L'IA ne peut pas automatiser le chaos #1 : le premier outil que j'ai appris

Avant de pouvoir automatiser intelligemment avec l’IA, il faut d’abord structurer ses données. C’est la leçon que j’ai apprise en voulant accélérer mon travail quotidien.

Dans ce premier post d’une série sur l’automatisation, je commence par les fondations : Power Query. Pas d’IA ici, juste un outil Excel puissant mais sous-utilisé qui transforme des heures de copier-coller en un simple clic de rafraîchissement.

Pourquoi commencer par là ? Parce que l’IA ne peut pas automatiser le chaos. Elle a besoin de données propres et bien structurées. Power Query crée cette base. Les posts suivants montreront comment j’ai ensuite combiné ces outils “classiques” avec l’IA pour créer des automatisations vraiment intelligentes.

Commençons par le commencement.

Si tu me demandais pourquoi j’écris cet article, je te répondrais que c’est parce que j’adore boire du café. Je l’adore autant que je déteste courir après le temps. Et pourtant, au cours de ma courte carrière, l’impression de subir le déluge d’obligations imposées par mon poste ne m’a jamais quitté.

Ne souhaitant pas rester attentiste face à la tourmente, j’ai cherché des manières de progresser continuellement mais très progressivement, gagnant ainsi quelques minutes par jour. Cela te rappelle peut-être la méthode Kaizen des Japonais, qui consiste en un processus d’amélioration continue via des micro-changements qui s’accumulent positivement dans le temps, tels des intérêts composés.

Dans les lignes qui suivent, je vais te montrer comment j’ai utilisé Power Query pour aller beaucoup plus vite dans mon travail répétitif, me faisant gagner environ 2 heures par semaine sur le reporting de factures seul. C’est le premier outil d’une série que je partagerai dans les prochains posts : VBA, PowerShell, n8n. Mais commençons par celui-ci, car il pose les fondations.

Identifier les champs d'action

Mon premier conseil à ce stade est de faire un test simple : pendant une semaine, note chaque jour les activités répétitives réalisées avec leur durée, hors réunions et discussions stratégiques. Je me suis créé un résumé grossier sur Notion pour analyser un jour lambda dans ma semaine à un point T.

Ici, on parle de presque 6 heures de travail effectif. Le reste du temps de ma journée est dédié aux réunions et workshops pros. Voici les activités que j'ai identifiées comme hautement automatisables :

1. Le reporting mensuel de factures

   Il figurait parmi mes premières préoccupations. Mon cadre de travail est dépourvu d'un ERP solide. Résultat : tout se fait via Excel, et très (très) manuellement. C'est long !

2. Le mapping de la data clients/produits

   Cela correspond à une activité également chronophage consistant à entrer les données de plus de 5 sites industriels à travers le monde depuis leur propre système de facturation local vers une base de données globale.

3. Les impacts des crises géopolitiques actuelles

   Ici il s’agit de suivre l’évolution des cours des matieres premieres pour pouvoir anticiper de potentielles évolutions dans la tarification appliquée a nos clients.

4. Contrats qui arrivent a écheance

   Toutes les semaines, nous avons des échéances pour nos clients. Certains doivent recevoir des prix actualisés, d'autres font l'objet d'un contrat qui arrive à son terme.

5. Vérification et mise a jour des taux de change

   Comme nous achetons de la matière première dans plusieurs pays, elles sont dans des monnaies différentes. On a besoin d'une vision quotidienne là-dessus.

Power Query : le premier pas

Power Query a été initialement introduit comme un add-in dans Excel 2010 et 2013, puis officiellement incorporé à Excel dans sa version 2016. Il permet d’intégrer des données de différentes sources comme des feuilles Excel, des sites web, des bases de données et des plateformes cloud.

C’est un outil puissant que très peu de gens utilisent — probablement parce qu’il a l’air complexe au premier abord. Mais une fois que tu comprends la logique, il devient indispensable.

Voici comment je l’ai utilisé pour automatiser mon reporting mensuel.

Le problème : copier-coller sans fin

Les factures étaient toutes copiées-collées à la main à la fois dans un fichier mensuel et dans un fichier annuel. On avait donc les factures pour avril 2025 dans un fichier et celles de toute l'année dans un autre.

Les deux fichiers sont au même format. On pourrait donc recréer "YTD Facturacion" en prenant le dossier de la facturation mensuelle comme base via Power Query. En d'autres mots, la facturation mensuelle sera la source et le fichier annuel sera le résultat consolidé qu'il n'y aura plus qu'à mettre à jour en un clic à chaque nouveau fichier de facturation mensuel.

La solution : consolider automatiquement

Gain de temps concret : au lieu de copier-coller manuellement 12 fichiers mensuels dans un fichier annuel, je clique sur “Actualiser” et Power Query fait tout le travail en quelques secondes.

Pour mettre tous les rapports ensemble, fais comme suit :

1. Données > Obtenir des données > À partir d'un fichier > À partir d'un dossier

1. Appuie sur "Combiner et charger" avec tous les fichiers de facturation.

   

2. Une fenêtre s'ouvre avec une proposition "Sheet1" comme feuille consolidée. Appuyez sur "OK".

   

   Et voilà ! On a un fichier centralisé avec toutes les factures. C'est le premier pas pour pouvoir travailler avec une structure uniformisée et pouvoir automatiser ensuite.

Ce que ça change concrètement

Avant Power Query :

• Ouvrir chaque fichier mensuel (12 fichiers)

• Copier les données

• Les coller dans le fichier annuel

• Vérifier qu’il n’y a pas d’erreurs

• Temps total : environ 30 minutes par mois

Après Power Query :

• Clic sur “Actualiser”

• Temps total : 5 secondes

Le gain est immédiat. Mais surtout, cette structure de données propre et consolidée devient la base sur laquelle je vais pouvoir construire des automatisations plus avancées dans les prochains posts.

Ce premier pas m’a fait gagner environ 2 heures par semaine. Mais au-delà du temps gagné, il a créé une fondation propre et structurée.

Dans les prochains posts, je te montrerai comment j’ai combiné ces données structurées avec :

• VBA + IA pour automatiser des tâches répétitives complexes que Power Query ne peut pas gérer seul

• PowerShell pour orchestrer des workflows complets et lancer des scripts automatiquement

• n8n + agents IA pour créer des systèmes intelligents qui réfléchissent, s’adaptent, et prennent des décisions

L’IA n’est pas magique. Mais quand elle travaille avec des données bien organisées, elle devient redoutablement efficace.

À suivre.