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Les capacités de l’IA évoluent rapidement et chaque modèle génératif apporte des atouts distincts, qu’il s’agisse de réponses plus rapides, de sorties de meilleure qualité ou d’une meilleure rentabilité. En utilisant Copilot Studio, vous pouvez choisir le meilleur modèle pour l’orchestration de votre agent en utilisant un simple menu déroulant.
Vous voulez essayer des modèles de pointe avant qu’ils ne soient prêts pour la production ? Accédez aux derniers modèles expérimentaux pour les évaluer tôt. Cependant, ils peuvent avoir des tests, une disponibilité et des fonctionnalités limités.
Cet article décrit comment sélectionner un modèle d’IA pour l’orchestration générative de votre agent. Des paramètres distincts existent pour changer de modèle pour le raisonnement profond (aperçu),les réponses génératives (aperçu) et le créateur d’invites.
Important
- Les modèles expérimentaux sont disponibles pour l’exploration et les tests, mais ne sont pas recommandés pour une utilisation en production. Passez en revue les limitations des modèles expérimentaux et en préversion avant de choisir un modèle expérimental ou en préversion pour votre agent.
- Les données traitées dans un modèle expérimental peuvent être traitées et stockées en dehors des limites géographiques de votre organisation.
- Cet article contient la documentation de Copilot Studio sur la sélection des modèles, incluant des aperçus expérimentaux de modèles, et peut être modifiée.
Disponibilité des modèles par région
Copilot Studio propose différents types de modèles. Ces types de modèles sont basés sur leur usage prévu et leur disponibilité.
Vous pouvez voir les tags de chaque modèle dans la liste des modèles dans Copilot Studio.
Les tableaux suivants montrent l’état de disponibilité de certains modèles sélectionnés à travers les régions et les champs spéciaux.
Disponibilité du public
| Model | Tag/Catégorie | Asie | Australie | Brésil | Canada | Europe (sauf le Royaume-Uni) | Inde | Japon | Corée | Arabie Saoudite | Singapour | Afrique du Sud | Royaume-Uni | États-Unis |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | General | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité | Retraité |
| GPT-4.1 | General | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut | Par défaut |
| Chat GPT-5 | General | Preview | Preview | Preview | Preview | GA | Preview | Preview | Preview | Preview | Preview | Preview | Preview | GA |
| Raisonnement GPT-5 | Profond | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Preview | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Preview |
| GPT-5 Auto | Auto | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Preview | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Preview |
| Chat GPT-5.2 | General | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Experimental | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Experimental |
| Raisonnement GPT-5.2 | Profond | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Experimental | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Experimental |
| Claude Sonnet 4.5 | General | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Aperçu (cross-geo) | Preview |
| Claude Opus 4.5 | Profond | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Expérimental (cross-geo) | Experimental |
Note
Les modèles marqués comme cross-geo peuvent traiter des données en dehors de votre région.
Disponibilité du gouvernement américain
| Model | Cloud de la communauté gouvernementale (GCC) | Cloud communautaire gouvernemental - Élevé (GCC) | Département de la Défense (DoD) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | Par défaut | Par défaut | Par défaut |
Catégories d’utilisation du modèle
Les modèles sont optimisés pour différents usages. Votre agent peut être plus performant lorsque vous choisissez un modèle avec les points forts qui correspondent à l’objectif de votre agent. Par exemple, un agent qui prend des décisions complexes peut bénéficier d’un modèle approfondi , tandis qu’un agent censé aborder un large éventail de sujets pourrait utiliser un modèle général .
Le tableau suivant décrit les balises d’utilisation du modèle, leurs points forts et les considérations à prendre en compte si vous utilisez le modèle.
| Tag | Descriptif | Points forts | Latence | Coûts | Profondeur du raisonnement |
|---|---|---|---|---|---|
| Profond | Optimisé pour le raisonnement délibéré en plusieurs étapes et les flux de travail assistés par des outils. | Analyses complexes, raisonnement en plusieurs étapes, analyse des politiques et des contrats, dépannage avec des étapes multisystèmes, et synthèse de documents longs avec des citations | Le plus élevé | Le plus élevé | Multi-étapes, riche en outils |
| Auto | Optimisé pour une couverture sur des charges de travail mixtes ; achemine les requêtes de manière dynamique. | Des agents du service d’assistance et des employés aux intentions diverses, mêlant connaissances et actions, et support client de niveau 0 à la complexité imprévisible | Variable | Variable | Adaptatif par tour |
| General | Optimisé pour la vitesse et le coût sur le chat quotidien et la mise à la terre légère. | Rédaction, réécriture, résumé et traduction, réponses ancrées de type FAQ et automatisation simple des actions | Le moins élevé | Le moins élevé | Peu profond à modéré |
Types de libération de modèles
Chaque modèle listé dans le studio Copilot possède un tag qui indique son type de sortie. Vous pouvez essayer de nouveaux modèles expérimentaux et de prévisualisation à la pointe de pointe, ou choisir un modèle fiable, bien testé et généralement disponible .
- Expérimental : Utilisé pour l’expérimentation, et non destiné à la production. Sous réserve des conditions d’utilisation de la préversion, et peut avoir des limitations de disponibilité et de qualité. Voir Limites des modèles expérimentaux et de prévisualisation.
