Comment utiliser l’IA pour analyser des données ?
L’IA peut être utilisée à presque toutes les étapes d’une analyse simple : clarifier la question, décrire le jeu de données, suggérer des étapes de nettoyage, calculer des synthèses, écrire des formules ou du Python, créer des graphiques et rédiger une interprétation. Le gain de temps se situe surtout dans les étapes mécaniques. Le risque se situe surtout dans la dernière, où un paragraphe bien rédigé peut énoncer une conclusion que les données ne justifient pas.
Ce guide porte sur les analyses courantes en entreprise réalisées par des non-spécialistes : un responsable qui examine les ventes par mois, un responsable du service client qui étudie le volume de demandes ou un coordinateur des opérations qui compare les délais des fournisseurs. Le guide complémentaire sur l’IA pour Excel traite en détail des formules et du nettoyage des feuilles de calcul.
Pour quels types d’analyse de données l’IA peut-elle être utile ?
On distingue souvent quatre types d’analyse, auxquels l’IA contribue à des degrés différents. Plus la question passe de ce qui s’est produit aux raisons et aux mesures à prendre, plus la réponse exige du jugement humain et du contexte.
| Type d’analyse | Question à laquelle cela répond | Dans quelle mesure l’IA peut vous aider |
|---|---|---|
| Descriptif | Que s’est-il passé ? | Beaucoup de choses : totaux, tendances, répartitions et graphiques, tous vérifiables |
| Évaluation initiale | Pourquoi cela s’est-il produit ? | Dans une certaine mesure : il peut proposer des hypothèses et des segmentations à tester, mais ne peut pas confirmer la cause |
| Prédictif | Quelle sera probablement la suite ? | Utilité limitée pour les non-spécialistes : les prévisions exigent une méthode et une validation |
| Prescriptif | Que devons-nous faire ? | Une première liste d’options ; la décision et les compromis restent du ressort des personnes |
ChatGPT permet-il d’analyser des données ?
Les assistants généralistes comme ChatGPT, Claude et Gemini peuvent aider à analyser des données de deux façons : en raisonnant sur les données que vous collez ou décrivez et, avec certaines offres, en exécutant du code sur un fichier que vous importez. Lorsqu’un outil exécute du code, ses calculs sont généralement plus fiables que lorsqu’il estime des chiffres dans un texte, mais le code peut tout de même répondre à une question légèrement différente de celle que vous aviez en tête. Consultez la documentation à jour du fournisseur pour vérifier les fonctionnalités incluses dans l’offre autorisée par votre entreprise.
Les assistants intégrés aux tableurs sont une autre possibilité. Microsoft décrit un mode de conversation seule dans Copilot dans Excel qui analyse les données du classeur et fournit des éclairages sans le modifier. Google indique que Gemini dans Sheets peut analyser des données, en tirer des enseignements et créer des graphiques. La page de Google avertit également que Gemini peut suggérer des informations inexactes. Quelle que soit l’approche choisie, les vérifications de ce guide s’appliquent.
Quelle méthode utiliser pour analyser des données avec l’IA en toute sécurité ?
Notez la question avant d’ouvrir l’outil, décrivez précisément les données, demandez la méthode avant la réponse et vérifiez chaque chiffre que vous reprendrez. Les étapes ci-dessous conviennent à la plupart des analyses de petites entreprises.
Formulez la question
Écrivez une phrase : quelle décision cette analyse doit-elle éclairer, et qu’est-ce qui vous ferait changer d’avis ? Sans cela, l’outil trouvera des tendances, dont certaines ne seront que du bruit.
Décrivez les données
Les colonnes, les unités, la période, la façon dont chaque ligne a été enregistrée et les lacunes connues. Demandez à l’outil de reformuler ces éléments pour repérer les malentendus.
Demandez d’abord le plan
Demandez comment l’IA répondrait à la question et quels calculs elle effectuerait. Corrigez le plan avant qu’elle ne produise des chiffres.
Recalculez les chiffres clés
Vérifiez les deux ou trois chiffres qui figureront dans votre synthèse à l’aide d’une formule, d’un tableau croisé dynamique ou d’une calculatrice.
Distinguez le constat de l’explication
Écrivez ce que montrent les données, puis, séparément, ce qui pourrait l’expliquer et comment vous le vérifieriez.
Consignez ce que vous avez fait
Conservez la question, la version des données, la méthode et les vérifications pour qu’une autre personne puisse suivre la démarche.
Vous souhaitez voir le lien avec un métier ?
Découvrez l’essai en équipe prévu ↗À quoi ressemble une analyse trompeuse produite par l’IA ?
Voici un exemple détaillé avec des chiffres fictifs. Lumen Box, une petite entreprise proposant un service par abonnement, a augmenté le prix de sa formule mensuelle le 1 septembre. Le fondateur importe un tableau des résiliations et demande : La hausse de prix a-t-elle entraîné davantage de résiliations ? Les données indiquent 1,950 abonnés actifs au début du mois d’août et 100 résiliations au cours du mois, puis 2,000 au début du mois de septembre et 140 résiliations.
