Formation – Lovable – Analyse de données et Excel

Lovable pour l'analyse de données et Excel

Créer des applications web par prompt : avec Lovable, de l’idée à une app React opérationnelle, avec Supabase, GitHub et déploiement.

Durée
6 heures, une session
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Lovable pour l'analyse de données et Excel » est une formation pratique destinée notamment aux profils suivants : Utilisateurs métier travaillant régulièrement avec Excel et des rapports, Contrôleurs de gestion et équipes administratives et financières et Analystes commerciaux et marketing. Vous découvrez Lovable non pas de façon abstraite, mais à travers des tâches de votre quotidien – avec des exemples, des exercices et des modèles issus du domaine Analyse de données et Excel.

Avec Lovable, vous créez des applications web en décrivant simplement ce dont vous avez besoin, sans aucune compétence en programmation. Cette formation s’adresse aux équipes métier – marketing, ventes, RH, opérations ou gestion de produit – qui veulent transformer une idée en application cliquable et fonctionnelle en quelques heures : une landing page de campagne, un outil interne de suivi des demandes, un portail client simple ou un prototype pour convaincre en interne.

La formation est résolument pratique. Vous travaillez sur votre propre petit projet et apprenez à formuler clairement vos besoins, à enregistrer les données en toute sécurité, à mettre en place des connexions utilisateurs et à publier le résultat. Le regard réaliste compte tout autant : quels projets mener sans l’appui de la DSI, quand associer l’informatique ou le délégué à la protection des données, et comment transmettre un prototype réussi à une équipe de développement. Vous utilisez ainsi Lovable efficacement, sans créer de shadow IT ni de risques de sécurité.

Dans presque tous les services, les décisions reposent sur des tableaux, des exports et des rapports, et une grande partie du temps de travail passe à nettoyer, rapprocher et analyser ces données. L'IA générative abaisse considérablement le seuil d'accès aux analyses avancées. Elle explique et écrit des formules Excel, construit des étapes Power Query et des macros, propose tableaux croisés dynamiques et graphiques, génère du code Python ou SQL pour les gros volumes et rédige des commentaires sur les indicateurs. Des agents IA peuvent préparer automatiquement les rapports récurrents. Les utilisateurs métier répondent ainsi eux-mêmes à des questions qui exigeaient autrefois l'intervention de la DSI ou d'une équipe data. L'essentiel reste de vérifier rigoureusement les résultats et de surveiller la qualité des données.

La formation se déroule en direct – en ligne dans une classe virtuelle ou en présentiel dans nos salles à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons également l’organiser en intra pour votre équipe.

À qui s’adresse cette formation ?

  • Utilisateurs métier travaillant régulièrement avec Excel et des rapports
  • Contrôleurs de gestion et équipes administratives et financières
  • Analystes commerciaux et marketing
  • Business analysts et équipes reporting
  • Managers responsables d'indicateurs

Les défis concrets que nous traitons

  • Un nettoyage manuel chronophage et beaucoup de copier-coller
  • Des formules et macros complexes que peu de personnes comprennent
  • Des données issues de plusieurs systèmes aux formats hétérogènes
  • Des tableaux sources d'erreurs, sans logique de calcul traçable

Objectifs pédagogiques

  • Vous décrivez vos besoins de façon à ce que Lovable génère une application web exploitable.
  • Vous créez une landing page avec formulaire et la publiez en autonomie.
  • Vous construisez un outil interne avec connexion, stockage de données et rôles, sans coder.
  • Vous concevez des prototypes cliquables et les utilisez pour aligner les parties prenantes.
  • Créer et comprendre avec l'IA des formules Excel complexes, des étapes Power Query et des macros.
  • Nettoyer, analyser et visualiser les données plus vite et de façon plus traçable grâce à l'IA.
  • Automatiser les rapports récurrents et vérifier méthodiquement l'exactitude des résultats de l'IA.

