# Microsoft injecte les règles internes dans Copilot > Microsoft commercialise le Frontier Tuning pour intégrer politiques, données et retours utilisateurs dans Copilot, avec des modèles dédiés aux entreprises. Type : Actualité IA · Catégorie : Stratégie · Publié le 2026-09-01 · Signal IA - Order & Chaos · Secteur : RH Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/microsoft-muscle-copilot-avec-le-frontier-tuning Tags : microsoft, copilot, personnalisation, entreprise, agents, claude, chatgpt, raisonnement --- ## En résumé - Microsoft permet aux équipes de personnaliser Copilot avec leurs politiques et pratiques internes. - Le Frontier Tuning utilise les retours des utilisateurs pour améliorer progressivement un agent. - Land-O-Lakes a obtenu une précision supérieure et un coût dix fois inférieur avec MAI-Thinking-1 personnalisé. **Le signal :** Microsoft associe Frontier Tuning et apprentissage par renforcement pour personnaliser Copilot avec les pratiques internes d’une entreprise. **Microsoft productise** le Frontier Tuning pour [Copilot](/signal-ia/actu/amazon-opensearch-visualise-les-traces-des-agents), présenté à Build 2026 à San Francisco. Cette fonction permet aux équipes informatiques ou RH d’intégrer leurs politiques, guides de recrutement, pratiques salariales et procédures d’intégration. Le système incorpore ainsi des connaissances propres à l’entreprise dans l’agent. Josh Bersin rapporte que Microsoft a intégré l’intelligence Galileo dans Copilot. L’équipe RH de Microsoft a testé cette implémentation et l’a jugée plus utile, détaillée et fiable, notamment parce qu’une source compétente est citée dans les réponses. Copilot devient alors, selon Bersin, un partenaire RH et un conseiller en gestion pour l’entreprise. La présentation officielle est disponible sur [Microsoft 365 Developer](https://devblogs.microsoft.com/microsoft365dev/frontier-tuning-teaching-ai-to-work-the-way-you-do/). ## Les pratiques internes au cœur de la personnalisation **Les pratiques internes** structurent cette approche. Les [agents](/signal-ia/actu/anthropic-franchit-un-cap-cyber-deepseek-talonne-loccident) et superagents apprennent progressivement les expériences historiques, règles, comportements culturels et processus de gestion des risques d’une organisation. Ces éléments tacites sont décrits par Bersin comme un avantage concurrentiel. Le Frontier Tuning les inscrit directement dans le fonctionnement de l’agent. Cette approche se distingue d’une architecture RAG, qui permet surtout de consulter des contenus sans entraîner le système lui-même. Microsoft présente plutôt un environnement d’apprentissage par renforcement. Les utilisateurs ou administrateurs peuvent activer cet apprentissage, tandis que les retours sur l’utilité des actions servent à ajuster progressivement le modèle. Microsoft détaille cette méthode dans son projet [Agent Lightning](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/agent-lightning-adding-reinforcement-learning-to-ai-agents-without-code-rewrites/). ## Microsoft entraîne ses agents internes **Un cas de crise** illustre l’usage de cette fonction. Microsoft utilise un agent interne de gestion de crise. Celui-ci fonctionnait dans plusieurs situations, puis de nouveaux problèmes sont apparus pendant la guerre en Ukraine et la guerre en Irak. Certains employés n’avaient plus Internet ni téléphone, tandis que des familles devaient être relocalisées. Microsoft utilise l’apprentissage par renforcement pour permettre à l’agent d’intégrer les politiques nécessaires à ces situations. Bersin cite aussi une démonstration de Copilot personnalisé pour l’intégration des salariés. Ces exemples associent donc données internes, retours d’usage et adaptation des politiques. La démonstration de Build 2026 est accessible [sur YouTube](https://www.youtube.com/live/FFMm454fxNA?t=6339s). **Sept modèles Microsoft** ont également été annoncés par Mustafa Suleyman. Ils sont optimisés pour des cas d’usage professionnels spécifiques. Microsoft cherche ainsi à développer des modèles concurrents de Claude d’Anthropic et de GPT d’OpenAI. Copilot doit servir de structure d’accueil pour ces modèles, ainsi que pour ceux d’OpenAI, d’Anthropic et les modèles personnalisés des clients. Suleyman indique que Microsoft veut réduire puis supprimer le coût payé à Anthropic. Il présente aussi ces modèles comme efficaces, propres et fondés sur des contenus sous licence. Bersin rapporte qu’ils ne partagent pas la propriété intellectuelle d’un client avec d’autres clients. Microsoft positionne donc la maîtrise des données comme un critère de [personnalisation](/signal-ia/actu/microsoft-personnalise-copilot-avec-frontier-tuning). ## Land-O-Lakes mesure les gains **Land-O-Lakes teste** le modèle de raisonnement MAI-Thinking-1 dans son processus de formulation du beurre. L’entreprise a personnalisé une copie du modèle avec des milliers de documents internes. Elle y a ajouté des messages Teams et des courriels Outlook rédigés auparavant par ses employés. Selon Tanaya Yadav, responsable produit senior chez Microsoft, la version personnalisée s’est montrée plus précise et dix fois plus efficace en coût que GPT-5.5 d’OpenAI. De son côté, la Mayo Clinic travaille avec Microsoft sur un modèle Frontier dédié à la santé. Ce modèle doit couvrir des pratiques cliniques utilisées par les médecins et les professionnels de santé. Ces exemples montrent que Microsoft veut faire du Frontier Tuning un outil de personnalisation opérationnelle, capable de combiner les connaissances propriétaires, les politiques internes et les retours des utilisateurs.