Formation · Prompt engineering · Analyse de données et Excel

Prompt engineering pour l'analyse de données et Excel

Le prompt engineering indépendant des éditeurs : rôles, contexte, few-shot, chaînes de prompts, bibliothèques et contrôle qualité.

Durée
1 jour (7 h)
Format
En ligne ou en présentiel
Langue
Allemand ou anglais
Participants
sessions ouvertes ou intra-entreprise
Attestation
Attestation de participation

Présentation

« Prompt engineering pour l'analyse de données et Excel » s’adresse 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. Elle montre pas à pas comment utiliser Prompt engineering de manière productive, sûre et traçable dans le domaine Analyse de données et Excel – des bases aux workflows avancés.

ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini ou Le Chat : quel que soit l'outil, la qualité des résultats dépend avant tout de la manière dont la tâche est formulée. Le prompt engineering consiste à transmettre à un modèle de langage l'objectif, le contexte, les contraintes et le format attendu afin d'obtenir des résultats exploitables de façon fiable. Cette journée pratique, indépendante de tout éditeur, vous apprend des techniques éprouvées valables dans tous les assistants IA courants : définir rôle et public cible, sélectionner le contexte pertinent, travailler avec des exemples et décomposer une tâche complexe en étapes vérifiables.

La seconde partie vise la reproductibilité et la qualité à l'échelle de l'équipe. Vous concevez des modèles de prompts avec variables, construisez des chaînes de prompts pour vos processus d'analyse, de rédaction et de relecture, et constituez une bibliothèque de prompts partagée. Vous apprenez à évaluer les résultats avec méthode – critères de contrôle, cas de test, autovérification ciblée par le modèle – et à éviter les écueils classiques : hallucinations, ambiguïtés, contexte incomplet. Vous repartez avec une démarche structurée, indépendante de l'outil utilisé et durable face aux nouveaux modèles.

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 comprenez comment un modèle de langage traite un prompt et en tirez des formulations efficaces.
  • Vous structurez vos prompts avec rôle, contexte, tâche, contraintes et format de sortie.
  • Vous utilisez exemples few-shot et chaînes de prompts pour des tâches complexes en plusieurs étapes.
  • Vous créez des modèles réutilisables et constituez une bibliothèque de prompts partagée.
  • 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 Comment un modèle de langage traite un prompt
  • Principes de base : probabilités, fenêtre de contexte, limites
  • Pourquoi la formulation, l'ordre et les exemples changent le résultat
  • Origine des hallucinations et moyens de les réduire par le prompt
  • Différences et points communs entre les principaux assistants IA
Module 2 Les composantes d'un prompt efficace
  • Définir rôle, public cible, tâche, contexte et format de sortie
  • Formuler contraintes, exclusions et critères de qualité
  • Structurer la demande avec sections, séparateurs et balises
  • Inviter le modèle à poser des questions plutôt qu'à supposer
Module 3 Techniques avancées
  • Zero-shot, one-shot et few-shot : imposer style et structure par l'exemple
  • Demander un raisonnement pas à pas pour les tâches complexes
  • Chaînes de prompts : séparer recherche, rédaction, contrôle et révision
  • Changer de perspective, solliciter contre-arguments et autocritique du modèle
Module 4 Modèles et bibliothèques de prompts
  • Créer des modèles réutilisables avec variables et champs à compléter
  • Intégrer des consignes permanentes dans projets, assistants personnalisés et agents
  • Construire, nommer, maintenir et partager une bibliothèque d'équipe
  • Documenter chaque modèle : objectif, entrées, sortie attendue, responsable
Module 5 Contrôle qualité et usage responsable
  • Définir critères de contrôle et grilles d'évaluation des résultats
  • Créer des cas de test pour comparer et améliorer les prompts
  • Vérifier faits, chiffres et sources ; instaurer le principe des quatre yeux
  • Protection des données, contenus confidentiels et transparence selon le RGPD et l'AI Act européen
Module 6 Atelier pratique : Analyse de données et Excel
  • Écrire et expliquer des formules
  • Nettoyer et rapprocher les données
  • Analyses et graphiques
  • Python et SQL pour les gros volumes
  • Commenter les indicateurs
  • Automatiser les rapports
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.

Prérequis

Une première expérience d'au moins un assistant IA comme ChatGPT, Claude, Copilot ou Gemini est utile ; aucune compétence technique n'est requise. Une bonne maîtrise d'Excel au quotidien ; aucune compétence en programmation n'est requise.

Prérequis techniques

Un ordinateur portable avec un navigateur à jour et l'accès à au moins un assistant IA, idéalement celui autorisé dans votre entreprise.

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 proposées

Toutes les dates sont indicatives – votre date souhaitée est toujours possible.

Questions fréquentes

Ces techniques fonctionnent-elles avec tous les assistants IA ?

Oui, la formation est volontairement indépendante des éditeurs. Les principes – tâche claire, contexte pertinent, exemples, sortie structurée et étapes de contrôle – s'appliquent aussi bien à ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Le Chat qu'à d'autres outils. Lorsque les assistants diffèrent, par exemple pour les projets ou les assistants personnalisés, nous montrons les fonctions équivalentes.

Les progrès des modèles ne vont-ils pas rendre le prompt engineering inutile ?

Les modèles interprètent de mieux en mieux les demandes imprécises, mais ils ignorent toujours ce que vous ne leur dites pas : public cible, exigences de qualité, règles internes ou contexte utile. Un bon prompt est donc avant tout une bonne description de tâche. Modèles, chaînes de prompts et contrôle qualité gardent par ailleurs toute leur valeur pour une équipe.

Qu'est-ce qu'une bibliothèque de prompts et comment la faire vivre en équipe ?

C'est un recueil organisé de modèles éprouvés pour les tâches récurrentes, chacun accompagné de son objectif, des entrées nécessaires, d'un exemple de résultat et d'un responsable. Elle peut tenir dans un document partagé, un wiki ou directement dans les projets de l'outil IA. Pendant la formation, vous en créez une première et fixez des règles simples de mise à jour et de validation.

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 « Prompt engineering pour l'analyse de données et Excel » ?

La formation coûte 949 € HT forfaitaires par participant – en ligne comme en présentiel. Sont inclus 1 jour(s) de formation avec un formateur en direct, les supports de cours, un environnement d’exercice et une attestation de participation.

Puis-je proposer ma propre date ?

Oui. Nos dates sont indicatives. Dans le formulaire, vous pouvez à tout moment indiquer librement la date ou la période souhaitée – nous vérifions les disponibilités et confirmons 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 ou Kaiserslautern. Nous pouvons aussi l’organiser en intra pour votre équipe.

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