L’intelligence artificielle passe progressivement du statut d’outil d’assistance à celui de composante à part entière des processus opérationnels des entreprises. Les collaboratrices et collaborateurs n’utilisent plus les agents d’IA uniquement pour des tâches ponctuelles, mais leur confient de plus en plus des processus à plusieurs étapes, des projets entiers et des activités récurrentes.
Cette évolution se reflète également dans les derniers chiffres d’utilisation : plus de 30 millions de licences payantes (paid seats) de Microsoft 365 Copilot sont désormais déployées au sein d’organisations dans le monde entier. Par rapport au trimestre précédent, la croissance nette du nombre de licences a doublé.
Les critères permettant d’évaluer le succès de l’IA en entreprise évoluent eux aussi. Au-delà du taux d’adoption, du nombre de licences et des gains de temps, l’attention se porte désormais sur la transformation concrète du travail, sur les nouvelles capacités offertes par l’IA ainsi que sur sa spécialisation au service des rôles et des processus spécifiques.
Cette transformation se manifeste dans trois domaines :
- Le travail au quotidien : L’IA devient un élément incontournable du travail quotidien. Les collaboratrices et collaborateurs confient de plus en plus de tâches, de projets et de processus à plusieurs étapes à des agents d’IA. Copilot Cowork est capable de planifier, d’exécuter, de contrôler et, si nécessaire, de corriger ces activités de manière autonome. Lors des tests, Cowork s’est révélé de 30 à 40 % plus économique que des solutions reposant sur d’autres modèles.1.
- De nouvelles possibilités : L’IA transforme les capacités des entreprises. Elle accélère les processus et améliore l’efficacité, mais elle est de plus en plus utilisée pour repenser en profondeur la manière de travailler et créer de nouvelles opportunités. Ainsi, la Cloud Supply Chain de Microsoft a d’abord simplifié six processus de bout en bout avant de déployer plus de 70 agents d’IA spécialisés. Dans certains processus, les délais de traitement ont ainsi été réduits de 75 %.
- Des rôles spécialisés : L’IA est de plus en plus adaptée à des rôles spécifiques. L’essentiel n’est plus uniquement l’ampleur du déploiement de l’IA, mais la précision avec laquelle elle est adaptée aux tâches réelles de chaque fonction. Un exemple est celui des équipes commerciales de Microsoft, où différents profils de vente ont été associés à des agents d’IA spécialisés. La part du temps consacrée aux activités en contact direct avec les clients est ainsi passée de 25 à 50 %. Dans le groupe pilote, le chiffre d’affaires par collaborateur a augmenté de 9,4 %, tandis que le délai nécessaire pour conclure une vente a diminué de 20 %.
Vous trouverez de plus amples informations ainsi que des exemples dans le billet de blog en anglais de Jared Spataro, Chief Marketing Officer, AI at Work.
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1Cette analyse a été réalisée par des équipes internes de Microsoft. Elle a comparé 125 séries de tests portant sur un total de douze prompts simples, intermédiaires et complexes liés à des données professionnelles dans Copilot Cowork et Claude Cowork, chacun utilisant son connecteur Microsoft 365 respectif. Les deux systèmes utilisaient le modèle Opus 4.8.
Pour Copilot Cowork, les coûts ont été calculés à partir de données de journalisation internes et de tarifs variables applicables aux modèles concernés, au contexte, aux outils utilisés et à la durée d’exécution. Pour Claude Cowork, le calcul des coûts reposait sur les tarifs publics des API, en tenant compte de l’utilisation des tokens et du connecteur Microsoft 365.
Sur cette base, le coût total par série de tests a été déterminé, puis les coûts des ensembles de prompts simples, intermédiaires et complexes ont été comparés entre Copilot Cowork et Claude Cowork, chacun utilisant son connecteur Microsoft 365 respectif.
Les résultats relatifs aux économies de coûts reposent sur des tests réalisés en juin 2026. Les coûts réels et les économies potentielles peuvent varier en fonction de l’utilisation, de la configuration, de la période concernée et d’autres facteurs.