- Aperçu : Deviendra finalement un modèle généralement disponible, mais actuellement pas destiné à une utilisation en production. Sous réserve des conditions d’utilisation de la préversion, et peut avoir des limitations de disponibilité et de qualité. Voir Limites des modèles expérimentaux et de prévisualisation.
- Généralement disponibles : Les modèles sans balise de décharge sont généralement disponibles. Vous pouvez utiliser ce modèle pour une utilisation à l’échelle et en production. Dans la plupart des cas, les modèles généralement disponibles n’ont aucune limite de disponibilité et de qualité, mais certains peuvent encore avoir certaines limitations, comme la disponibilité régionale.
- Par défaut : Le modèle par défaut pour tous les agents, et généralement le modèle généralement disponible le mieux performant. Le modèle par défaut est régulièrement mis à niveau au fur et à mesure que de nouveaux modèles plus performants sont généralement disponibles. Les agents utilisent également le modèle par défaut comme solution de secours si un modèle sélectionné est désactivé ou indisponible.
- Retiré : lorsqu’un nouveau modèle devient le modèle par défaut, l’ancien modèle par défaut est retiré. Vous pouvez toujours utiliser le modèle retiré jusqu’à un mois après votre mise hors service. En savoir plus dans Continuer à utiliser un modèle d’IA retiré.
- Cross-geo : Cela peut nécessiter un traitement et un stockage de données en dehors des limites géographiques de votre organisation. Votre administrateur peut activer ou désactiver le mouvement de données entre régions .
Modèles externes
Vous pouvez également ajouter des modèles d’IA externes d’Anthropic à votre agent. En savoir plus dans Choisissez un modèle externe comme modèle principal d’IA.
Limitations des modèles expérimentaux et en préversion
Vous pouvez explorer et tester des modèles expérimentaux et de prévisualisation, mais ne les utilisez pas en production :
Ils peuvent présenter une variabilité dans les performances, la qualité de la réponse, la latence ou la consommation des messages, et peuvent expirer ou être indisponibles.
Si vous publiez un agent avec un modèle expérimental ou de prévisualisation et que les utilisateurs utilisent cet agent, cette utilisation est facturée aux tarifs établis.
N’hésitez pas à expérimenter avec ces modèles pour explorer les capacités. Cependant, soyez prudent lorsque vous les déployez dans des environnements de production.
Les modèles expérimentaux et de prévisualisation sont soumis à des conditions d’aperçu. Ces modèles sont disponibles avant une version officielle afin que vous puissiez obtenir un accès anticipé et fournir des commentaires. Si vous créez un agent prêt pour la production, consultez la vue d’ensemble de Microsoft Copilot Studio.
Modifier le modèle IA de votre agent
Votre agent commence par un modèle par défaut optimisé pour la plupart des scénarios. Pour modifier le modèle de votre agent :
Accédez à la page Vue d’ensemble de votre agent.
Dans la section Modèle , sélectionnez le modèle principal de votre agent. Vous pouvez basculer entre des modèles expérimentaux et de production à tout moment.
Contrôles d’administration pour la sélection du modèle IA
Les administrateurs peuvent permettre ou bloquer les créateurs d’ajouter des modèles d’IA d’aperçu et expérimentaux aux agents en utilisant les paramètres suivants :
Les administrateurs peuvent choisir d’autoriser ou d'interdire la prévisualisation et les modèles expérimentaux dans un environnement. Pour utiliser ces modèles, les paramètres Aperçu et modèles IA expérimentaux doivent être activés pour votre environnement.
Les données traitées dans un modèle d’aperçu ou expérimental peuvent être traitées et stockées en dehors des limites géographiques de votre organisation. Pour rendre les modèles expérimentaux disponibles, votre environnement doit activer le paramètre Déplacer des données entre les régions . Il s’agit d’un paramètre au niveau de l’environnement géré dans le Centre d’administration Power Platform par l’administrateur client.
Contrôles d’administration et exigences pour les modèles externes
Les administrateurs contrôlent si les créateurs peuvent ajouter des modèles externes aux agents. Pour accorder l’accès à des modèles externes, activez les modèles externes dans le centre d’administration Power Platform pour l’environnement ou le groupe environnement.
Les administrateurs doivent d’abord accorder l’accès aux modèles Anthropic dans le centre d’administration Microsoft 365. Suivez les étapes décrites dans Se connecter à Anthropic LLM dans le Centre d’administration Microsoft 365.
Les modèles de prévisualisation et les modèles externes sont deux ensembles différents qui peuvent se chevaucher mais ne sont pas identiques, et leurs paramètres sont distincts. Par exemple:
Les administrateurs peuvent bloquer les modèles externes mais autorisent des modèles d’aperçu ou expérimentaux. Dans ce cas, les fabricants ne peuvent pas utiliser de modèles externes mais peuvent utiliser des modèles internes de prévisualisation, expérimentaux et généralement disponibles.
Les administrateurs peuvent également bloquer les modèles d’aperçu ou expérimentaux mais autoriser les modèles externes. Dans ce cas, les fabricants ne peuvent pas utiliser de modèles d’aperçu ou expérimentaux, mais peuvent utiliser tous les modèles externes et internes généralement disponibles.