Programme

Module 1 De l’idée à la première version
  • Ce que Lovable sait faire et ce qui se passe en coulisses, expliqué simplement
  • Décomposer une idée en objectif, utilisateurs, pages et contenus
  • Rédiger un premier prompt et évaluer le résultat
  • Avancer par petites demandes précises plutôt que tout recommencer
Module 2 Landing pages et présence web
  • Pages de campagne ou d’événement avec un message clair et un appel à l’action
  • Intégrer images, textes et charte graphique
  • Formulaires de contact et d’inscription avec enregistrement des réponses
  • Vérifier l’affichage sur smartphone et ordinateur
Module 3 Outils internes et formulaires
  • Créer des écrans de saisie, des listes de suivi et des tableaux de bord simples
  • Stocker des données dans une base sans écrire de SQL
  • Mettre en place connexions et rôles : qui peut voir et modifier quoi
  • Repérer les erreurs courantes et les corriger grâce à l’historique
Module 4 Portails clients et prototypes
  • Portails simples pour clients ou partenaires avec espace protégé
  • Prototypes cliquables pour idées produit et présentations aux décideurs
  • Recueillir les retours et mettre en œuvre les itérations de façon ciblée
  • Transmettre un prototype bien documenté au développement ou à la DSI
Module 5 Publication, sécurité et règles du jeu
  • Publier l’application et la rendre accessible sur votre propre domaine
  • Données personnelles, RGPD et coordination avec la DSI et le DPO
  • Coûts, limites d’utilisation et effort réaliste
  • Savoir quand un projet doit passer entre les mains de développeurs
Module 6 Projet pratique : votre propre solution – Analyse de données et Excel
  • Application de nettoyage CSV – Une petite application web qui lit des fichiers CSV, repère doublons, lignes vides et erreurs de format, et produit un fichier nettoyé avec journal des modifications.
  • Tableau de bord d'indicateurs – Un tableau de bord interne qui lit les exports mensuels et affiche de façon interactive les indicateurs clés avec comparaison à la période précédente et code couleur.
  • Explicateur de formules – Un outil dans lequel on colle une formule Excel complexe et qui la décompose en étapes compréhensibles et documentées. Les erreurs typiques sont aussi signalées.
Module 7 Protection des données, qualité & mise en pratique
  • Les tableaux contiennent souvent des données personnelles de clients ou de salariés et des chiffres confidentiels, à ne traiter que dans des environnements IA validés, idéalement anonymisés ou agrégés. Les analyses portant sur les salariés peuvent nécessiter la consultation des représentants du personnel, et l'exactitude des rapports reste de la responsabilité du métier.
  • Règles du jeu pour un usage sûr de l’IA en équipe
  • Vérifier les résultats : faits, sources, tests et principe des quatre yeux
  • Plan d’action personnel pour les 30 prochains jours
  • Questions ouvertes, perspectives et ressources pour aller plus loin

Cas pratiques de votre domaine

Écrire et expliquer des formules

L'IA crée des formules comme RECHERCHEX, SOMME.SI.ENS ou des tableaux dynamiques à partir d'une description en langage naturel et explique pas à pas les formules imbriquées existantes.

Nettoyer et rapprocher les données

Face à des exports hétérogènes, l'IA propose des étapes de nettoyage, construit des requêtes Power Query ou des scripts de fusion, dédoublonnage et normalisation, et documente les transformations.

Analyses et graphiques

À partir d'une question métier, l'IA suggère tableaux croisés, indicateurs et types de graphiques adaptés et aide à présenter les résultats de façon claire et juste.

Python et SQL pour les gros volumes

Quand Excel atteint ses limites, l'IA génère du code Python ou SQL pour analyser des jeux de données plus volumineux, que l'utilisateur exécute, comprend et adapte progressivement.

Commenter les indicateurs

Écarts, tendances et anomalies sont traduits en commentaires clairs pour la direction et les métiers ; les hypothèses d'explication sont vérifiées par les experts. Les rapports deviennent compréhensibles sans explications orales.

Automatiser les rapports

Les rapports mensuels ou hebdomadaires sont automatisés par macros, scripts ou agents IA : les données sont extraites, préparées et diffusées sous forme de rapport.

Projets pratiques possibles

Application de nettoyage CSV

Une petite application web qui lit des fichiers CSV, repère doublons, lignes vides et erreurs de format, et produit un fichier nettoyé avec journal des modifications.

Tableau de bord d'indicateurs

Un tableau de bord interne qui lit les exports mensuels et affiche de façon interactive les indicateurs clés avec comparaison à la période précédente et code couleur.

