour en faire une couche centrale de prise de décision au sein de l’entreprise. Il ne s’agit pas seulement de mises à jour techniques, mais d’un changement fonctionnel qui modifie la façon dont les entreprises peuvent fonctionner et être compétitives en temps réel.
La nouvelle version de Fabric est conçue pour briser les silos de données et intégrer des sources de données structurées et semi-structurées directement dans des flux de travail unifiés. Cela inclut une intégration étroite avec des systèmes tels que SQL Server et Cosmos DB. Elle prend des données qui étaient habituellement dispersées et fragmentées, les rassemble en un seul endroit, puis exécute des analyse en temps réel en temps réel. Cela signifie que les informations sont plus rapides, plus claires et plus proches de la source de vérité.
Pour les dirigeants, cela réduit les obstacles à la prise de décisions critiques. Vous n’avez plus besoin d’attendre des rapports par lots ou de passer d’un système à l’autre. Fabric rassemble les données opérationnelles, télémétriques et analytiques au sein d’une infrastructure partagée. Que vous travailliez sur le développement de produits, la logistique ou l’engagement des clients, l’impact est immédiat. Un accès plus rapide aux informations permet de prendre des décisions plus rapides. Des décisions plus rapides signifient une optimisation plus serrée. C’est le jeu.
Michael Ni, analyste principal chez Constellation Research, l’a bien décrit. Selon lui, Fabric n’est plus seulement une plateforme de données, mais une « couche d’infrastructure décisionnelle ». C’est important. Les entreprises n’ont plus besoin de traiter séparément les données, l’IA et la stratégie. Elles travaillent désormais ensemble.
Du point de vue de l’efficacité de la plateforme, Microsoft se concentre également sur la simplification de l’intégration, un obstacle de longue date pour l’informatique d’entreprise. L’architecture de Fabric est conçue pour réduire la complexité et les coûts tout en donnant aux équipes chargées des données une plus grande marge de manœuvre. Ce changement permet aux entreprises d’évoluer vers des applications agentiques plus précises et personnalisables, des agents logiciels conçus pour prendre des décisions et agir de manière autonome, en s’appuyant sur des données en temps réel.
Intégration de Cosmos DB dans Fabric
L’ajout de Cosmos DB à Fabric n’est pas seulement une fonctionnalité du produit, c’est une amélioration structurelle pour les entreprises qui construisent des applications d’IA agentique. Ces applications s’appuient sur des données fiables et réactives. Dans de nombreuses entreprises, ces données sont fragmentées entre différents systèmes, ce qui rend difficile l’entraînement de modèles précis ou la génération d’informations significatives en temps réel. La décision de Microsoft d’intégrer Cosmos DB à la plateforme Fabric élimine un obstacle majeur : les données semi-structurées dispersées.
Cosmos DB gère des charges de travail semi-structurées à fort volume, comme les journaux d’événements, les interactions avec les clients ou les données IoT. En intégrant Cosmos DB à Fabric, Microsoft crée une couche de données unifiée qui traite les données structurées et semi-structurées ensemble. Il ne s’agit pas de cosmétique, mais de performance et de précision. Lorsqu’une application intelligente puise dans une source unique et intégrée de données actuelles, les décisions qu’elle prend sont plus précises et plus pertinentes.
Arun Ulag, vice-président d’Azure Data, a expliqué clairement les implications de cette intégration. Selon lui, cette intégration permet aux entreprises d’intégrer des données semi-structurées dans Fabric, où elles peuvent être analysées en même temps que des ensembles de données structurées. Le résultat est une base opérationnelle qui soutient le développement d’agents intelligents, des systèmes d’IA qui évaluent les données, tirent des conclusions et prennent des mesures de leur propre chef.
Michael Ni, de Constellation Research, est allé encore plus loin. Il a souligné que les données fragmentées ralentissent les entreprises et rendent l’intelligence en temps réel plus difficile à atteindre. Selon lui, en combinant les opérations unifiées de Fabric avec Cosmos DB, vous obtenez la base nécessaire pour faire fonctionner des agents d’intelligence artificielle qui fournissent des informations au fur et à mesure, et non après.
Pour les dirigeants, le message est simple. Grâce à ces mises à niveau, il devient plus facile de déployer l’IA dans les différents secteurs d’activité sans avoir à reconstruire l’infrastructure. Vous pouvez extraire davantage de valeur des données dont vous disposez déjà. Le système évolue, fonctionne à la demande et contribue à combler le fossé entre le signal et l’action.
Il ne s’agit pas d’une solution d’avenir, mais d’une solution opérationnelle dès maintenant. L’intégration de Cosmos DB est en avant-première, ce qui signifie que Microsoft est en train de la peaufiner avant de la diffuser à grande échelle. Mais pour les entreprises tournées vers l’avenir qui développent des applications agentiques, c’est un signal : l’infrastructure est prête.
Le bâtisseur de jumeaux numériques au sein de Fabric
Microsoft a introduit un constructeur de jumeaux numériques dans la pile Real-Time Intelligence de Fabric. Celui-ci permet aux entreprises de modéliser à la fois des systèmes physiques, tels que des machines, des appareils ou des infrastructures, et des entités logiques, telles que des clients, des processus ou des flux de travail. Ce qui le distingue, c’est son intégration directe dans un environnement à code bas, ce qui le rend plus accessible aux équipes d’ingénieurs et aux développeurs en contact avec les entreprises qui souhaitent étendre l’automatisation à l’ensemble de leurs opérations.
