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Lab 011 : Copilot Studio — Premier agent

Niveau : L100 Parcours : Agent Builder — Teams Durée : ~30 min 💰 Coût : Essai gratuit — Essai gratuit de Microsoft Copilot Studio (pas de carte bancaire pendant les 30 premiers jours)

Ce que vous apprendrez

  • Naviguer dans le canevas de Copilot Studio (créateur d'agents sans code / low-code)
  • Créer un agent de questions-réponses à partir d'une source de connaissances (document FAQ)
  • Tester votre agent dans le panneau de test intégré
  • Publier l'agent sur Microsoft Teams
  • Comprendre les sujets, les déclencheurs et le comportement de repli

Introduction

Microsoft Copilot Studio est une plateforme graphique low-code permettant de créer des agents d'IA conversationnelle sans écrire de code. Vous définissez des sujets (flux de conversation), connectez des sources de connaissances et publiez sur Teams, des sites web ou d'autres canaux en quelques minutes.

Ce lab construit un agent de service client pour l'entreprise fictive OutdoorGear Inc., basé sur une FAQ produit.

Prérequis

  • Compte Microsoft (gratuit sur account.microsoft.com)
  • Essai Copilot Studio : copilotstudio.microsoft.com → Démarrer l'essai gratuit
  • Microsoft Teams (l'édition personnelle gratuite fonctionne)

Pas de carte bancaire nécessaire

L'essai gratuit de Copilot Studio dure 30 jours et ne nécessite pas de coordonnées de paiement.

Exercice du lab

Étape 1 : Créer un nouveau Copilot

  1. Accédez à copilotstudio.microsoft.com
  2. Connectez-vous avec votre compte Microsoft
  3. Cliquez sur Créer → Nouvel agent
  4. Remplissez :
  5. Nom : OutdoorGear Assistant
  6. Description : Customer service agent for OutdoorGear Inc. — answers product and policy questions
  7. Instructions : You are a friendly customer service agent for OutdoorGear Inc. Answer questions about products, return policies, shipping, and warranties. Be concise and helpful.
  8. Cliquez sur Créer

Étape 2 : Ajouter une source de connaissances

  1. Dans le panneau de gauche, cliquez sur Connaissances
  2. Cliquez sur Ajouter des connaissances → Site web public ou fichier
  3. Entrez cette URL (notre FAQ d'exemple) : 
    https://raw.githubusercontent.com/lcarli/AI-LearningHub/main/data/knowledge-base.json
    Ou cliquez sur Charger un fichier et collez d'abord ce contenu dans un fichier .txt.

Utilisation de knowledge-base.json

Le fichier data/knowledge-base.json contient 42 documents incluant des guides produits, des politiques de retour, des FAQ et des informations d'expédition — le tout pré-formaté pour le RAG.

Étape 3 : Tester les connaissances intégrées

  1. Cliquez sur Tester dans le coin supérieur droit
  2. Dans le panneau de discussion, essayez ces questions :
  3. What is your return policy?
  4. Do you have waterproof boots?
  5. How long does shipping take?
  6. L'agent devrait répondre à partir de la source de connaissances et citer l'endroit où il a trouvé la réponse

Étape 4 : Créer un sujet personnalisé

Les sujets personnalisés vous permettent de remplacer les réponses IA par des flux déterministes pour des intentions spécifiques.

  1. Cliquez sur Sujets dans le panneau de gauche
  2. Cliquez sur Ajouter un sujet → À partir de zéro
  3. Nommez-le : Order Status
  4. Sous Phrases de déclenchement, ajoutez :
  5. Where is my order
  6. Track my order
  7. Order status
  8. What happened to my order
  9. Ajoutez un nœud Message : 
    To check your order status, please visit our order portal at outdoorgear.com/orders or call 1-800-OUTDOOR. Have your order number ready!
  10. Ajoutez un nœud Fin de conversation
  11. Cliquez sur Enregistrer

Étape 5 : Tester le sujet personnalisé

Dans le panneau de test, tapez : Where is my order?

L'agent devrait utiliser le flux de votre sujet personnalisé, et non le repli IA. Remarquez comment les sujets déterministes ont la priorité sur les réponses génératives de l'IA.

Étape 6 : Publier sur Teams

  1. Cliquez sur Publier dans le panneau de gauche
  2. Cliquez sur Publier pour mettre l'agent en ligne
  3. Cliquez sur Canaux → Microsoft Teams
  4. Cliquez sur Activer Teams
  5. Cliquez sur Ouvrir l'agent — cela ouvre un lien profond
  6. Dans Teams, cliquez sur Ajouter pour installer l'agent en tant qu'application
  7. Commencez à discuter avec votre OutdoorGear Assistant dans Teams !

Architecture de Copilot Studio

┌─────────────────────────────────────────┐
│          Copilot Studio                 │
│                                         │
│  ┌─────────────┐   ┌─────────────────┐  │
│  │   Topics    │   │  Generative AI  │  │
│  │ (no-code    │   │  (knowledge +   │  │
│  │  flows)     │   │   LLM fallback) │  │
│  └──────┬──────┘   └────────┬────────┘  │
│         │   Topic match?    │           │
│         │ ◄─────────────────┘           │
│         ▼                               │
│     User message                        │
└─────────────────────────────────────────┘
         │
         ▼
  Channels: Teams, Web, Slack, ...

Ordre de priorité : 1. Sujets personnalisés (correspondance exacte des déclencheurs) → déterministe 2. Sujets système intégrés (escalade, repli) 3. Réponses génératives de l'IA à partir des sources de connaissances

Quand utiliser Copilot Studio vs le code professionnel

Copilot Studio Code professionnel (SK/MCP)
Utilisateurs métier, sans code Développeurs
Prototypage rapide Logique complexe
Intégration Teams/SharePoint Intégrations personnalisées
Flux basés sur une interface graphique Contrôle programmatique
Personnalisation limitée Flexibilité totale

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