Formation Microsoft Copilot Studio - Concevoir et intégrer des agents IA (AB-620)
Concevoir, orchestrer et intégrer des agents IA d'entreprise et préparer la certification Microsoft AI Agent Builder Associate
- Durée
- 3 jours
- Niveau
- avancé
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
- Certification
- Microsoft Certified: AI Agent Builder Associate (examen AB-620)
Description de la formation agents Copilot Studio
Qu'est-ce que Microsoft Copilot Studio ?
Microsoft Copilot Studio est la plateforme low-code de Microsoft dédiée à la création d'agents IA conversationnels et autonomes, s'appuyant sur l'IA générative et l'écosystème Power Platform. Les agents peuvent dialoguer avec les utilisateurs, raisonner sur les connaissances de l'entreprise et déclencher des actions dans les systèmes métiers. Les dernières évolutions (orchestration multi-agents, protocole Agent2Agent, Model Context Protocol) en font une véritable plateforme d'intégration d'agents à l'échelle de l'entreprise.
Pourquoi suivre une formation Copilot Studio AB-620 ?
Au-delà de la création d'un agent simple, les organisations attendent aujourd'hui des agents connectés à leurs données, capables de coopérer entre eux et d'agir de manière sécurisée et gouvernée. Cette formation vous apprend à concevoir des réponses riches et génératives, à bâtir des architectures multi-agents (agents enfants, agents connectés, Microsoft Foundry, Fabric, A2A) et à intégrer vos agents aux systèmes d'entreprise via connecteurs, API REST, Azure AI Search et MCP. Elle prépare également à l'examen AB-620 menant à la certification Microsoft AI Agent Builder Associate.
Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Microsoft Copilot Studio - Concevoir et intégrer des agents IA (AB-620), vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Concevoir des conversations riches avec les topics, les Adaptive Cards et les réponses génératives
- Déclencher des actions depuis une conversation à l'aide d'outils, de flux d'agent et de requêtes HTTP
- Concevoir une architecture multi-agents adaptée à un scénario métier
- Déléguer des tâches à des agents enfants et orchestrer des agents connectés (Copilot Studio, Microsoft Foundry, Fabric Data Agent)
- Faire interopérer des agents de plateformes différentes avec le protocole Agent2Agent (A2A)
- Définir une stratégie d'intégration intégrant authentification et gouvernance
- Agir sur des systèmes externes via des connecteurs prédéfinis ou personnalisés et des API REST (OpenAPI)
- Ancrer les agents dans les connaissances de l'entreprise avec les connecteurs Copilot, Power Platform et Azure AI Search
- Intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol) et en gérer les outils
- Tester, superviser et gouverner les agents, et se préparer à l'examen AB-620
Objectifs opérationnels
Savoir concevoir, orchestrer et intégrer des agents IA d'entreprise avec Microsoft Copilot Studio.
Cette formation prépare à l’examen Microsoft AB-620 « Design and build integrated AI agent solutions in Copilot Studio », qui permet d’obtenir la certification Microsoft Certified: AI Agent Builder Associate. Cette certification valide la capacité à concevoir, intégrer et gouverner des solutions d’agents IA avec Microsoft Copilot Studio : conversations et topics, solutions multi-agents, intégration aux systèmes d’entreprise (connecteurs, API REST, Azure AI Search, MCP), sécurité, gouvernance et IA responsable. L’examen se passe en ligne ou en centre agréé ; il peut être inclus en option à l’inscription.
Programme
Contenu du cours, module par module
11 modules
- Rappels sur les topics, nœuds et variables
- Mise en forme des messages dans les topics
- Cartes d'information pour les réponses
- Cartes interactives pour collecter des saisies
- Particularités d'affichage selon le canal (Teams, web, Microsoft 365 Copilot)
Travaux pratiques
Objectif :Concevoir des Adaptive Cards d'information et de saisie et les intégrer dans un topic.
Description :Les participants ajoutent à l'agent fil rouge une carte présentant le statut d'une demande. Ils conçoivent ensuite une carte interactive pour qualifier une nouvelle demande (catégorie, urgence, description). Les données saisies sont stockées dans des variables et réutilisées dans la suite du topic. Le rendu de la carte est-il identique dans Teams et sur le canal web ? La validation des acquis repose sur le test croisé des deux canaux et la vérification des variables dans le panneau de test.
Description :Les participants ajoutent à l'agent fil rouge une carte présentant le statut d'une demande. Ils conçoivent ensuite une carte interactive pour qualifier une nouvelle demande (catégorie, urgence, description). Les données saisies sont stockées dans des variables et réutilisées dans la suite du topic. Le rendu de la carte est-il identique dans Teams et sur le canal web ? La validation des acquis repose sur le test croisé des deux canaux et la vérification des variables dans le panneau de test.