Explicateur de formules

Un outil dans lequel on colle une formule Excel complexe et qui la décompose en étapes compréhensibles et documentées. Les erreurs typiques sont aussi signalées.

Prérequis

Une utilisation aisée du navigateur et des logiciels de bureautique courants suffit. Aucune connaissance en programmation n’est nécessaire. Une bonne maîtrise d'Excel au quotidien ; aucune compétence en programmation n'est requise.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour, un compte Lovable (une offre payante est conseillée pour un usage intensif) ainsi que des comptes gratuits GitHub et Supabase.

Protection des données & conformité

Les tableaux contiennent souvent des données personnelles de clients ou de salariés et des chiffres confidentiels, à ne traiter que dans des environnements IA validés, idéalement anonymisés ou agrégés. Les analyses portant sur les salariés peuvent nécessiter la consultation des représentants du personnel, et l'exactitude des rapports reste de la responsabilité du métier.

Dates & sites

Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Votre date souhaitée reste toujours possible.

  • Munich mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Salzbourg jeu. 10 décembre 2026 6 h Demander
  • Berlin lun. 14 décembre 2026 6 h Demander
  • Augsbourg mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Hanovre mar. 15 décembre 2026 6 h Demander
  • Brême mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Stuttgart mer. 16 décembre 2026 6 h Demander
  • Kaiserslautern ven. 11 décembre 2026 6 h Demander
  • En ligne mer. 16 décembre 2026 6 h Demander

Questions fréquentes

Le code généré par Lovable m’appartient-il ?

Oui. Il s’agit de code React et TypeScript standard que vous pouvez transférer dans votre propre dépôt grâce à la synchronisation GitHub. Vous pouvez ensuite le faire évoluer, le tester et le déployer sans dépendre de Lovable. Pendant la formation, nous vous montrons comment organiser cela dès le départ pour éviter tout enfermement propriétaire.

Lovable convient-il à des applications en production ?

Oui pour des prototypes, des MVP, des outils internes et des applications clients de taille raisonnable, à condition de vérifier sérieusement la sécurité et le modèle de données. La Row Level Security de Supabase, la gestion des secrets et la maintenabilité d’un code qui grossit demandent une vraie vigilance. Nous détaillons les contrôles utiles avant une mise en ligne.

Quelle différence avec Cursor ou Claude Code ?

Lovable est un générateur d’applications dans le navigateur, avec une pile imposée, un hébergement intégré et la connexion à Supabase : idéal pour démarrer vite. Cursor et Claude Code travaillent sur n’importe quelle base de code existante, quelle que soit la technologie. Beaucoup d’équipes combinent les deux : lancement dans Lovable, puis suite du développement dans l’éditeur via GitHub.

Faut-il savoir programmer pour analyser des données avec l'IA ?

Non. Une bonne maîtrise d'Excel suffit pour commencer. L'IA génère formules, étapes Power Query et, si nécessaire, du code Python que vous apprenez à suivre pas à pas. L'essentiel est de savoir contrôler la vraisemblance des résultats : ces techniques de vérification sont au cœur de la formation, aux côtés de la pratique.

Les formules et analyses générées par l'IA sont-elles fiables ?

Souvent très bonnes, mais pas infaillibles : références, cas particuliers ou hypothèses erronées sur la structure des données provoquent des erreurs silencieuses. Vous vérifiez donc les résultats par échantillonnage, totaux de contrôle et recalculs. La formation transmet une routine de contrôle simple à appliquer à chaque analyse assistée par IA.

Combien coûte la formation « Lovable pour l'analyse de données et Excel » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 6 heures de formation en direct avec un formateur, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Pour chaque site, nous proposons une date dans environ quatre semaines. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et revenons vers vous sous un jour ouvré.

La formation a-t-elle lieu en ligne ou en présentiel ?

Les deux sont possibles : en direct dans une classe virtuelle ou en présentiel à Munich, Salzbourg, Berlin, Augsbourg, Hanovre, Brême, Stuttgart et Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

La formation peut-elle être adaptée à notre équipe ?

Oui. Les formations sur mesure coûtent environ 4 500 € de plus, selon le sujet et après accord. Nous définissons ensemble au préalable les contenus, exemples et exercices.

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