À l’occasion de Microsoft Ignite, l’entreprise a dévoilé Fabric IQ, une nouvelle couche d’intelligence sémantique destinée à transformer la manière dont les organisations structurent et exploitent leurs données.
L’objectif : créer des agents opérationnels réellement « intelligents », capables de comprendre le sens des données plutôt que d’y voir de simples motifs statistiques.
Quand la donnée brute ne suffit plus
Les entreprises génèrent plus de données que jamais. Pourtant, même les meilleurs modèles d’IA peinent encore à comprendre ce que ces données représentent réellement : relations entre produits, hiérarchies clients, interactions entre lignes de production et réseaux de distribution… Autant de nuances essentielles que les approches traditionnelles — RAG, vector databases, fine-tuning — n’adressent qu’indirectement.
C’est précisément ce vide que Microsoft veut combler avec Fabric IQ, un moteur sémantique qui enrichit son data platform. L’idée est simple, mais radicale : passer de données isolées à une ontologie complète, une structure qui cartographie entités, relations, règles métier et opérations réelles.
Cette vision s’appuie sur un travail de longue haleine : Microsoft a déjà intégré la technologie graphe de LinkedIn dans Fabric, et Power BI alimente depuis des années plus de 20 millions de modèles sémantiques utilisés pour l’analytique.
De la BI à l’ontologie d’entreprise : le changement d’échelle
Les modèles sémantiques de Power BI encapsulent déjà une partie du savoir métier : définitions des métriques, relations entre tables, hiérarchies commerciales. Leur limite ? Ils restent confinés à la business intelligence.
Avec Fabric IQ, Microsoft propose de les élever au rang d’ontologies. Dit autrement : connecter l’ensemble des systèmes de l’entreprise, relier les workflows réel et expliciter les règles opérationnelles.
Arun Ulag, vice-président Azure Data, résume la portée de ce changement : « Ces modèles décrivent déjà ce que les clients considèrent comme important. Mais nous n’en utilisions qu’une fraction. Les transformer en ontologies permet enfin de connecter les données à travers toute l’entreprise ».
C’est une rupture conceptuelle : au lieu de se contenter d’extraire des documents (comme le fait RAG), Fabric IQ construit une structure persistante de compréhension, une sorte de carte vivante de l’entreprise.
Les « operational agents » : quand l’IA comprend l’entreprise avant d’agir
Avec cette ontologie, Microsoft introduit un nouveau type d’agent : les operational agents. Des agents capables de surveiller des règles, d’observer des flux en temps réel et de prendre des décisions sous supervision humaine.
Exemple donné par Microsoft : dans une chaîne logistique modélisée avec Fabric IQ, l’agent peut détecter un problème de circulation dans une zone urbaine et rerouter automatiquement les camions. Pas de simple recommandation : une action contextualisée, fondée sur la compréhension des liens entre fournisseurs, stocks, routes, délais et priorités.
C’est ici que l’approche sémantique change tout. L’agent ne répond plus à une requête textuelle. Il comprend la structure de l’entreprise, les dépendances, les implications opérationnelles.
Une stratégie claire : faire de la sémantique le moteur de l’IA d’entreprise
Pour Microsoft, l’enjeu dépasse l’amélioration marginale des modèles. Il s’agit d’un paradigme : la performance d’un agent dépend moins de la taille du dataset que de la qualité du contexte métier.
En parallèle, Microsoft renforce son portefeuille data :
- Azure HorizonDB, un service PostgreSQL-compatible (early preview),
- SQL Server 2025 (désormais disponible),
- Azure DocumentDB, également disponible.
Chaque brique contribue à cette vision d’un data cloud unifié et contextuel.
Le message de Microsoft est clair : l’IA ne sera réellement fiable qu’en comprenant comment une entreprise fonctionne — non pas par inférence statistique, mais par structuration profonde du sens.
Que signifie Fabric IQ pour les stratégies d’IA en entreprise ?
Les organisations découvrent que scaler les modèles ou multiplier les données ne suffit pas. Le besoin qui émerge est celui du context engineering : apporter du sens, pas seulement du volume.
Fabric IQ mise précisément sur cette idée. Des ontologies bien formées pourraient s’avérer plus efficaces pour fiabiliser des agents que des approches classiques d’optimisation.
Microsoft parie que l’intelligence sémantique sera le véritable différenciateur des plateformes IA dans les années à venir. Et que les entreprises qui réussiront leur transition vers des ontologies opérationnelles prendront une avance considérable dans l’automatisation.
