Copilot dans l’intégration de Power BI

Copilot dans Microsoft Fabric est un assistant IA génératif qui vise à améliorer l’expérience d’analytique des données dans la plateforme Fabric. Il existe différents Copilots dans chacune des charges de travail Fabric, notamment Power BI. Divers personnages Power BI, notamment les développeurs d’entreprise, les utilisateurs en libre-service et les utilisateurs professionnels peuvent tous utiliser les différentes expériences Copilot dans Power BI. Cet article fournit une vue d’ensemble détaillée de la façon dont Copilot dans Power BI améliore l’expérience d’analyse des données en aidant les utilisateurs à créer et consommer des modèles sémantiques et des rapports.

Remarque

Pour plus d’informations, consultez la documentation de Copilot dans Power BI.

Copilot dans Power BI vise à aider les développeurs et les analystes Power BI à créer des modèles et des rapports, tout en donnant aux utilisateurs professionnels de nouvelles façons de consommer ces modèles et rapports. Le diagramme suivant montre comment différents personnages dans Power BI peuvent utiliser les différentes expériences Copilot pour créer ou consommer leurs données.

En résumé, Copilot dans Power BI a des expériences qui prennent en charge la création d’éléments Power BI, comme la génération de descriptions pour les mesures de modèle. Les développeurs d’entreprise centralisés, les architectes, les ingénieurs données ou les développeurs en libre-service peuvent tous utiliser ces expériences pour prendre en charge leurs tâches de développement. Les expériences Copilot peuvent également prendre en charge la consommation d’éléments Power BI, comme poser des questions dans le volet de conversation Copilot d’un rapport. Les utilisateurs en libre-service, les utilisateurs professionnels et même les développeurs d’entreprise peuvent tirer parti de ces expériences pour les aider à répondre à des questions sur leurs données dans des scénarios spécifiques. Enfin, certaines expériences Copilot prennent en charge la création et la consommation, comme la génération de DAX dans un modèle sémantique pour interroger et explorer le modèle, ou pour créer des mesures de modèle qui contiennent des calculs et une logique métier.

Remarque

Comme Copilot dans les autres charges de travail Fabric, Copilot dans Power BI ne peut pas remplacer les personnes qui créent des modèles sémantiques ou des rapports dans votre organisation. Au lieu de cela, Copilot vise à augmenter ces personnes afin qu’elles soient plus efficaces dans leurs tâches et afin qu’elles puissent améliorer les modèles et les rapports qu’ils créent.

De même, les rapports générés ou les questions de données répondues par Copilot ne peuvent pas remplacer les modèles et rapports créés par les développeurs ou analystes Power BI. Ces personnes ont généralement une compréhension plus approfondie et plus large du problème d’entreprise et de son contexte environnant.

Copilot dans Power BI offre de nouvelles opportunités et approches pour travailler avec vos données. Toutefois, pour tirer le meilleur parti de ces nouvelles opportunités, il est essentiel de développer une culture de données saine et d'assurer une bonne adoption de Power BI. Cela inclut la préparation efficace de la formation et de l’activation des utilisateurs, ainsi que la surveillance et la gouvernance de l’utilisation de Copilot. L’activation et l’utilisation de Copilot dans Power BI nécessitent une délibération minutieuse ; Vous ne pouvez pas simplement activer Copilot et vous attendez à voir l’amélioration de la productivité au sein de votre organisation.

Vue d’ensemble du fonctionnement de Copilot dans Power BI

Copilot dans Power BI fonctionne de la même façon que le processus général de Copilot dans Fabric. Toutefois, Copilot dans Power BI diffère dans plusieurs domaines, en fonction de l’expérience Copilot spécifique qu’une personne utilise.

Le diagramme suivant illustre les différentes zones qui diffèrent entre les expériences Copilot avec Copilot dans Power BI par rapport à Copilot dans d’autres charges de travail.