Première réponse de l’IA : Les résiliations ont augmenté de 40 pour cent en septembre, ce qui montre que la hausse des prix a fait fuir les clients. Vous devriez envisager de revenir sur cette hausse. Trois problèmes. Les 40 pour cent correspondent à une augmentation du nombre de résiliations, passé de 100 à 140 ; le taux de résiliation est passé d’environ 5.1 pour cent à 7.0 pour cent, soit une hausse d’environ deux points de pourcentage. Confondre pourcentage et points de pourcentage est l’une des erreurs les plus courantes dans les analyses rédigées par l’IA. Ensuite, deux mois de données ne permettent pas de démontrer que le changement de prix a causé cette hausse ; septembre peut être différent pour d’autres raisons. Enfin, la recommandation va bien au-delà de ce qui a été demandé ou démontré.
Meilleur prompt de suivi : en utilisant uniquement la feuille de calcul importée, donne le taux de résiliation pour août et septembre en montrant le calcul. Répartis ensuite les résiliations de septembre par type d’abonnement, puisque seul le prix de l’abonnement mensuel a changé. N’affirme aucune cause. Indique quelles autres données permettraient de vérifier si le changement de prix est en cause.
Constat vérifié : le taux mensuel de résiliation est passé d’environ 5.1 pour cent en août à 7.0 pour cent en septembre. Cette hausse coïncide avec le changement de prix du 1 septembre pour l’abonnement mensuel. Pour déterminer s’il en est la cause, comparez les résiliations de l’abonnement mensuel à celles de l’abonnement annuel, dont le prix n’a pas changé, lisez les motifs de résiliation indiqués par les clients et examinez les mêmes mois de l’année précédente. Le fondateur a vérifié les deux taux à la main avant de les communiquer.
Quelles données ne devez-vous pas fournir à un outil d’IA ?
Ne transmettez pas de données personnelles ou confidentielles à un outil d’IA, sauf si votre entreprise a approuvé cet outil et l’offre correspondante pour cet usage. Les listes de clients, les dossiers du personnel, les informations de santé et les résultats financiers non publiés nécessitent généralement une autorisation explicite. Remplacer les noms par des codes est utile, mais ne rend pas les données anonymes si quelqu’un peut retrouver les personnes à partir de ces codes. Au Royaume-Uni, l’ICO précise que les données pseudonymisées restent des données personnelles entre les mains d’une personne qui détient les informations supplémentaires nécessaires pour identifier les personnes concernées.
Vous pouvez souvent éviter la question. Agrégez d’abord les données pour partager des totaux mensuels plutôt que des lignes individuelles, ou décrivez les colonnes et utilisez des lignes d’exemple fictives pour obtenir la formule ou le code, puis exécutez-le sur les données réelles dans vos propres systèmes. Il s’agit d’informations générales, et non de conseils juridiques ; consultez vos règles internes et, si nécessaire, votre responsable de la protection des données.
Copilot est-il performant pour l’analyse de données ?
Copilot dans Excel est un choix raisonnable pour les analyses courantes si votre organisation en dispose déjà, car il travaille dans le classeur où se trouvent les données et propose, selon Microsoft, un mode d’analyse sans modification. Sa pertinence pour une analyse donnée dépend des mêmes facteurs que pour tout autre outil : la qualité des données, la précision de votre demande et la vérification du résultat. Il ne vous dispense pas de savoir à quoi devrait ressembler une réponse cohérente.
Si votre équipe hésite entre plusieurs assistants pour l’analyse, testez chacun sur une question réelle, sans données sensibles, dont vous connaissez déjà la réponse. Cela vous en apprendra plus qu’une comparaison des fonctionnalités.
Quand devriez-vous plutôt faire appel à un analyste ?
Faites appel à un analyste, ou à une personne formée aux statistiques, lorsque la décision engage des dépenses importantes, que les données sont volumineuses ou désordonnées, ou que la question porte sur la causalité, les prévisions ou le caractère réel d’un écart plutôt que sur une simple fluctuation aléatoire. L’IA permet de produire facilement un graphique convaincant et un paragraphe bien rédigé. Elle ne simplifie pas les statistiques sous-jacentes, et une personne non spécialiste ne saura pas forcément quelle question poser à l’outil.
L’IA ne remplace pas non plus les données manquantes. Si les informations nécessaires pour répondre à la question n’ont jamais été consignées, le résultat approprié est une note qui le précise et un plan pour les recueillir.
Sources et périmètre
Assistance Microsoft, prendre en main Copilot dans Excel, consulté le 16 octobre 2026 ↗
ICO, Recommandations sur la pseudonymisation, consultées le 16 October 2026 ↗