Sommaire
Le secteur technologique est à l’aube d’une transformation profonde, portée par l’essor des agents basés sur l’intelligence artificielle. La fameuse ère agentique. Dans un entretien avec Matthew Berman, Satya Nadella, PDG de Microsoft, partage sa vision de cette transition en insistant à la fois sur les changements nécessaires dans l’architecture technologique et sur la distinction essentielle entre usages personnels et professionnels de ces nouveaux agents. Je vous fais un résumé de cet échange, éclairant sur ce que Microsoft, et plus largement l’industrie IT va promouvoir dans les années à venir.
Réinventer la pile technologique pour l’ère agentique
Pour Nadella, l’IA et le « web agentique » exigent de repenser chaque couche de la pile technologique, en repartant de ses fondements. Pour mémoire, on qualifie d’ère agentique, l’émergence et la généralisation des agents intelligents — des systèmes autonomes, souvent alimentés par l’intelligence artificielle, capables d’agir de manière proactive pour accomplir des tâches au nom des utilisateurs.
Pour mener à bien cette évolution, l’infrastructure doit se muer en véritables « usines d’IA », bien au-delà de la simple accumulation de GPU : stockage massif et capacité de calcul général sont tout aussi cruciaux. Les agents, plus exigeants que toute autre charge de travail passée, nécessitent une puissance inédite, même à une autre échelle.
Pour Nadella, la donnée évolue elle aussi : elle devient « intelligente », en intégrant un moteur de raisonnement – tel un grand modèle de langage (LLM) – directement dans la base de données. Cette innovation ouvre la voie à des requêtes plus riches, comme le montre l’intégration d’un LLM dans une requête SQL sur Postgres. L’objectif est de capitaliser sur l’existant tout en le rendant compatible avec les nouvelles exigences de l’IA.
Microsoft 365 : une réinvention du travail par l’IA
Microsoft 365, l’application pivot de Microsoft, joue un rôle central dans cette transformation à travers trois modes d’interaction :
1. Une nouvelle interface centrée sur les agents : un espace unifié pour la recherche, la discussion et l’utilisation de « carnets » (notebooks), permettant de structurer des données hétérogènes et de déléguer des tâches à des agents spécialisés. Le Copilot Studio donne même la possibilité de créer ses propres agents.
2. Teams comme plateforme collaborative augmentée : les agents deviennent « multijoueurs », intégrés aux réunions et aux canaux Teams, enrichissant la collaboration par une assistance IA en temps réel.
3. Une intégration fluide dans les outils existants : à l’image de GitHub Copilot dans VS Code, chaque application (Excel, Word, etc.) devient un environnement enrichi, comme un « IDE avec chat ». L’utilisateur reste concentré sur sa tâche tout en bénéficiant d’une assistance experte.
Vers un Web Agentique : repenser les applications d’entreprise
Le web agentique reconfigure le paysage des applications d’entreprise, en particulier les solutions SaaS. Une nouvelle couche d’orchestration s’impose, coordonnant les services et les données de multiples systèmes. Les applications devront s’inscrire dans cette dynamique, en prenant en charge des protocoles comme MCP, pour accomplir des processus métiers complexes. L’objectif n’est plus un outil unique, mais l’efficacité du processus final pour le client. Cette approche nécessite teoutefois une nouvelle approche du système d’exploitation.
Faire coexister l’IA et les systèmes informatiques classiques : une architecture à réinventer
Selon Satya Nadella, l’évolution actuelle de l’informatique efface peu à peu la distinction entre deux types de systèmes : ceux qui sont déterministes (prévus pour toujours réagir de la même façon à une même action) et ceux qui sont stochastiques, comme les agents d’intelligence artificielle, dont le comportement peut varier en fonction du contexte ou des données.
Prenons un exemple simple : dans un jeu vidéo, chaque fois que vous appuyez sur un bouton de la manette Xbox, une nouvelle scène est générée à l’écran. Ce contenu n’est pas écrit à l’avance, il est produit dynamiquement, en fonction de vos actions. C’est ce type de logique générative qu’on retrouve aussi dans les systèmes basés sur l’IA.
Mais cette approche pose un défi quand on l’intègre à des systèmes plus « classiques », comme un système d’exploitation (Windows, par exemple), conçu pour être stable et prévisible. Même dans ces systèmes que l’on croit « sous contrôle », il devient de plus en plus difficile de garantir leur fonctionnement exact dans tous les cas. Et lorsque des agents IA entrent en scène, avec leur logique moins prévisible, il faut repenser la manière dont ces différents composants cohabitent.
