Beaucoup d’équipes injectent du Python dans Power Automate et Power BI via Azure Functions ou des connecteurs personnalisés, puis s’étonnent de flux instables, de dérives de versions et de coûts croissants. Cet épisode montre pourquoi, dans l’écosystème Microsoft, l’IA doit écrire la colle et Python rester dans l’analyse.Ce que vous allez apprendre :Pourquoi Power Automate n’exécute pas de Python arbitraire et pourquoi Office Scripts (TypeScript) est la surface de script native de Microsoft 365Les coûts cachés de la colle Python : calcul externe, secrets, démarrages à froid, dérive de versions et débogage entre servicesCopilot dans Dataflow Gen2 : générer du Power Query M ou du Python ancré dans le modèle sémantique, et des ébauches de rapport en quelques secondesDes agents typés comme orchestrateurs : boîte à outils limitée, contrats de types, validation sur échantillons et prompts réutilisablesLes notebooks Fabric pour l’analyse et le ML, et un plan sur 30 jours : audit, migration, refonte des dataflows, agent avec étapes de revuePour les développeurs Power Platform, les experts Power BI et les architectes qui veulent une automatisation plus stable et moins coûteuse.Cet épisode est une version française doublée par IA de la vidéo explicative animée du M365 Show du Microsoft MVP Mirko Peters.▶ Voir la vidéo: https://youtu.be/-ptT_vdzqPQ🎧 Plus d’épisodes: https://www.m365.fm🎤 M365Con – conférence Microsoft en ligne gratuite: https://m365con.net💼 Mirko Peters sur LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/m365showpodcast/

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