FabCon Europe 2026 : les annonces qui arrivent jusqu'à vos rapports

C'est l'annonce la plus concrète de la semaine pour nos clients. Aujourd'hui, alimenter un entrepôt depuis Business Central demande une couche d'extraction : des requêtes, une planification, une fenêtre nocturne, et quelqu'un qui regarde le matin si tout est passé. Le Mirroring remplace cette couche par un réglage.

Deux points gardent toute leur importance. Le premier : ce qui arrive dans OneLake, ce sont les tables de l'ERP, avec leur modèle de données interne. Les champs calculés à la volée, les FlowFields notamment, se reconstruisent en mesures plutôt qu'ils ne se répliquent en valeurs. Le second : répliquer n'est pas modéliser. Les tables brutes posées dans un lac restent des tables brutes, et le travail de mise en sens commence là.

Le point qui mérite d'être lu deux fois : ces réponses s'appuient sur le même modèle sémantique que vos rapports, avec les mêmes mesures et les mêmes définitions. Le directeur commercial qui interroge Copilot depuis une conversation Teams et le contrôleur de gestion qui ouvre le rapport voient le même chiffre d'affaires. C'est exactement ce que nous appelons une seule vérité, et Microsoft vient d'en faire le point d'entrée de son assistant.

La conséquence est franche : la qualité de votre modèle sémantique devient visible par toute l'entreprise, et plus seulement par ceux qui ouvrent les rapports. Des mesures bien nommées, des relations propres et des définitions certifiées produisent de bonnes réponses. Un modèle approximatif produit des réponses approximatives, à grande échelle.

La gouvernance suit, et c'est appréciable : les étiquettes de confidentialité et les politiques DLP se propagent dans les expériences Copilot, et un réglage dédié laisse l'administrateur décider quels modèles sémantiques participent aux expériences d'IA.

L'écriture en retour est une demande permanente. Un rapport de marge qui affiche les écarts est utile ; le même écran où le contrôleur saisit son commentaire et son hypothèse de reprévision devient un outil de travail. Jusqu'ici, cela demandait une Power App branchée à côté, ou un portail métier développé pour l'occasion.

Nous construisons des portails métier depuis plusieurs années, et cette annonce leur laisse toute leur place : une application générée depuis un modèle sémantique couvre la saisie adossée à l'analyse, là où un circuit d'approbation branché sur un ERP reste un développement à part entière. Elle couvre en revanche très bien la zone où nous voyions jusqu'ici des fichiers Excel de travail circuler à côté des rapports.

C'est la levée de l'objection que nous entendons le plus souvent en début de projet : la capacité réservée se paie dès le premier jour, alors que la valeur arrive au troisième mois. Pouvoir démarrer une preuve de concept, la laisser vivre quelques semaines et ne payer que le calcul réellement consommé change la façon dont un projet se lance, et surtout la façon dont il se décide.

Une capacité réservée garde tout son sens une fois l'usage installé et régulier : elle reste le modèle le plus économique à volume stable. L'intérêt est d'avoir désormais les deux, et de passer de l'un à l'autre au bon moment.