Un guide pratique du connecteur Confluence de recherche Azure AI en 2025

Alors, vous cherchez à connecter votre base de connaissances Confluence à un agent IA en utilisant les outils de Microsoft. C’est un objectif courant de nos jours : relier des documents internes à un chatbot capable de fournir des réponses instantanées et précises à votre équipe ou à vos clients. Ce processus s’inscrit généralement dans un plan plus large impliquant la Génération Augmentée par Récupération (RAG), ce qui est une manière sophistiquée de dire que l’IA fait des recherches avant de parler.

Mais voilà le hic : créer un connecteur Azure AI Search pour Confluence qui soit robuste est bien plus compliqué qu’il n’y paraît. Il ne s’agit pas d’une simple solution prête à l’emploi.

Ce guide est là pour vous aider à y voir plus clair. Nous examinerons les différentes manières d’aborder ce problème, les difficultés cachées et ce que cela va vraiment vous coûter. Nous vous montrerons également une voie beaucoup plus simple pour obtenir le même résultat, sans les maux de tête techniques.

Qu’est-ce qu’un connecteur Azure AI Search pour Confluence ?

Tout d’abord, mettons-nous d’accord. Azure AI Search est le service de recherche cloud ultra-performant de Microsoft. Imaginez-le comme un moteur puissant que vous pouvez utiliser pour indexer d’énormes quantités de données et y effectuer des recherches en utilisant toutes sortes de méthodes avancées, comme la recherche par mot-clé, vectorielle et hybride. C’est un élément essentiel pour créer des applications d’IA personnalisées, en particulier des chatbots qui doivent extraire des réponses des documents de votre entreprise.

Un connecteur Confluence est la pièce qui fait le pont entre ce puissant moteur de recherche et votre wiki Confluence. Sans connecteur, Azure AI Search n’a aucune idée de l’existence même de votre contenu Confluence. Ce petit logiciel a une grande mission :

• Il doit se connecter de manière sécurisée à Confluence.

• Il doit parcourir toutes vos pages, articles de blog et pièces jointes.

• Il doit extraire le texte brut et les métadonnées de tout ce contenu.

• Surtout, il doit comprendre et respecter vos permissions Confluence afin que les utilisateurs ne voient que les résultats de recherche auxquels ils sont autorisés à accéder.

• Il doit maintenir l'index de recherche à jour lorsque quelqu’un ajoute ou modifie une page dans Confluence.

Le principal problème ? Microsoft ne fournit pas de connecteur prêt à l’emploi pour cela. Les équipes doivent donc se débrouiller pour construire ce pont elles-mêmes.

Le défi : Trois façons de créer un connecteur Azure AI Search pour Confluence

Puisqu’il n’y a pas de gros bouton rouge « connecter », il vous reste trois options principales. Chacune comporte son propre lot de compromis en termes de temps, d’argent et de santé mentale que vous êtes prêt à investir.

L’approche « fait maison » (DIY)

Pour de nombreuses équipes d’ingénieurs, le premier réflexe est de le construire soi-même. Cela signifie généralement ouvrir un éditeur de code et écrire un script personnalisé (souvent en Python) qui utilise l’API REST de Confluence pour récupérer les données et le SDK Azure pour les injecter dans un index Azure AI Search. Vous pourriez utiliser un framework comme LangChain pour prendre de l’avance, mais cela reste un projet sérieux.

Ce qui vous attend :

• Gérer l’authentification pour Confluence (jetons d’API) et Azure (principaux de service).

• Écrire du code capable de parcourir tous vos espaces Confluence sans rien oublier.

• Analyser du HTML désordonné pour obtenir un texte propre qu’une IA peut réellement comprendre.

• Trouver la meilleure façon de « segmenter » les longs documents en plus petits morceaux pour le modèle d’IA.

• Générer des embeddings vectoriels pour votre contenu à l’aide d’un service comme Azure OpenAI.

• Construire un système de mises à jour incrémentielles, pour ne pas avoir à réindexer l’intégralité de votre site Confluence chaque nuit.

Les inconvénients :

• C’est une énorme charge de travail initiale. Ce n’est pas un projet secondaire pour un stagiaire ; c’est un effort de développement à part entière qui nécessite des ingénieurs expérimentés.

• Vous en êtes responsable pour toujours. Lorsque Atlassian ou Microsoft mettront à jour leurs API (et ils le feront), votre script cessera de fonctionner. Devinez qui devra le réparer ?

• Les permissions sont un cauchemar. Essayer de reproduire parfaitement les permissions complexes des utilisateurs et des espaces de Confluence dans vos résultats de recherche est incroyablement difficile. Une erreur peut constituer un risque de sécurité majeur.

L’approche par la plateforme

Vous pourriez penser : « Microsoft doit bien avoir quelque chose pour ça, non ? » Eh bien, en quelque sorte, mais pas vraiment. Les outils qu’ils proposent sont destinés à des cas d’usage différents et ne résolvent pas tout à fait ce problème spécifique.

• Connecteur Microsoft 365 Copilot : Microsoft propose bien un connecteur Graph pour Confluence Cloud. Mais il est conçu pour importer les données de Confluence dans Microsoft Search et M365 Copilot, et non dans votre propre instance personnalisée d’Azure AI Search. C’est pour leur écosystème, pas pour votre application. De plus, il présente des problèmes connus, comme des retards dans la synchronisation des permissions.

• Azure Logic Apps : Vous pouvez techniquement utiliser Logic Apps pour créer des flux de travail qui déplacent des données. Mais c’est conçu pour des tâches simples basées sur des déclencheurs, pas pour le travail de fond que représente l’indexation continue d’une base de connaissances entière comme Confluence. C’est comme essayer de déménager un piano avec une trottinette.

