Créer des assistants Copilot qui servent vraiment : méthode et retours d’expérience

L’IA générative dans les outils Microsoft ne se limite plus à la simple rédaction de texte ou au résumé de réunions. Avec l’arrivée de Copilot Studio, les entreprises peuvent désormais créer leurs propres assistants IA, adaptés à leurs métiers, leurs données et leurs enjeux.

Mais derrière cette promesse séduisante se cache une réalité plus nuancée : tous les assistants ne se valent pas. Certains peinent à trouver leur public, d’autres deviennent rapidement obsolètes ou passent inaperçus. À l’inverse, les assistants bien conçus — pensés pour un usage précis, testés avec des utilisateurs réels, connectés aux bons contenus — peuvent faire gagner un temps précieux à des équipes opérationnelles.

À partir du webinaire  "Adoption et transformation IA : Microsoft Copilot en pratique dans les entreprises" organisé par Unow et Dynergie, cet article propose une méthode concrète et des retours d’expérience pour créer des assistants Copilot qui répondent à un vrai besoin.

Ce que permet (vraiment) Copilot Studio aujourd’hui

Copilot Studio est la plateforme de Microsoft dédiée à la création d’assistants IA sur mesure. Contrairement au Copilot standard qui repose sur des modèles génériques, Copilot Studio permet de concevoir un assistant spécifique à un métier, un usage ou une équipe.

Voici ce qu’il est possible de faire aujourd’hui :

• Créer un assistant conversationnel avec une interface simple à personnaliser (questions/réponses, arborescence, logique conditionnelle…).

• Connecter l’assistant à des sources de données internes : documents stockés sur SharePoint, OneDrive, intranet ou tout autre outil métier.

• Définir des scénarios d’usage adaptés à des irritants concrets (ex. : répondre à des questions RH internes, faciliter la préparation commerciale, générer des reporting…).

• Intégrer l’assistant dans l’environnement quotidien des collaborateurs, comme Microsoft Teams, une page intranet ou un CRM.

« On peut aujourd’hui créer un assistant Copilot pour un métier en moins de deux semaines, à condition d’avoir un besoin clair, un périmètre bien défini, et les bons contenus. » – Johan Putters, Dynergie

Cette approche change la donne : on ne cherche plus à créer un assistant universel, mais à concevoir un outil métier, ciblé, utile, évolutif.

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 Identifier un vrai irritant métier

Un assistant Copilot utile est d’abord une réponse à un irritant concret. L’une des erreurs les plus fréquentes dans la création d’assistants IA consiste à partir d’une idée « géniale », sans l’ancrer dans une problématique métier réelle, fréquente et irritante.

Durant le webinaire, les intervenants ont insisté sur un point : l’usage précède la technologie. L’efficacité d’un assistant ne se mesure pas à sa sophistication technique, mais à sa capacité à :

• soulager une tâche récurrente,

• faire gagner du temps,

• sécuriser une étape métier,

• ou faciliter l’accès à une information critique.

Voici quelques questions clés à se poser pour bien cadrer le besoin :

• Quelle tâche manuelle revient trop souvent dans l’équipe ciblée ?

• Quels documents ou sources d’information sont difficiles d’accès ?

• Quelles questions reviennent sans cesse dans un canal Teams ou une réunion hebdo ?

• Où observe-t-on une perte de temps, une friction ou une incertitude ?

🔎 Exemple illustré : 
Chez Getlink, lors de la formation menée par Unow, un assistant a été conçu pour aider les RH à répondre aux questions internes sur la formation. Le besoin venait du terrain : une avalanche de questions répétitives sur les dispositifs et les droits. Le résultat : un assistant connecté aux documents RH, accessible depuis Teams, avec un taux d’usage très élevé.

Autre exemple évoqué : un assistant conçu pour générer des briefs commerciaux à partir de données clients internes, dans une grande entreprise de transport. L’assistant ne fait « que » regrouper des informations existantes — mais il le fait bien, rapidement, et dans un format prêt à l’emploi.

Moralité : un assistant utile commence souvent par un irritant modeste, mais bien identifié.

Découvrez notre formation dédiée à Microsoft Copilot : Les fondamentaux de Microsoft Copilot

Impliquer les utilisateurs dès la conception

Créer un assistant performant, ce n’est pas seulement une affaire de développement ou d’intégration. C’est, avant tout, un projet d’écoute et de co-construction avec les utilisateurs finaux.

Ce que l’on retient des retours d’expérience partagés dans le webinaire, c’est que les assistants qui fonctionnent le mieux sont ceux qui ont été conçus avec — et non pour — les équipes concernées.

Pourquoi impliquer les utilisateurs dès le départ ?

• Pour mieux comprendre leurs besoins réels, au-delà des suppositions.

• Pour cartographier les formulations typiques, les expressions terrain, les cas ambigus.

• Pour créer un assistant qui “parle leur langue” et colle à leur quotidien.

• Pour anticiper les freins à l’adoption.

Méthodes citées par les intervenants :

• Réunions exploratoires avec les utilisateurs métier.

• Collecte d’un corpus de questions types ou de cas fréquents.

• Tests utilisateur rapides sur des versions intermédiaires.

• Intégration d’un retour d’expérience direct dans le déploiement.

🔎 Exemple illustré :
Dans un service RH, les questions posées à l’assistant n’étaient pas toujours formulées comme dans la documentation officielle. Les utilisateurs parlaient d’« entretien pro », là où la base de connaissances mentionnait « entretien professionnel ». Le fait d’inclure les expressions terrain dans la phase de conception a permis d’améliorer considérablement la compréhension de l’IA.

En résumé : plus l’assistant est nourri par le langage et les pratiques réelles des utilisateurs, plus il est utile, adopté et efficace.