En résumé, il existe plusieurs domaines qui diffèrent dans l’architecture Copilot en fonction de l’expérience Copilot que vous utilisez.

• Entrée: Différentes expériences nécessitent qu’un utilisateur fournisse des entrées de différentes façons.

  • Les expériences de questionnement sur les données pour les modèles ou les rapports nécessitent que l’utilisateur rédige un texte dans le volet de discussion Copilot.
  • L’expérience générer des descriptions de mesure nécessite qu’un utilisateur appuie sur un bouton dans le volet Propriétés de l’affichage Modèle de Power BI Desktop.

• Prétraitement et données de base : selon les expériences, Copilot récupère différentes données fondamentales. Voici quelques exemples de différences de prétraitement entre les expériences Copilot dans Power BI :

  • Les questions posées sur les données d’une expérience de modèle sémantique peuvent utiliser le schéma de modèle sémantique ou le modèle linguistique pour générer une requête appropriée. Un développeur de modèles sémantiques peut contrôler quelle partie du schéma Copilot peut voir et utiliser en masquant les champs. Ils peuvent également augmenter l’utilité de leurs sorties Copilot en optimisant leur modèle pour mieux fonctionner avec Copilot, par exemple, en ajoutant des descriptions.
  • L’expérience de synthèse de la page de rapport peut utiliser des métadonnées de rapport ou même des points de données spécifiques à partir de vos visuels de rapport pour effectuer le résumé. Un développeur de rapports peut contrôler quelle partie du rapport Copilot peut voir et utiliser en masquant des pages et des visuels.

• Post-traitement: En fonction de l’expérience, Copilot gère la réponse du modèle de langage volumineux (LLM) de différentes manières. Voici quelques exemples de différences de post-traitement entre les expériences Copilot dans Power BI :

  • L’expérience Vue de requête DAX exécute DAX à partir de la réponse LLM via un analyseur DAX afin de s’assurer que la requête DAX générée s’exécutera. Si ce n’est pas le cas (par exemple, si le LLM produit des hallucinations), Copilot demande une nouvelle réponse LLM.
  • L'expérience de création de pages de rapport utilise la réponse du LLM et la combine avec un thème Copilot existant, les métadonnées du rapport et d'autres informations pour créer une nouvelle page dans le rapport Power BI.

• Sortie: En fonction de l’expérience, Copilot retourne différents types de sorties à un utilisateur après le post-traitement. Voici quelques exemples de différences de sortie entre les expériences Copilot dans Power BI :

  • L’expérience d’affichage de requête DAX génère des requêtes DAX si l’utilisateur demande de générer ou de suggérer du code DAX, mais elle produit une explication en langage naturel d’un concept DAX si l’utilisateur demande le fonctionnement du code généré.
  • L’expérience de création de page de rapport génère une nouvelle page de rapport si l’utilisateur demande de générer une page de rapport ou de modifier une page de rapport existante, précédemment générée.

Diagramme de présentation de Copilot dans Power BI

Le diagramme suivant donne une vue d’ensemble de la façon dont une personne peut utiliser les différentes expériences Copilot avec Copilot dans Power BI.

Le diagramme se compose des parties et processus suivants :