Traditionnellement, la construction de jumeaux numériques nécessite des plateformes spécialisées, des pipelines de données déconnectés et une coordination manuelle importante. Avec Fabric, ces contraintes sont supprimées. La télémétrie, les données en continu, les journaux et les flux de travail peuvent désormais être connectés directement à un modèle virtuel, ce qui permet une surveillance, une simulation et un contrôle en temps réel. Cela crée une boucle de rétroaction continue entre l’activité physique et la surveillance numérique.
Arun Ulag, vice-président d’Azure Data chez Microsoft, a clairement expliqué que l’automatisation des processus est tout à fait réalisable grâce à ce constructeur de jumeaux numériques. Au-delà du suivi des comportements, il permet aux entreprises d’agir sur des signaux en direct, de modéliser les résultats et de s’adapter en temps réel à l’aide de flux de travail infusés par l’IA.
Michael Ni, de Constellation Research, a souligné que l’approche de Microsoft était différente. Alors que les jumeaux numériques standard offrent des modèles statiques, le constructeur de jumeaux de Fabric fonctionne comme une couche d’intelligence fondamentale. Il incorpore des modèles historiques, des règles commerciales, des données de capteurs et des données en temps réel, puis affine ces données sous forme de graphiques. Ces graphes guident l’ingénierie des fonctions d’apprentissage automatique à l’échelle et génèrent des modèles de décision que les agents en aval peuvent appliquer de manière autonome.
Pour les dirigeants, cela permet d’automatiser les fonctions à forte valeur ajoutée, la maintenance prédictive, la modélisation du comportement des clients, le routage dynamique et l’optimisation opérationnelle, sans avoir à créer des flux à partir de zéro. Il s’agit d’une infrastructure stratégique. Elle prend des données en temps réel et les transforme en quelque chose d’exploitable qui s « étend à travers les systèmes, les rôles et les résultats. La fonctionnalité est encore à l » étude, mais la direction est claire : l’automatisation est intégrée dans la couche de données, et non pas boulonnée au-dessus.
Des améliorations telles que le copilote Power BI et OneLake
Microsoft continue d’affiner Fabric, non seulement en tant que plateforme technique, mais aussi en tant que couche commerciale unifiée où l’intelligence, l’automatisation et la compréhension sont intégrées directement dans les flux de travail quotidiens. L’une des mises à jour les plus significatives est l’amélioration de l’expérience Copilot dans Power BI. Cet outil permet aux développeurs, et de plus en plus aux utilisateurs professionnels, d’intégrer l’analyse dans les opérations quotidiennes avec un minimum de friction.
Copilot est conçu pour interpréter les invites et générer automatiquement des visuels, des rapports ou des mesures en contexte. Il réduit les efforts manuels et les obstacles techniques traditionnellement nécessaires pour obtenir des informations à partir de vastes ensembles de données. Cela permet d’accélérer les évaluations de performance, les analyses opérationnelles et la planification stratégique, sans attendre les analystes dédiés ou les cycles de reporting. Il en résulte des gains de vitesse cumulés sur l’ensemble des boucles de décision.
Parallèlement, Microsoft a étendu les capacités de OneLake au sein de Fabric. OneLake agit comme un système de fichiers unifié au sein de la plateforme, et les nouvelles fonctionnalités se concentrent sur la facilité de stockage des fichiers, la conversion des données et la compatibilité entre les formats de données. Cet aspect est plus important qu’il n’y paraît. Le stockage de données disparates et le formatage incohérent continuent d’être des défis majeurs pour les grandes organisations. La rationalisation de ces fonctions rend la plateforme à la fois plus rapide et moins coûteuse à maintenir.
Prises ensemble, les mises à jour de Copilot et de OneLake concernent moins les outils individuels que la réduction de la charge opérationnelle. Fabric permet désormais de prendre des décisions, d’établir des rapports et d’utiliser des données sans réécriture importante ni complexité architecturale supplémentaire. Elle rapproche l’automatisation et la visibilité du point d’exécution.
Pour les dirigeants, cela signifie moins de temps à attendre les informations et moins d’écarts entre les données et l’action. Les équipes peuvent aller plus vite, construire avec moins de moyens et opérer avec plus de précision dans tous les départements. La plateforme est en train de devenir un système qui ne se contente pas de stocker et d’analyser, mais qui agit, s’adapte et évolue.
Faits marquants
- Fabric devient une infrastructure décisionnelle : Microsoft repositionne Fabric en tant que couche centrale de prise de décision, intégrant les données en temps réel, l’IA et les systèmes d’entreprise. Les dirigeants devraient évaluer Fabric en tant que plateforme fondamentale pour réduire la complexité opérationnelle et accélérer les actions basées sur la connaissance.
- Cosmos DB permet la mise en œuvre d’applications agentiques : En intégrant Cosmos DB, Fabric prend désormais en charge les données structurées et semi-structurées pour les agents intelligents de nouvelle génération. Les entreprises qui souhaitent déployer l’IA à grande échelle devraient privilégier une architecture de données unifiée afin d’éliminer la fragmentation et d’augmenter la vitesse de prise de décision.
- Les jumeaux numériques débloquent l’automatisation complète des processus : Le nouveau constructeur de jumeaux numériques de Fabric permet aux entreprises de créer des modèles en direct, alimentés par l’IA, d’actifs physiques et de systèmes d’entreprise. Les dirigeants devraient évaluer cette capacité pour automatiser des flux de travail complexes et mener des opérations adaptatives en temps réel.
- Power BI copilot et OneLake rationalisent l’action : L’automatisation accrue de Power BI et l’amélioration du traitement des données grâce à OneLake réduisent le temps de prise de conscience des équipes. Les dirigeants devraient tirer parti de ces outils pour intégrer l’intelligence dans les flux de travail tout en minimisant les retards et les frais généraux liés à l’établissement de rapports.