- Appel d'outils depuis un topic
- Appel de flux d'agent (Power Automate) depuis un topic
- Passage de paramètres d'entrée et exploitation des sorties
- Lecture et envoi de données avec le nœud HTTP request
- Gestion des erreurs et messages de repli
Travaux pratiques
Objectif :Relier une conversation à des actions métiers via un flux d'agent et une requête HTTP.
Description :Les participants créent un flux d'agent qui enregistre la demande qualifiée dans une table Dataverse. Ils appellent ensuite une API REST publique avec le nœud HTTP request pour enrichir la réponse. Une gestion d'erreur est mise en place pour renvoyer un message clair à l'utilisateur. Que se passe-t-il lorsque l'API ne répond pas ? Les acquis sont validés par la création effective de l'enregistrement et la simulation d'un échec d'appel.
Description :Les participants créent un flux d'agent qui enregistre la demande qualifiée dans une table Dataverse. Ils appellent ensuite une API REST publique avec le nœud HTTP request pour enrichir la réponse. Une gestion d'erreur est mise en place pour renvoyer un message clair à l'utilisateur. Que se passe-t-il lorsque l'API ne répond pas ? Les acquis sont validés par la création effective de l'enregistrement et la simulation d'un échec d'appel.
- Configuration du nœud de réponses génératives
- Connexion de sources de connaissances personnalisées
- Personnalisation des réponses par instructions
- Création et configuration de prompts personnalisés dans les topics
- Principes d'IA responsable : modération et citations
Travaux pratiques
Objectif :Produire des réponses génératives ancrées et maîtrisées.
Description :Les participants branchent une base documentaire interne comme source de connaissances de l'agent. Ils rédigent des instructions encadrant le ton, le périmètre et le format des réponses. Ils créent un prompt personnalisé chargé de résumer une demande avant transmission au support. Comment l'agent réagit-il face à une question hors périmètre ? La validation s'appuie sur une batterie de questions de test contrôlant pertinence, citations et refus attendus.
Description :Les participants branchent une base documentaire interne comme source de connaissances de l'agent. Ils rédigent des instructions encadrant le ton, le périmètre et le format des réponses. Ils créent un prompt personnalisé chargé de résumer une demande avant transmission au support. Comment l'agent réagit-il face à une question hors périmètre ? La validation s'appuie sur une batterie de questions de test contrôlant pertinence, citations et refus attendus.
- Cas d'usage des architectures multi-agents
- Modèles d'architecture dans Copilot Studio
- Agents enfants ou agents connectés : critères de choix
- Rôle de l'orchestrateur génératif et des descriptions d'agents
- Découpage des responsabilités et gouvernance
Travaux pratiques
Objectif :Concevoir l'architecture multi-agents d'un scénario métier.
Description :À partir d'un scénario d'onboarding de collaborateurs, les participants identifient les tâches à confier à des agents spécialisés. Ils choisissent pour chacune entre agent enfant et agent connecté et justifient leur choix. L'architecture est formalisée dans un schéma partagé avec le groupe. Quel agent porte la responsabilité finale de la réponse ? Les acquis sont validés par une restitution collective et une revue croisée des architectures proposées.
Description :À partir d'un scénario d'onboarding de collaborateurs, les participants identifient les tâches à confier à des agents spécialisés. Ils choisissent pour chacune entre agent enfant et agent connecté et justifient leur choix. L'architecture est formalisée dans un schéma partagé avec le groupe. Quel agent porte la responsabilité finale de la réponse ? Les acquis sont validés par une restitution collective et une revue croisée des architectures proposées.
- Notion d'agent enfant
- Création et configuration d'un agent enfant
- Entrées, sorties et comportement de déclenchement
- Rédaction de descriptions efficaces pour l'orchestration
- Test et gestion des agents enfants
Travaux pratiques
Objectif :Créer des agents enfants et maîtriser leur déclenchement.
Description :Les participants créent deux agents enfants dans l'agent fil rouge, l'un pour les demandes matérielles, l'autre pour les accès applicatifs. Ils définissent leurs entrées et sorties et rédigent leurs descriptions pour l'orchestrateur. Des formulations variées sont ensuite testées pour vérifier le routage. L'orchestrateur choisit-il systématiquement le bon agent enfant ? La validation repose sur l'analyse de la carte d'activité et des traces de chaque conversation de test.