Connecter aux bonnes sources d’information

Un assistant IA, aussi bien conçu soit-il sur la forme, ne sera jamais pertinent s’il ne s’appuie pas sur des contenus fiables, à jour et structurés. Le choix et la qualité des sources sont donc un facteur clé de réussite.

La pertinence des réponses générées dépend moins de la technologie que de l’environnement informationnel dans lequel elle opère.

Voici les pratiques à retenir.

Identifier les contenus utiles

Les projets présentés dans le webinaire ont montré que les contenus les plus utiles ne sont pas toujours ceux auxquels on pense en premier.

• Dans les projets RH, il s’agit souvent de documents internes : politiques de formation, conventions collectives, guides internes, modèles de mails, etc.

• Dans les équipes commerciales : grilles d’analyse d’appels d’offres, cas clients, bases de propositions, éléments différenciateurs.

• Dans les fonctions support : FAQ internes, règles de gestion, process de validation.

Les documents doivent être non seulement accessibles, mais surtout compréhensibles par le modèle : format texte clair, structuration logique, pas trop de bruit (annotations, doubles colonnes, commentaires).

Centraliser et structurer les données

Un autre point souligné dans le webinaire concerne la structuration des sources. Trop souvent, les contenus utiles sont éparpillés entre plusieurs dossiers, SharePoint, intranets ou mails.

La création d’un assistant est l’occasion de centraliser, nettoyer et organiser l’information :

• Constitution d’un dossier de référence (sur OneDrive ou SharePoint).

• Structuration des documents avec des titres, des résumés, une table des matières.

• Mise à jour des contenus pour s’assurer de leur validité.

🔎 Exemple illustré :
Un assistant RH développé avec Copilot Studio s’appuyait initialement sur un document de 60 pages. Résultat : des réponses trop longues ou à côté. La création d’un guide synthétique de 10 pages, plus lisible, a permis d’améliorer considérablement la qualité des réponses.

Penser la gouvernance de la donnée

Dernier point : il ne suffit pas de connecter un assistant aux bonnes sources. Il faut aussi réfléchir à leur mise à jour dans le temps.

• Qui s’assure que les documents restent à jour ?

• Quelle fréquence de mise à jour ?

• Quelle procédure en cas de changement de politique interne ?

C’est ce qu’ont appelé les intervenants une “gouvernance de la connaissance”. Sans elle, l’assistant devient rapidement obsolète — et donc inutile, voire contre-productif.

Tester, corriger, itérer : la clé d’un assistant réellement utile

Créer un assistant Copilot efficace ne se résume pas à le configurer une fois pour toutes. Comme l’ont souligné les intervenants du webinaire, l’utilité réelle d’un assistant IA se mesure dans l’usage, sur la durée. D’où l’importance d’une phase de test structurée, suivie d’ajustements continus.

Organiser une phase de test ciblée

Avant un déploiement plus large, plusieurs entreprises choisissent de tester leur assistant IA auprès d’un petit groupe de collaborateurs représentatifs du métier ciblé.

Les bonnes pratiques observées dans les retours d’expérience :

• Recruter 5 à 10 testeurs internes, aux profils variés (niveau de maîtrise numérique, ancienneté, rôle).

• Proposer un panel de situations types à tester (questions fréquentes, cas d’usage concrets).

• Collecter les retours à chaud via un formulaire structuré ou des entretiens courts.

Cette approche permet de détecter rapidement les biais, les limites ou les incompréhensions.

Suivre des indicateurs d’usage simples

Les entreprises les plus avancées n’attendent pas des KPIs complexes. Elles s’appuient sur quelques indicateurs simples, mais révélateurs :

• Taux d’utilisation hebdomadaire ou mensuel.

• Types de questions posées.

• Nombre de questions sans réponse.

• Taux de satisfaction déclaré par les utilisateurs.

Un indicateur en particulier s’est révélé utile : le nombre de réponses jugées “réutilisables en l’état” sans correction. Il permet de mesurer la valeur directe produite par l’assistant.

Corriger en continu : contenu, formulation, logiques

L’itération ne porte pas que sur le fond des réponses. Elle touche plusieurs leviers :

• Les sources : compléter ou reformuler les documents utilisés.

• La formulation des questions proposées : simplifier, clarifier.

• Les logiques internes (si l’assistant suit un arbre de décision) : ajouter des conditions, corriger des erreurs de redirection.

🔎 Exemple illustré :
Un assistant RH avait un taux de réponse jugée utile de 60 % en phase 1. Après deux cycles d’itération (ajout de contenus synthétiques, simplification du ton), ce taux est passé à 85 %.

Conclusion : des assistants IA utiles, parce qu’utilisés

L’intégration d’assistants IA dans l’environnement Copilot ne doit pas être abordée comme un simple projet technique ou une démonstration de modernité. Ce que montre le retour d’expérience des entreprises accompagnées par Unow et Dynergie, c’est que la vraie valeur d’un assistant Copilot repose sur trois piliers :

• Sa proximité avec les besoins métier, via une conception centrée sur l’usage réel.

• Sa simplicité d’accès et de langage, pour lever les freins à l’adoption.

• Sa capacité à évoluer, grâce à des tests, des feedbacks utilisateurs et des cycles d’amélioration continue.

Autrement dit : un assistant IA ne doit pas impressionner, il doit servir. Il ne remplace ni les processus existants, ni l’intelligence humaine, mais il peut les décupler s’il est bien conçu.

Chez Unow, nous aidons les entreprises à passer du concept aux cas d’usage. De la définition du besoin à l’accompagnement des utilisateurs, nos ateliers Copilot et nos parcours “Agents IA” sont conçus pour ancrer l’IA dans les pratiques quotidiennes, durablement.

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