élément	Description
1	L’utilisateur fournit une entrée à Copilot, qui peut être une invite écrite ou une autre interaction qui génère une invite. Toutes les interactions avec Copilot sont spécifiques à l’utilisateur. L’utilisateur peut interagir avec Copilot dans Power BI à l’aide de l’application mobile Power BI, de Power BI Desktop ou d’un espace de travail Fabric.
2	Dans l’application mobile Power BI, les utilisateurs peuvent afficher des rapports dans des applications Power BI ou des applications d’organisation de structure, ou des rapports auxquels ils ont accès à partir d’un espace de travail. Dans le volet de conversation Copilot dans l’application mobile, les utilisateurs peuvent poser des questions sur les rapports et leurs données.
3	Dans Power BI Desktop, les utilisateurs peuvent utiliser Copilot pendant qu’ils développent des modèles sémantiques. Ils peuvent poser des questions sur les données, générer des requêtes DAX dans la vue de requête DAX, ou générer des synonymes pour la modélisation linguistique Q&A ou les descriptions de mesures pour le modèle sémantique. Pour utiliser Copilot dans Power BI Desktop, les utilisateurs doivent se connecter à un espace de travail pris en charge sur la capacité Fabric.
4	Dans un espace de travail qui utilise un mode de licence d’une capacité Fabric prise en charge, les utilisateurs peuvent utiliser Copilot avec des modèles sémantiques et des rapports qu’ils publient à partir de Power BI Desktop, charger via l’intégration Git ou créer dans Fabric. Les utilisateurs peuvent également utiliser des notebooks pour aider à développer et gérer des modèles sémantiques à l’aide d’un lien sémantique et utiliser Copilot dans ces notebooks (même si les notebooks ne sont pas un élément de la charge de travail Power BI).
5	Dans Power BI Desktop, les utilisateurs peuvent se connecter à un modèle sémantique à partir de n’importe quel espace de travail et créer des rapports. Ils peuvent utiliser Copilot pour poser des questions sur les données, générer DAX, des visuels ou des résumés pour prendre en charge le processus de création de rapport. Pour utiliser Copilot dans Power BI Desktop, les utilisateurs doivent se connecter à un espace de travail pris en charge sur la capacité Fabric.
6	Les espaces de travail qui ont un mode de licence Power BI Pro, Premium par utilisateur (PPU) ou une SKU F qui n'est pas prise en charge n'utilisent pas Copilot. Les utilisateurs peuvent consommer des éléments à partir de ces espaces de travail dans Power BI Desktop et utiliser Copilot, tant qu’ils configurent Power BI Desktop pour consommer la capacité Fabric à partir d’un espace de travail pris en charge. Les utilisateurs peuvent également créer des rapports dans ces espaces de travail et utiliser Copilot dans ces rapports, tant que ce rapport se connecte à un modèle sémantique dans l’espace de travail pris en charge

Remarque

Bien que ce diagramme se concentre sur Power BI, les développeurs et les analystes Power BI n’utilisent pas nécessairement la charge de travail Power BI dans Fabric exclusivement. Ces personnes utilisent probablement les autres charges de travail Fabric pour créer des éléments et tirer parti des autres expériences Copilot.

Comment activer Copilot dans Power BI

Pour utiliser Copilot dans Power BI, vous devez d’abord l’activer. Les étapes permettant d’activer Copilot dans Power BI sont similaires aux étapes que vous effectuez pour activer Copilot dans Fabric. Vous pouvez activer ou désactiver Copilot spécifiquement pour Power BI, comme avec les autres charges de travail.

Il existe également plusieurs autres scénarios remarquables à prendre en compte :

• Références SKU P : Vous pouvez également utiliser Copilot dans Power BI si vous avez une référence SKU P.

• Consommation inter-espaces de travail : Certaines expériences Copilot fonctionnent toujours lorsque vous consommez des éléments situés dans des espaces de travail qui utilisent un mode de licence qui ne prend pas en charge Copilot, comme Pro, PPU ou une référence SKU non prise en charge. Par exemple, vous pouvez utiliser Copilot dans Power BI Desktop tout en consommant un modèle sémantique publié sur des espaces de travail qui ne prennent pas en charge Copilot. De même, vous pouvez également vous connecter à ces modèles sémantiques à partir de certains éléments Fabric, tels que des notebooks à l’aide de la fonctionnalité de lien sémantique.

• Consommation inter-capacité : les administrateurs Fabric peuvent déléguer la consommation de Copilot à une capacité Fabric Copilot (FCC). Il peut s’agir d’un moyen utile afin d’éviter que l’utilisation de Copilot n’affecte la capacité principale de votre Fabric, que d’autres charges de travail et éléments doivent soutenir pour les processus critiques pour l’entreprise ou la prise de décision.