Description :Les participants créent deux agents enfants dans l'agent fil rouge, l'un pour les demandes matérielles, l'autre pour les accès applicatifs. Ils définissent leurs entrées et sorties et rédigent leurs descriptions pour l'orchestrateur. Des formulations variées sont ensuite testées pour vérifier le routage. L'orchestrateur choisit-il systématiquement le bon agent enfant ? La validation repose sur l'analyse de la carte d'activité et des traces de chaque conversation de test.
- Notion d'agent connecté
- Connexion d'un agent Copilot Studio existant
- Connexion d'un agent Microsoft Foundry
- Connexion d'un agent de données Microsoft Fabric
- Gestion et test de la solution multi-agents
Travaux pratiques
Objectif :Assembler une solution faisant coopérer des agents indépendants.
Description :Les participants connectent à leur agent principal un agent RH publié par un autre groupe. Ils ajoutent un agent Microsoft Foundry spécialisé dans l'analyse de documents. Ils vérifient la transmission du contexte et le retour des résultats vers l'agent principal. Quelles informations transitent réellement entre les agents ? Les acquis sont validés par un scénario de bout en bout sollicitant les trois agents.
Description :Les participants connectent à leur agent principal un agent RH publié par un autre groupe. Ils ajoutent un agent Microsoft Foundry spécialisé dans l'analyse de documents. Ils vérifient la transmission du contexte et le retour des résultats vers l'agent principal. Quelles informations transitent réellement entre les agents ? Les acquis sont validés par un scénario de bout en bout sollicitant les trois agents.
- Principes et enjeux du protocole A2A
- Cartes d'agent et découverte des capacités
- Connexion à un agent compatible A2A
- Sécurité et authentification des échanges
- Test et validation de la connexion
Travaux pratiques
Objectif :Faire dialoguer un agent Copilot Studio avec un agent externe via A2A.
Description :Les participants connectent leur agent à un agent de démonstration exposé en A2A sur une autre plateforme. Ils analysent la carte d'agent pour identifier les capacités disponibles. Ils configurent l'authentification puis délèguent une tâche à cet agent externe. Comment l'agent principal gère-t-il une indisponibilité de l'agent distant ? La validation s'appuie sur l'exécution d'une tâche déléguée et l'analyse des traces d'échange.
Description :Les participants connectent leur agent à un agent de démonstration exposé en A2A sur une autre plateforme. Ils analysent la carte d'agent pour identifier les capacités disponibles. Ils configurent l'authentification puis délèguent une tâche à cet agent externe. Comment l'agent principal gère-t-il une indisponibilité de l'agent distant ? La validation s'appuie sur l'exécution d'une tâche déléguée et l'analyse des traces d'échange.
- Panorama des intégrations dans Copilot Studio
- Comparaison des modèles d'action : connecteurs, flux, API REST, MCP
- Ajout de connecteurs prédéfinis et personnalisés
- Ajout d'une API REST à partir d'une spécification OpenAPI
- Configuration de l'authentification (utilisateur, service, Entra ID)
Travaux pratiques
Objectif :Choisir et mettre en œuvre le bon modèle d'intégration.
Description :Les participants analysent plusieurs scénarios d'intégration et retiennent pour chacun le modèle d'action adapté. Ils ajoutent ensuite un connecteur prédéfini (Outlook ou SharePoint) comme outil de l'agent. Ils importent une API de ticketing à partir de sa spécification OpenAPI et configurent son authentification. Faut-il exécuter l'action avec l'identité de l'utilisateur ou celle de l'agent ? Les acquis sont validés par la création effective d'un ticket depuis la conversation.
Description :Les participants analysent plusieurs scénarios d'intégration et retiennent pour chacun le modèle d'action adapté. Ils ajoutent ensuite un connecteur prédéfini (Outlook ou SharePoint) comme outil de l'agent. Ils importent une API de ticketing à partir de sa spécification OpenAPI et configurent son authentification. Faut-il exécuter l'action avec l'identité de l'utilisateur ou celle de l'agent ? Les acquis sont validés par la création effective d'un ticket depuis la conversation.
- Connecteurs Copilot ou connecteurs Power Platform : critères de choix
- Ajout de connecteurs Copilot comme sources de connaissances
- Connecteurs Power Platform en temps réel
- Connexion à un index Azure AI Search
- Respect des permissions et de la confidentialité des données
Travaux pratiques
Objectif :Enrichir l'agent avec des connaissances d'entreprise fiables et à jour.