C’est là qu’intervient la vision de Microsoft : permettre à ces agents intelligents de travailler aux côtés des systèmes traditionnels, tout en posant des règles strictes de fonctionnement et de sécurité.
Un bon exemple est celui de l’agent de codage utilisé avec GitHub Actions. Cet agent fonctionne dans un environnement fermé, comme une machine virtuelle, un peu comme une « pièce sécurisée » dans laquelle on peut contrôler ce qu’il est autorisé à faire. On peut, par exemple, décider s’il a accès à Internet ou à certains outils en ligne, ou encore suivre toutes ses actions grâce à un journal d’audit qui enregistre ses moindres gestes.
Ce modèle permet à Microsoft d’apprendre à faire collaborer le code classique (prévisible) avec les agents IA (moins prévisibles). L’objectif n’est pas de remplacer les systèmes traditionnels, mais de mettre en place des mécanismes robustes pour encadrer leur interaction, y compris au niveau du système d’exploitation.
Microsoft cherche à bâtir une architecture capable de mélanger intelligemment ces deux mondes : celui de la logique stricte et celui de l’intelligence adaptative, tout en garantissant sécurité, contrôle et transparence.
Séparer agents persos et pros
Un enjeu clé réside dans la cohabitation des agents personnels et professionnels. Microsoft établit une séparation stricte entre les deux, à l’image de celle entre e-mail privé et professionnel. Cette différenciation est vitale pour des raisons de confidentialité et de propriété intellectuelle.
Ainsi, Microsoft Account est utilisé pour les usages personnels, tandis que Entra ID (anciennement Azure Active Directory) est réservé aux usages professionnels via Microsoft 365 Copilot. Cette frontière est renforcée par l’usage de profils distincts dans les navigateurs comme Edge, évitant toute fuite de données entre les sphères personnelle et professionnelle.
Sécurité et gouvernance
Les agents d’entreprise sont considérés comme des actifs intellectuels, au même titre que le travail des employés. Microsoft étend donc ses « rails » de gestion et de sécurité à ces entités numériques. Chaque agent possède un ID Entra, bénéficie d’un accès conditionnel et d’une supervision sécurisée. Leur environnement est traité comme un poste de travail, protégé par des outils comme Microsoft Defender, avec un audit complet des activités.
Productivité, Société et Durabilité :l’IA à l’épreuve du réel
Satya Nadella voit en l’IA un moteur de croissance économique et de productivité, capable d’avoir un impact concret – par exemple, en améliorant la qualité des réunions médicales dans l’oncologie. Il insiste toutefois sur la nécessité de répondre aux défis humains et planétaires.
Face aux préoccupations sur la consommation énergétique de l’IA, Microsoft mise sur une vision d’abondance durable. L’ambition : maximiser le rendement énergétique (mesuré en « tokens par dollar par watt »). Bien que l’empreinte énergétique de l’IA reste modeste aujourd’hui, elle devrait doubler, nécessitant une « permission sociale ». Cette approbation ne sera accordée que si l’IA démontre sa valeur, notamment dans la santé, l’éducation, la recherche ou encore le soutien aux PME.
Une refonte complète de l’infrastructure
La transition vers l’ère des agents IA est en marche et impose une refonte complète des infrastructures, des outils et des usages. Microsoft tente de transformer Microsoft 365 en plateforme intelligente, tout en renforçant les garanties en matière de sécurité, confidentialité et propriété des données. La séparation stricte entre Copilot personnel et professionnel symbolise cette vigilance.
Comme le souligne Satya Nadella, nous sommes « au milieu du gué » de cette transformation. Il y a encore loin de la coupe aux lèvres. A ce jour, l’IA générative, pour puissante qu’elle soit n’autorise pas encore qu’on lui délègue sa confiance pour effectuer de manière automatisée des tâches critiques, où même plus triviale (automatisation de calculs dans Excel, Emails…). Toutefois, la vitesse de développement et surtout les enjeux économiques pour les principaux acteurs induisent une accélération et surtout une adoption à marche forcée par les utilisateurs finals, qu’ils le souhaitent ou non. Il y a eu des précédents dans l’histoire récente.
Retrouvez l’entretien complet de Satya Nadella avec Matthew Berman.
Laisser un commentaire