Dossier de référence · IA et systèmes d’information de gestion

IA, bases de données et BI : des données prêtes avant les réponses

Copilot dans Power BI, les assistants qui écrivent du SQL ou du DAX, l’analyse en langage courant : l’IA ne vaut que ce que valent les données qu’elle interroge. Ce dossier donne un diagnostic de vos données en huit critères, six tutoriels (Power Query, table de dates, mesures DAX, SQL, Python dans Excel, préparation pour Copilot), des astuces, des formations officielles et les contrôles à faire sur chaque réponse.

Mis à jour le 6 novembre 2026 · Fonctions et conditions vérifiées à cette date · Par Sylvain Marsol, enseignant en systèmes d’information

29 %des entreprises qui n’utilisent pas l’IA citent les difficultés liées aux données nécessaires (Insee, 2025)
8critères pour savoir si vos données sont prêtes
6tutoriels pas à pas, avec le code
1règle : toute réponse chiffrée se recalcule sur un cas connu

L’essentiel en 6 points

  • L’IA répond toujours, même sur des données fausses : une réponse fluide sur un modèle mal construit est plus dangereuse qu’une erreur visible.
  • Le travail se déplace vers la préparation : nettoyer, modéliser, nommer, documenter. C’est ce qui rend les réponses de l’IA justes.
  • Des noms explicites et un dictionnaire font gagner plus que n’importe quelle formulation de demande : l’IA lit les noms de tables, de colonnes et de mesures.
  • Les droits d’accès s’appliquent à l’IA : Copilot respecte les autorisations de l’utilisateur, y compris la sécurité au niveau des lignes. Encore faut-il qu’elles soient bien définies.
  • On donne la structure, pas les données : pour faire écrire une requête ou une formule par un assistant, le schéma suffit.
  • Chaque réponse se vérifie : recalcul sur un client ou un mois connu, rapprochement avec la comptabilité, test des cas limites.

Ce que disent les données

Données et IA en entreprise, en chiffres

29 %

des entreprises qui n’utilisent pas l’IA citent les difficultés liées aux données nécessaires, et 38 % l’incompatibilité avec leurs logiciels et systèmes.Descriptif

Insee Première n° 2120, juillet 2026, entreprises de 10 salariés ou plus.

30 %

des salariés travaillent dans une entreprise qui utilise l’IA pour la comptabilité, le contrôle de gestion ou la gestion financière, contre 14 % en 2024.Descriptif

Insee, même publication.

F2

Copilot dans Power BI suppose une capacité Microsoft Fabric F2 ou plus, ou Power BI Premium P1 ou plus : il n’est pas inclus dans une simple licence Pro.Condition

Microsoft Learn, introduction à Copilot dans Power BI, vérifié au 6 novembre 2026.

La grille

Huit critères pour des données prêtes pour l’IA

CritèreLa questionPourquoi l’IA en a besoin
Source uniqueChaque chiffre vient-il d’une seule source de référence ?Deux fichiers qui se contredisent donnent deux réponses qui se contredisent.
DictionnaireChaque indicateur a-t-il une définition écrite ?« Chiffre d’affaires » : HT ou TTC, facturé ou encaissé ? L’IA choisit au hasard si rien ne le dit.
QualitéDoublons, valeurs manquantes, formats de dates sont-ils contrôlés ?Un doublon est compté deux fois, sans avertissement.
Mise à jourSait-on quand les données ont été actualisées ?L’IA ne sait pas que le fichier date du mois dernier.
ModèleLes tables sont-elles reliées en étoile, avec une table de dates ?Les calculs dans le temps et par axe en dépendent.
Noms explicitesLes tables, colonnes et mesures ont-elles des noms compréhensibles ?« Col12 » ne dit rien ; « MontantHT » dit tout.
DroitsChacun ne voit-il que ce qu’il doit voir ?L’IA répond avec les droits de l’utilisateur : des droits trop larges deviennent des réponses trop larges.
Données personnellesLes données personnelles sont-elles limitées au nécessaire ?Moins il y en a, moins une question maladroite en expose.

Votre diagnostic

Vos données sont-elles prêtes pour l’IA ?

Choisissez votre outil (Excel, Power BI, Google Sheets, base SQL) et répondez aux huit critères. Vous obtenez un score, les actions prioritaires avec la manière de les faire dans votre outil, et une demande prête à copier pour faire auditer votre fichier par un assistant, sans lui transmettre vos données.

