Analyser ses données avec l'IA dans Power BI et Excel
Les outils d'analyse de Microsoft intègrent désormais l'IA à tous les niveaux.
Copilot génère une page de rapport, résume un tableau de bord ou explique une formule DAX.
On peut interroger un modèle de données en langage naturel, Power BI repère les anomalies et explique les variations, et Python s'exécute directement dans Excel.
Pour les analystes et les utilisateurs de Power BI, c'est un gain de temps considérable, à condition de savoir préparer ses données et de contrôler ce que l'IA produit.
Cette formation pratique d'une journée montre comment tirer parti de ces fonctions dans le travail quotidien d'analyse.
Le matin porte sur Copilot et le langage naturel dans Power BI : préparer le modèle sémantique pour que l'IA le comprenne, générer et corriger une page de rapport, rédiger et expliquer des mesures DAX.
L'après-midi aborde la détection d'anomalies, l'explication des hausses et des baisses, et une première analyse avec Python dans Excel.
Tout au long de la journée, l'accent est mis sur le contrôle des résultats et la documentation de ce qui a été produit avec l'IA.
Les participants repartent capables d'accélérer leurs analyses tout en gardant des chiffres fiables et traçables.
Durée de la formation
Début de la formation
26 avril
Lieu de la formation
Technofutur TIC - Gosselies
Avenue Jean Mermoz 18
6041 Gosselies
Planning
Lundi 26 avril 2027
De 9h à 17h
Objectifs de la formation
Les participants seront capables de :
- Organiser des tableaux de données clairs et structurés.
- Obtenir des formules Excel sur mesure générées par IA.
- Interroger un tableau pour trier, filtrer ou analyser les données.
- Créer des visualisations (graphique, tableau de bord) à la demande.
- Générer des tableaux croisés dynamiques sans manipulation manuelle.
- Automatiser des tâches via des macros proposées par l’IA, sans coder.
Public de la formation
Utilisateurs de Power BI et analystes qui veulent intégrer les fonctions d'IA de Power BI et d'Excel dans leurs analyses.
Points forts de la formation
- Une journée entièrement pratique, sur ordinateur, avec démonstrations et exercices.
- Un panorama complet des fonctions d'IA de Power BI et d'Excel : Copilot, langage naturel, détection d'anomalies, explication des variations, Python dans Excel.
- La préparation du modèle sémantique (noms, descriptions, synonymes) pour obtenir des réponses de l'IA réellement exploitables.
- Du concret avec le DAX : rédaction et explication de mesures avec Copilot.
- Une méthode de contrôle des résultats : recalcul, comparaison avec un rapport existant, vérification des filtres.
- La documentation de ce qui a été produit avec l'IA (mesures générées, hypothèses, limites) pour des rapports traçables.
- Les participants peuvent travailler sur leurs propres données ou sur des données fournies.
- Les exercices peuvent être adaptés au métier et aux données de votre entreprise.
Modalités pratiques
Prérequis pour la formation
- Un bon niveau en Excel et pratiquer Power BI Desktop : import de données, création de visuels, mesures DAX simples.
Programme
de la formation
- Matin – Copilot et le langage naturel dans Power BI
- Les conditions d'usage de Copilot dans Power BI - licence, activation, accès au modèle
- Préparer le modèle sémantique - noms explicites, descriptions, synonymes, colonnes masquées
- Générer une page de rapport et un résumé narratif
- Expliquer et rédiger des mesures DAX avec Copilot
- Poser des questions en langage naturel sur le modèle et lire les réponses de façon critique
- Exercice - préparer un modèle fourni ou apporté par un participant, puis générer et corriger une page de rapport
- Méthodes - démonstration, exercices sur ordinateur
- Après-midi – Anomalies, variations et Python dans Excel
- Détecter des anomalies sur une série temporelle et lire les explications proposées
- Analyser une hausse ou une baisse avec la fonction d'explication des variations
- Python dans Excel - principe, exécution dans le cloud Microsoft, statistiques descriptives, graphiques, à partir d'exemples de code fournis
- Contrôler les résultats - recalcul d'un chiffre, comparaison avec un rapport existant, vérification des filtres appliqués
- Documenter les éléments produits avec l'IA (mesures générées, hypothèses, limites) dans le rapport ou le classeur
- Méthodes - exercices sur ordinateur à partir de données fournies ou apportées par les participants
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