Copilot dans Power BI : notre retour d'expérience

Copilot dans Power BI est un accélérateur exceptionnel à condition d'avoir une base solide (modèle de données propre, premières mesures DAX).

Nous avons testé son usage sur plusieurs semaines en production sur plusieurs projets : création rapide de rapports, explications automatiques, génération de DAX et exploration naturelle des données.

Que faire avec Copilot et Power BI ?

Générer un premier rapport en langage naturel

Créer un premier rapport Power BI n'est jamais une partie de plaisir : il faut traduire un besoin métier flou en une structure claire, ce qui génère souvent des allers-retours et donc des délais.

Avec Copilot, cette phase est transformée :

• Vous exprimez votre besoin directement en langage naturel,
• Copilot génère une première version du rapport avec des visuels adaptés,
• Vous affinez et corrigez en quelques itérations.

Cas concret

Une direction commerciale souhaite analyser la performance par zone géographique et par typologie de client sur les 12 derniers mois. Plutôt que de rédiger un cahier des charges complet, elle utilise simplement Copilot pour formuler son besoin.

Ce que Copilot génère :

• Une vue globale par région,
• Une série temporelle pour suivre l'évolution du chiffre d'affaires,
• Des filtres dynamiques pour basculer entre les segments de clientèle.

Des analyses générées en quelques questions

Copilot ne se contente pas d'afficher des chiffres : il commente les variations et propose des interprétations sous forme narrative.

Cela répond à un besoin clé : expliquer rapidement ce que disent les données, sans passer par une analyse manuelle longue.

Cas concret

Un CFO doit présenter une synthèse des résultats financiers au comité de direction. Au lieu de parcourir tous les KPI un par un, il utilise Copilot pour générer automatiquement un résumé clair et exploitable.

Ce que Copilot génère :

• Une analyse textuelle des écarts significatifs,
• Des hypothèses de causes (par exemple : baisse du résultat net liée à l'augmentation des coûts logistiques),
• Des suggestions d'axes complémentaires d'analyse.

Générer et comprendre des mesures DAX sur demande

La création de mesures personnalisées (KPIs spécifiques) est souvent un frein pour les équipes métiers non techniques.

Copilot simplifie ce processus : il génère du DAX directement à partir de requêtes en langage naturel.

Cas concret

Un responsable marketing souhaite mesurer le churn trimestriel des abonnés sur plusieurs segments de clientèle. Il utilise Copilot pour générer la mesure automatiquement à partir d'une description simple.

Ce que Copilot génère :

• Une formule DAX prête à l'emploi,
• Une explication détaillée du calcul (par exemple : division du nombre de clients perdus par le nombre total au trimestre précédent),
• La possibilité d'ajuster, d'optimiser ou de corriger directement la formule si nécessaire.

Explorer la donnée en langage naturel

Copilot intègre un mode Q&A conversationnel qui permet d'interroger un dataset sans connaissance technique.

Cela démocratise l'accès aux données pour les managers et accélère la prise de décision.

Cas concret

Un directeur des opérations souhaite identifier rapidement les produits dont les marges sont en baisse depuis le début de l'année. Il utilise Copilot pour poser directement sa question, sans passer par la création d'un rapport spécifique.

Ce que Copilot génère :

• Un tableau classé par taux de variation de marge,
• Des filtres interactifs pour explorer par produit, région ou canal de vente.

Copilot : un coup de boost pour vous aider à défricher vos projets

Quels impacts concrets pour votre organisation ?

Conclusion : L'IA comme co-pilote, pas comme remplacement

Après plusieurs semaines d'utilisation intensive en environnement réel, notre conclusion est claire : Copilot dans Power BI représente une avancée majeure dans la démocratisation de l'analyse de données.

Cependant, il ne s'agit pas d'un outil magique qui rendrait obsolètes les compétences en modélisation et en analyse. Au contraire, il amplifie l'impact des professionnels de la donnée en leur permettant de :

• Se concentrer sur la gouvernance des données et la qualité du modèle,
• Simplifier l'onboarding des utilisateurs métiers,
• Réduire drastiquement le temps consacré aux tâches répétitives,
• Produire des insights plus rapidement et à plus grande échelle.

Les organisations qui tireront le meilleur parti de cette technologie sont celles qui l'intégreront dans une stratégie data globale, avec une gouvernance solide et une montée en compétence progressive des équipes.