Description :Les participants ajoutent un connecteur Copilot vers un référentiel documentaire d'entreprise. Ils configurent une source de connaissances temps réel via un connecteur Power Platform. Ils connectent enfin l'agent à un index Azure AI Search préparé pour l'exercice. Un utilisateur sans droits peut-il obtenir une information confidentielle ? La validation repose sur des tests croisés avec deux profils d'utilisateurs aux droits différents.
Description :Les participants ajoutent un connecteur Copilot vers un référentiel documentaire d'entreprise. Ils configurent une source de connaissances temps réel via un connecteur Power Platform. Ils connectent enfin l'agent à un index Azure AI Search préparé pour l'exercice. Un utilisateur sans droits peut-il obtenir une information confidentielle ? La validation repose sur des tests croisés avec deux profils d'utilisateurs aux droits différents.
- Rôle du Model Context Protocol dans Copilot Studio
- Connexion à un serveur MCP existant
- Authentification des connexions MCP
- Activation, filtrage et gestion des outils MCP
- Bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance
Travaux pratiques
Objectif :Étendre les capacités de l'agent grâce à un serveur MCP.
Description :Les participants connectent leur agent à un serveur MCP de démonstration exposant plusieurs outils métiers. Ils configurent l'authentification puis activent uniquement les outils utiles au scénario. Ils observent la manière dont l'orchestrateur sélectionne et enchaîne les outils MCP. Quels risques présente l'activation de tous les outils d'un serveur ? Les acquis sont validés par un scénario complet s'appuyant sur les outils MCP retenus.
Description :Les participants connectent leur agent à un serveur MCP de démonstration exposant plusieurs outils métiers. Ils configurent l'authentification puis activent uniquement les outils utiles au scénario. Ils observent la manière dont l'orchestrateur sélectionne et enchaîne les outils MCP. Quels risques présente l'activation de tous les outils d'un serveur ? Les acquis sont validés par un scénario complet s'appuyant sur les outils MCP retenus.
- Test et débogage d'un agent (panneau de test, carte d'activité)
- Supervision avec l'analytique Copilot Studio
- Gestion du cycle de vie : environnements, solutions, ALM
- Sécurité, stratégies DLP et gouvernance des agents
- Méthodologie et questions types de l'examen AB-620
Travaux pratiques
Objectif :Industrialiser l'agent fil rouge et évaluer sa préparation à l'examen.
Description :Les participants empaquettent l'agent et ses composants dans une solution, puis l'exportent vers un environnement de test. Ils analysent les indicateurs d'usage et de résolution pour identifier les axes d'amélioration. Ils vérifient l'application des stratégies DLP sur les connecteurs utilisés. L'agent est-il prêt pour un déploiement en production ? La validation des acquis s'effectue par un QCM blanc reprenant les domaines de l'examen AB-620, suivi d'une correction commentée.
Description :Les participants empaquettent l'agent et ses composants dans une solution, puis l'exportent vers un environnement de test. Ils analysent les indicateurs d'usage et de résolution pour identifier les axes d'amélioration. Ils vérifient l'application des stratégies DLP sur les connecteurs utilisés. L'agent est-il prêt pour un déploiement en production ? La validation des acquis s'effectue par un QCM blanc reprenant les domaines de l'examen AB-620, suivi d'une correction commentée.
Travaux pratiques
Les travaux pratiques sont réalisés dans un tenant Microsoft 365 et un environnement Power Platform dédiés, avec Copilot Studio, Power Automate, Dataverse, Azure AI Search, Microsoft Foundry et un serveur MCP de démonstration. Ils représentent environ 60 % du temps de formation et s'articulent autour d'un fil rouge : un agent de support interne enrichi chapitre après chapitre.
Programme mis à jour le 26/10/2026
Public concerné
Créateurs avancés (makers), développeurs Power Platform et développeurs professionnels souhaitant concevoir, étendre et intégrer des agents Copilot Studio pour automatiser des processus métiers.
Prérequis
Expérience pratique de la création d'agents dans Copilot Studio : le cours démarre directement sur des usages avancés (formation PL-7008 ou pratique équivalente recommandée). Connaissance de Power Platform (Power Fx, Dataverse, environnements) : ce sont les briques de base des agents, flux et solutions. Compréhension intermédiaire de l'IA générative (modèles, orchestration, RAG) : nécessaire pour concevoir les réponses génératives et l'ancrage dans les connaissances. Pratique des API REST et des modèles d'intégration : indispensable pour les connecteurs personnalisés, l'OpenAPI et MCP. Familiarité avec Azure et Microsoft 365 : utile pour Azure AI Search, Microsoft Foundry et Entra ID.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
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