1Votre outil principal
2Chaque donnée clé a une seule source de référence
3Les indicateurs ont une définition écrite
4Les doublons et les vides sont contrôlés
5Les données se mettent à jour sans copier-coller
6Les données sont organisées en tables reliées
7Les tables et colonnes ont des noms explicites
8Les droits d'accès sont définis
9Les données personnelles sont repérées et minimisées

Rien n'est enregistré. Fonctions des outils vérifiées au 6 novembre 2026.

Tutoriels pas à pas

Six tutoriels, de l’export brut à la question en langage courant

Exemples construits sur des données fictives. Adaptez les noms de tables et de colonnes à vos fichiers. Les formules sont données en version française d’Excel.

Tutoriel 1 · Power Query (Excel ou Power BI)

Nettoyer un export de ventes

  1. Données, Obtenir des données, à partir du fichier : l’éditeur Power Query s’ouvre.
  2. Typez chaque colonne avec les paramètres régionaux : clic droit sur l’en-tête, Modifier le type, Utilisation des paramètres régionaux, Français (France). Les dates et les décimales sont alors lues correctement.
  3. Accueil, Supprimer les lignes, Supprimer les doublons, en sélectionnant les colonnes qui identifient une ligne (numéro de facture et de ligne).
  4. Transformer, Format, Supprimer les espaces puis Mettre en majuscule chaque mot sur les colonnes de texte : « ile-de-france » et « Île-de-France » se regroupent après correction.
  5. Renommez chaque étape dans le volet Étapes appliquées : c’est votre documentation.
= Table.TransformColumnTypes(Source, {{"Date", type date}, {"MontantHT", type number}}, "fr-FR")
À vérifier : comparez le nombre de lignes et le total avant et après nettoyage. Un écart doit s’expliquer par les doublons supprimés.

Tutoriel 2 · Power BI

Créer la table de dates

Modélisation, Nouvelle table :

Date =
ADDCOLUMNS (
    CALENDAR ( DATE ( 2024, 1, 1 ), DATE ( 2026, 12, 31 ) ),
    "Année", YEAR ( [Date] ),
    "NumMois", MONTH ( [Date] ),
    "Mois", FORMAT ( [Date], "mmm yyyy" )
)

Puis clic droit sur la table, Marquer comme table de dates, et reliez Date[Date] à la date de chaque table de faits. Triez la colonne Mois par NumMois.

À vérifier : la table couvre toute la période des données, sans trou. Les fonctions d’intelligence temporelle (année précédente, cumul) donnent des résultats faux sans elle.

Tutoriel 3 · DAX, avec un assistant

Écrire et contrôler les mesures d’un tableau de bord

Demande à l’assistant, avec la structure seulement : « Ma table Ventes a les colonnes Date, Client, Quantite, PrixUnitaire, CoutUnitaire ; j’ai une table Date marquée. Écris les mesures DAX : chiffre d’affaires, marge, taux de marge, chiffre d’affaires de l’année précédente, évolution. Explique chacune. »

CA = SUMX ( Ventes, Ventes[Quantite] * Ventes[PrixUnitaire] )
Marge = [CA] - SUMX ( Ventes, Ventes[Quantite] * Ventes[CoutUnitaire] )
Taux de marge = DIVIDE ( [Marge], [CA] )
CA N-1 = CALCULATE ( [CA], SAMEPERIODLASTYEAR ( 'Date'[Date] ) )
Évolution CA = DIVIDE ( [CA] - [CA N-1], [CA N-1] )
À vérifier : placez les mesures dans une matrice par mois et recalculez un mois à la main. Ajoutez une description à chaque mesure (volet Propriétés) : Copilot s’en sert.

Tutoriel 4 · SQL, avec un assistant

Faire écrire une requête sans transmettre les données

Donnez le schéma, pas le contenu : « Tables : clients(id, nom, region), commandes(id, client_id, date_cmd), lignes(commande_id, produit, qte, prix), factures(id, commande_id, montant, date_fact). Écris la requête des commandes sans facture, puis le chiffre d’affaires commandé par région en 2026. »

-- Commandes sans facture
SELECT c.id, c.date_cmd
FROM commandes c
LEFT JOIN factures f ON f.commande_id = c.id
WHERE f.id IS NULL;

-- Chiffre d'affaires commandé par région en 2026
SELECT cl.region, SUM(l.qte * l.prix) AS ca
FROM commandes c
JOIN clients cl ON cl.id = c.client_id
JOIN lignes l ON l.commande_id = c.id
WHERE c.date_cmd >= '2026-01-01' AND c.date_cmd < '2027-01-01'
GROUP BY cl.region
ORDER BY ca DESC;
À vérifier : une jointure interne à la place de la jointure externe fait disparaître les commandes sans facture ; c’est l’erreur la plus fréquente. Comptez les lignes de chaque table avant et après jointure, et testez sur une commande que vous connaissez.