Cette vidéo montre comment utiliser Azure AI Search comme source de connaissances dans Copilot Studio, en soulignant certains des outils disponibles au niveau de la plateforme.

L’approche par un tiers

Parce que c’est un problème si courant, quelques entreprises ont développé leurs propres connecteurs pour les commercialiser. Des sociétés comme BA Insight proposent des produits conçus pour gérer toutes les parties délicates à votre place.

À quoi ça ressemble :

Vous achetez une licence, vous configurez l’outil pour qu’il pointe vers vos comptes Confluence et Azure, et vous le laissez faire son travail.

Les inconvénients :

• Le choc du prix. Ce sont des outils de niveau entreprise avec des tarifs de niveau entreprise. Attendez-vous à une facture salée.

• C’est une boîte noire. Vous n’avez que peu de contrôle sur la manière dont l’indexation se déroule, ce qui peut être un problème si vous avez besoin de personnaliser le processus.

• Le redoutable cycle de vente. Vous ne pouvez pas simplement sortir votre carte de crédit et commencer. Cela implique généralement de planifier des démonstrations, de parler à des commerciaux et de passer par un long processus d’intégration.

Comprendre les coûts et les limites

Disons que vous avez réussi à résoudre le casse-tête du connecteur. Félicitations ! Maintenant, vous devez gérer l’aspect opérationnel, et le modèle de tarification d’Azure AI Search peut être un véritable casse-tête.

Votre facture Azure AI Search n’est pas un simple chiffre. C’est un mélange de différents frais qui peuvent fluctuer énormément.

Ce type de tarification à variables multiples rend presque impossible la prévision de vos dépenses mensuelles. Si votre bot de support a une semaine chargée, votre facture Azure pourrait grimper en flèche sans avertissement. Vous pouvez consulter le détail complet sur la page de tarification d’Azure AI Search et vous faire une idée de la complexité par vous-même.

Une alternative plus simple au connecteur Azure AI Search pour Confluence : eesel AI

Si la lecture de tout cela vous a un peu épuisé, vous n’êtes pas seul. La vérité est que, bien que des outils comme Azure AI Search soient puissants, ils exigent un investissement énorme en temps, en argent et en compétences d’ingénierie spécialisées.

Pour la plupart des équipes qui veulent simplement une solution d’IA fonctionnelle maintenant, il existe une voie beaucoup plus directe.

eesel AI est une plateforme conçue dès le départ pour unifier toutes les connaissances de votre entreprise sans configuration compliquée. Au lieu d’avoir à assembler des connecteurs, des services de recherche et des modèles d’IA, vous obtenez une seule solution qui gère tout.

Voici pourquoi c’est une alternative plus simple :

• Intégration Confluence en un clic. Finis les scripts personnalisés ou les outils tiers coûteux. Vous pouvez connecter votre compte Confluence en quelques minutes, directement depuis le tableau de bord d’eesel AI. La plateforme s’occupe de toute l’indexation, de la segmentation et de la vectorisation en arrière-plan.

• Véritablement en libre-service. Pas besoin de planifier une démo ou de parler à un commercial pour commencer. Vous pouvez vous inscrire, connecter des sources de connaissances comme Confluence, Google Docs, et Zendesk, et avoir un agent IA fonctionnel en moins d’une heure.

• Toutes vos connaissances, pas une seule source. Pourquoi s’arrêter à Confluence ? Le cerveau de votre entreprise est éparpillé partout. eesel AI vous permet de tout connecter : votre service d’assistance, vos wikis internes, Google Drive, les fils de discussion Slack, et plus encore, en une seule source de vérité pour vos agents IA.

eesel AI simplifie le processus en permettant des intégrations en un clic avec de multiples sources de connaissances, et pas seulement avec un unique connecteur Azure AI Search pour Confluence.

• Tarification claire et prévisible. eesel AI propose des forfaits simples à tarif fixe. Pas de formules compliquées ni de frais par requête à craindre. Vous savez exactement quel sera le montant de votre facture chaque mois, ce qui facilite grandement la budgétisation et la démonstration du retour sur investissement.

Avec eesel AI, vous pouvez créer un assistant IA interne pour votre équipe dans Slack ou un agent autonome pour votre service d’assistance qui résout réellement les tickets en utilisant vos articles Confluence, le tout sans écrire une seule ligne de code.

Exemple d'un chatbot alimenté par eesel AI répondant aux questions directement dans Slack, une alternative plus simple à la création d'un connecteur personnalisé Azure AI Search pour Confluence.

Connecteur Azure AI Search pour Confluence : Concentrez-vous sur l’objectif, pas sur la plomberie

En fin de compte, l’objectif est d’obtenir des réponses rapides et précises à partir des connaissances de votre entreprise. Bien que la création d’une solution personnalisée avec un connecteur Azure AI Search pour Confluence soit possible, cela vous détourne de la résolution du problème métier pour vous plonger dans le monde de la gestion d’infrastructures complexes.

Que vous choisissiez la voie du DIY, de la plateforme ou du tiers, vous vous engagez à faire des compromis majeurs en termes de coût, de temps et de maintenance continue.

Pour la plupart des équipes, une plateforme optimisée comme eesel AI est tout simplement un moyen plus rapide d’y parvenir. En offrant une véritable expérience en libre-service, des intégrations en un clic pour des sources comme Confluence et une tarification logique, elle vous permet de déployer un assistant IA réellement utile en quelques minutes, et non en plusieurs mois.

Prêt à voir à quel point cela peut être simple ? Commencez votre essai gratuit d’eesel AI dès aujourd’hui et connectez vos données Confluence dans les prochaines minutes.