Qu’est-ce que Copilot dans l’environnement Fabric de Data Factory ?

2025-07-17

Cet article fournit une vue d’ensemble de Copilot dans la charge de travail Data Factory, notamment ses fonctionnalités et ses avantages. Microsoft Copilot dans la charge de travail Data Factory est un ensemble d’outils amélioré par l’IA qui permet aux clients d’utiliser le langage naturel pour exprimer leurs besoins en matière de création de solutions d’intégration de données à l’aide de Dataflow Gen2. Le Copilot dans la charge de travail de Data Factory fonctionne comme un expert en la matière qui collabore avec vous pour concevoir vos flux de données, soutenant à la fois les utilisateurs de données, qu'ils soient citoyens ou professionnels, dans la rationalisation de leurs flux de travail.

Avant que votre entreprise puisse commencer à utiliser les fonctionnalités de Copilot dans Fabric, votre administrateur doit activer Copilot dans Microsoft Fabric (voir Vue d’ensemble de Copilot Fabric.

Remarque

Votre administrateur doit activer le commutateur de locataire avant que vous ne commenciez à utiliser Copilot. Pour plus d’informations, consultez l’article Paramètres du compte Copilot .
Votre capacité F2 ou P1 doit se trouver dans l’une des régions répertoriées dans cet article, disponibilité de la région Fabric.
Si votre tenant ou capacité se trouve en dehors des États-Unis ou de la France, Copilot est désactivé par défaut, sauf si l'administrateur de votre tenant dans Fabric active le paramètre de tenant Les données envoyées à Azure OpenAI peuvent être traitées hors de la région géographique de votre tenant, du périmètre de conformité ou de l'instance de cloud national dans le portail d'administration de Fabric.
Copilot dans Microsoft Fabric n’est pas pris en charge sur les SKU d'essai. Seules les références SKU payantes (F2 ou version ultérieure, ou P1 ou ultérieure) sont prises en charge.
Pour plus d’informations, consultez l’article Vue d’ensemble de Copilot dans Fabric et Power BI .

Fonctionnement de Copilot dans la charge de travail Data Factory

Copilot dans le flux de travail « Data Factory » améliore la productivité, débloque des analyses approfondies et facilite la création d’expériences d’IA personnalisées adaptées à vos données. En tant que composant de l’expérience Copilot dans l’expérience Fabric, il fournit une génération intelligente de code Mashup pour transformer des données à l’aide d’une entrée en langage naturel. Il génère des explications de code pour mieux comprendre les requêtes et tâches complexes qui ont été générées précédemment.

Fonctionnalités de Copilot dans la charge de travail Data Factory

Copilot dans la charge de travail Data Factory offre différentes fonctionnalités en fonction du composant avec lequel vous travaillez :

Avec Dataflow Gen2, vous pouvez :

Générer de nouvelles étapes de transformation pour une requête existante
Fournir un résumé de la requête et des étapes appliquées
Générer une nouvelle requête qui peut inclure des exemples de données ou une référence à une requête existante

Avec les pipelines de données, vous pouvez :

Génération de pipelines : à l’aide du langage naturel, vous pouvez décrire le pipeline que vous souhaitez ou télécharger une image illustrant un pipeline de données, et Copilot comprend l’intention pour générer les activités de pipeline de données nécessaires.
Assistant de message d'erreur : Résoudre les problèmes de pipeline de données avec une fonctionnalité permettant une explication claire des erreurs et des conseils actionnables pour la résolution de problèmes.
Résumer le pipeline : expliquez votre pipeline complexe avec un résumé des contenus et des relations entre les activités au sein du pipeline

Meilleures pratiques pour l’utilisation de Copilot dans la charge de travail Data Factory

Pour tirer le meilleur parti de Copilot dans la charge de travail Data Factory :

Soyez précis et clair dans vos demandes en langage naturel
Commencez par des transformations simples et générez progressivement la complexité
Utilisez la fonctionnalité « Expliquer ma requête actuelle » pour comprendre le code généré
Utilisez la fonctionnalité d’annulation pour rétablir les modifications si nécessaire
Passez en revue les étapes générées dans la liste des étapes appliquées pour obtenir une précision
Utiliser des invites de démarrage pour vous familiariser avec les fonctionnalités de Copilot

Exemples d’invites

Voici quelques exemples d’invites que vous pouvez utiliser avec Copilot dans la charge de travail Data Factory :

Notifications Dataflow Gen2

- Only keep European customers
- Count the total number of employees by City
- Only keep orders whose quantities are above the median value
- Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released
- Explain my current query

Messages de pipeline de données

- Create a pipeline to copy data from SQL Server to Azure Data Lake
- Ingest data from this source to that destination
- Summarize this pipeline
- Explain what this pipeline does

Remarque

L'IA alimente Copilot, des surprises et des erreurs sont donc possibles.

Utilisation responsable de l’IA de Copilot

Microsoft s’engage à s’assurer que nos systèmes IA sont guidés par nos principes d’IA et Standard d’IA responsable. Ces principes incluent la possibilité pour nos clients d’utiliser ces systèmes efficacement et conformément à leurs utilisations prévues. Notre approche de l’IA responsable évolue continuellement pour résoudre les problèmes émergents de manière proactive.

Pour obtenir des instructions spécifiques sur l’utilisation responsable de l’IA dans Data Factory, consultez confidentialité, sécurité et utilisation responsable de Copilot dans Fabric dans la charge de travail Data Factory.

Limites

Voici les limitations actuelles de Copilot dans la charge de travail Data Factory :

Copilot ne peut pas effectuer de transformations ou d’explications sur plusieurs requêtes dans une seule entrée. Par exemple, vous ne pouvez pas demander à Copilot de « Mettre en majuscule tous les en-têtes de colonne pour chaque requête dans mon dataflow ».
Copilot ne comprend pas les entrées précédentes et ne peut pas annuler les modifications après qu’un utilisateur valide une modification lors de la création, via l’interface utilisateur ou le volet de conversation. Par exemple, vous ne pouvez pas demander à Copilot d’annuler mes cinq dernières entrées. Toutefois, les utilisateurs peuvent toujours utiliser les options d’interface utilisateur existantes pour supprimer les étapes ou requêtes indésirables.
Copilot ne peut pas apporter de modifications de disposition aux requêtes de votre session. Par exemple, si vous indiquez à Copilot de créer un groupe pour les requêtes dans l’éditeur, cela ne fonctionne pas.
Copilot peut produire des résultats incorrects lorsque l’intention consiste à évaluer les données qui ne sont pas présentes dans les résultats échantillonné importés dans les données de la session.
Copilot ne produit pas de message pour les compétences qu’il ne prend pas en charge. Par exemple, si vous demandez à Copilot d’effectuer une analyse statistique et d’écrire un résumé sur le contenu de cette requête, il ne termine pas correctement l’instruction comme indiqué précédemment. Malheureusement, il ne donne pas non plus de message d’erreur.