Utilisation responsable de Copilot dans Power BI

Les considérations suivantes sont importantes à garder à l’esprit lorsque vous utilisez Copilot dans Power BI :

• Gouvernance: Veillez à configurer des groupes de sécurité et à autoriser l’accès à Copilot dans Power BI une seule fois que les utilisateurs ont terminé la formation ou démontré leur compréhension de la technologie, de ses limitations et de ses cas d’usage. Si vous activez Copilot pour la première fois, utilisez cette approche pour déployer de manière incrémentielle Copilot dans Power BI en phases lorsque vous êtes prêt.

• Préparation des modèles sémantiques : Un effort important doit être nécessaire pour préparer votre modèle sémantique pour fonctionner correctement avec Copilot. Ces préparations incluent la mise en place de conventions d’affectation de noms appropriées, les descriptions de champs, les bonnes pratiques de modélisation, la configuration de la modélisation linguistique et d’autres étapes. En négligeant ces préparations, Copilot produit des résultats plus inutiles et imprécis.

• Préparation des utilisateurs professionnels : Si les utilisateurs professionnels doivent utiliser Copilot dans Power BI, vous devez leur expliquer quand utiliser Copilot et quand simplement examiner et utiliser leurs rapports. Encourager les utilisateurs professionnels à utiliser Copilot au lieu d’interagir avec des rapports peut entraîner une augmentation de l’utilisation de la capacité et de l’inefficacité, car ils peuvent passer plus de temps à écrire des invites et à lire des sorties que de lire et d’interpréter des visuels. Au lieu de cela, ils peuvent utiliser Copilot pour les aider à trouver et interpréter des informations dans des rapports occupés, en particulier lorsqu’ils ne peuvent pas trouver ce dont ils ont besoin.

• Évaluation des sorties : Les sorties Copilot peuvent contenir du contenu imprécis et de faible qualité. Les sorties sont également non déterministes ; cela signifie qu’il est possible qu’un utilisateur reçoive une sortie différente d’une expérience Copilot, en dépit de l’utilisation des mêmes données d’invite et de mise au sol. Il est important de définir des attentes avec les utilisateurs afin qu’ils sachent quels types de sorties attendre de Copilot, et comment ils peuvent évaluer ou valider ces sorties, pour eux-mêmes.

Pour plus d’informations, consultez Confidentialité, sécurité et utilisation responsable de l’IA de Copilot dans Fabric et Copilot dans Power BI.

Avertissement

Les fonctionnalités de filtrage de contenu et d’IA responsable rejettent automatiquement les appels LLM qui contiennent certains mots et expressions potentiellement dangereux ou problématiques. Toutefois, votre modèle peut contenir des utilisations valides de ces mots et expressions pour certaines analyses ou scénarios. Si votre schéma de modèle ou vos métadonnées contiennent l'une de ces phrases, vous ne pouvez pas utiliser Copilot dans Power BI, car toutes vos invites se solderont par des erreurs.

Séparément, envisagez d’activer Copilot dans Fabric pour des groupes de sécurité et des espaces de travail spécifiques uniquement après avoir pris les mesures appropriées pour vous préparer à l’utiliser de manière responsable. L’activation de Copilot avant d’effectuer ces préparations peut entraîner des risques de gouvernance inutiles et des défis liés à l’adoption.

Expériences Copilot dans Power BI

Il existe différentes expériences Copilot dans Power BI que vous pouvez utiliser avec des modèles sémantiques ou des rapports. Les articles suivants de cette série décrivent ces expériences en détail et expliquent comment les utiliser au mieux.

• Utiliser Copilot avec des modèles sémantiques
• Utiliser Copilot avec des rapports Power BI

Remarque

Voir Où trouver les expériences Copilot dans Fabric pour obtenir une vue d’ensemble complète de chaque expérience par élément et charge de travail.

Contenu connexe

• Vue d’ensemble de Copilot pour Power BI
• activer Copilot dans Fabric