Tutoriel 5 · Python dans Excel

Un profil de qualité du fichier en une cellule

Dans une cellule, tapez =PY( puis :

df = xl("Ventes[#All]", headers=True)
profil = pd.DataFrame({
    "Valeurs manquantes": df.isna().sum(),
    "Valeurs distinctes": df.nunique(),
    "Type": df.dtypes.astype(str)
})
profil.loc["(lignes en double)"] = [df.duplicated().sum(), "", ""]
profil
À vérifier : une colonne de dates de type texte (« object » ou « str » selon la version) signale un problème de format ; une colonne « Région » avec quinze valeurs distinctes pour treize régions signale des fautes de saisie.

Tutoriel 6 · Copilot dans Power BI

Préparer un modèle pour que Copilot réponde juste

  1. Nommer : tables au pluriel ou au singulier, mais de façon constante ; colonnes et mesures en clair (MontantHT, Taux de marge).
  2. Décrire : une description pour chaque mesure et chaque colonne importante, dans le volet Propriétés de la vue Modèle.
  3. Masquer les colonnes techniques (identifiants, clés) que l’utilisateur n’a pas à voir.
  4. Préparer les données pour l’IA : les fonctions de préparation de Power BI permettent de limiter les tables et colonnes que Copilot prend en compte, de lui donner des instructions (vocabulaire de l’entreprise, définitions) et d’enregistrer des réponses vérifiées pour les questions fréquentes.
  5. Sécuriser : définissez la sécurité au niveau des lignes (Modélisation, Gérer les rôles) ; Copilot répond avec les droits de l’utilisateur.
  6. Tester : posez cinq questions dont vous connaissez la réponse, et corrigez le modèle là où Copilot se trompe.
À vérifier : Copilot dans Power BI suppose une capacité Fabric F2 ou plus, ou Premium P1 ou plus, et l’activation par l’administrateur. Chaque réponse se contrôle avec un visuel classique.

Astuces

Ce qui fait la différence au quotidien

  • Un onglet « Lisez-moi »Source, date de mise à jour, définition des indicateurs : trois lignes en tête de chaque fichier évitent la moitié des erreurs.
  • Demandez l’explication avec la formuleUne formule expliquée argument par argument se vérifie ; une formule seule se recopie.
  • Un cas témoinGardez un client, un mois ou un produit dont vous connaissez les chiffres : il sert à tester chaque nouvelle formule.
  • Les totaux de contrôleTotal du tableau de bord égal au total de la comptabilité à la même date : c’est le premier test, avant toute analyse.
  • Les tableaux plutôt que les plagesDans Excel, Insertion, Tableau : les formules et l’IA lisent des noms de colonnes au lieu de « B2:B500 ».
  • La question en langage courantPrécisez la période, le périmètre et l’indicateur : « CA HT facturé, janvier à septembre 2026, région Occitanie ».

Questions fréquentes

Vos questions sur l’IA, les données et la BI

Faut-il Copilot pour profiter de l’IA en BI ?

Non. Un assistant conversationnel écrit très bien des mesures DAX, des requêtes SQL ou des étapes Power Query à partir de la structure de vos tables, sans accès à vos données. Copilot apporte l’interrogation directe du modèle, à condition d’avoir la capacité requise.

Puis-je envoyer mon fichier Excel à ChatGPT pour l’analyser ?

Seulement s’il ne contient aucune donnée confidentielle, ou dans l’offre validée par votre organisation. Sinon, envoyez la structure et quelques lignes inventées, faites écrire la formule ou le script, et exécutez-le sur vos données. Voir les données de l’entreprise face aux assistants d’IA.

Pourquoi l’IA donne-t-elle un chiffre différent de mon tableau ?

Le plus souvent : une définition différente (HT ou TTC, date de facture ou de commande), un filtre implicite, un doublon, ou une jointure qui perd des lignes. Demandez-lui le calcul détaillé et comparez avec un cas connu.

Par où commencer ?

Par le diagnostic, puis par l’action la mieux classée : souvent le dictionnaire des indicateurs, qui prend une heure et améliore toutes les réponses. Pour les usages métiers : IA et contrôle de gestion.