Copilot dans Power BI : capacités actuelles et perspectives au 18 juin 2025

Introduction

Microsoft Copilot pour Power BI désigne un assistant intelligent intégré à Power BI (Desktop et Service) qui exploite des modèles de langage avancés (Large Language Models d’OpenAI) pour aider les utilisateurs à analyser et créer des rapports plus efficacement. Dans le contexte de Power BI, Copilot comprend le langage naturel de l’utilisateur et peut générer des réponses ou des contenus en fonction des demandes formulées.

Que ce soit pour créer une page de rapport, écrire une formule DAX ou résumer des données, Copilot exécute la requête et propose un résultat que l’utilisateur peut ensuite ajuster selon ses besoins. L’objectif est de simplifier des tâches complexes et de rendre la business intelligence plus accessible : un utilisateur peut décrire ce qu’il veut obtenir et l’IA se charge de le réaliser, transformant Power BI en un véritable assistant analytique intelligent.

Dans cet article de blog, nous passerons en revue les capacités actuelles de Copilot dans Power BI (Desktop et Service) au 18 juin 2025, y compris les fonctionnalités en préversion, et ce qu’elles permettent concrètement. Pour chaque fonctionnalité, nous décrirons son fonctionnement, un cas d’usage concret pour un contrôleur de gestion, les avantages que l’on peut en attendre, ainsi que les limites ou considérations à connaître (qu’elles soient techniques, linguistiques ou organisationnelles). Nous aborderons ensuite les perspectives d’évolution de Copilot selon Microsoft et la communauté.

Fonctionnalités de Copilot dans Power BI

Création de rapports assistée par l’IA

Description : Copilot peut générer automatiquement une page de rapport à partir d’une simple instruction en langage naturel. L’utilisateur fournit un prompt (une description haut niveau de ce qu’il veut analyser) et Copilot identifie les tables, champs, mesures et visuels pertinents pour créer une ébauche de rapport complète powerbi.microsoft.com. Par exemple, en demandant « Construis un rapport sur les ventes par produit et région », Copilot va sélectionner les données appropriées et proposer des visualisations (graphiques, cartes, etc.) correspondant à la demande. Cette fonction est disponible dans Power BI Service (expérience web) et permet d’obtenir en quelques secondes un point de départ de rapport que l’on peut ensuite affiner manuellement. Copilot peut aussi suggérer des éléments de contenu supplémentaires pour les pages de rapport (par exemple, d’autres indicateurs ou visuels à ajouter) en se basant sur la structure du modèle de données powerbi.microsoft.com.

Cas d’usage concret (contrôleur de gestion) : Un contrôleur de gestion doit préparer rapidement un rapport mensuel sur les dépenses et le budget par département. Sans être expert de Power BI, il décrit simplement à Copilot le besoin (« Rapport comparant dépenses réelles vs budget par département ce mois-ci ») et obtient instantanément une page de rapport pré-remplie. Il y retrouve, par exemple, un graphique par département avec les dépenses réelles et budgétées, et un visuel de synthèse des écarts. Il ne lui reste qu’à vérifier et ajuster la présentation ou les filtres éventuels. Copilot lui a fait gagner un temps précieux en générant la trame du rapport en quelques clics.

Avantages :

• Gain de temps et simplicité : La génération automatique de rapports accélère grandement le démarrage d’une analyse. Elle évite de partir d’une page blanche et réduit l’effort de recherche des champs ou visuels appropriés. Même un utilisateur non spécialiste peut obtenir un premier jet de rapport en décrivant ses besoins.
• Accessibilité pour les non-techniques : Cette fonctionnalité démocratise la création de rapports. Un contrôleur de gestion, peu familier avec la modélisation ou DAX, peut tout de même produire un rapport de qualité en se reposant sur Copilot. Cela encourage la self-service BI au sein des équipes métier.
• Personnalisation ultérieure : Le rapport généré sert de base modifiable. L’utilisateur conserve la main pour ajuster les visuels, appliquer la charte graphique de l’entreprise, ou affiner les calculs. Copilot fait une proposition, mais le contrôle final reste à l’humain.

Limites et considérations :

• Pertinence variable : Le rapport créé automatiquement peut ne pas correspondre exactement à l’attente. Copilot sélectionne les visuels et mesures qu’il estime pertinents, mais il pourrait en oublier ou en choisir d’inadaptés selon le contexte métier spécifique. Il faut souvent prévoir des ajustements manuels.
• Dépendance au modèle de données : Copilot ne peut bâtir un rapport qu’à partir des données et mesures disponibles dans le modèle Power BI. Si le modèle est incomplet ou mal structuré, la proposition en souffrira. Un modèle bien conçu (avec des mesures DAX prêtes, des relations claires) améliorera la qualité du rapport généré.
• Préversion / configuration : En juin 2025, la création de rapports via Copilot est disponible en preview et requiert l’activation de Copilot sur un espace de travail Premium (Fabric ou PPU). L’administrateur tenant doit avoir activé Copilot, et idéalement en anglais car le support du français est limité (voir plus bas).
• Considérations de confidentialité : La génération étant réalisée via un LLM hébergé (Azure OpenAI), les données et métadonnées du modèle sont envoyées au service pour analyse. Selon les politiques internes, il convient de vérifier l’activation du traitement hors zone si les données ne sont pas hébergées aux États-Unis ou en Europe (France), et de sensibiliser aux aspects RGPD si nécessaire.

Analyse conversationnelle en langage naturel (Q&A)

Description : Copilot permet d’interroger les données en langage naturel et d’obtenir des réponses instantanées sous forme de texte, de chiffre ou de visualisation. Deux modes sont disponibles : le Copilot dans le volet latéral d’un rapport (appelé aussi report Copilot ou agent de rapport) et l’expérience Copilot autonome en plein écran. Le volet Copilot (accessible dans Power BI Desktop ou Service sur un rapport ouvert) se focalise sur le jeu de données du rapport en cours, tandis que le Copilot autonome (accessible depuis la navigation de Fabric en préversion) permet de poser des questions sur n’importe quelle donnée à laquelle l’utilisateur a accès, en allant chercher le rapport ou le modèle pertinent pour répondre. Dans les deux cas, l’utilisateur peut simplement taper une question comme il le ferait avec un collègue analyste – par exemple « Quel était le chiffre d’affaires des produits alimentaires en France en 2023 ? » – et Copilot comprend la requête, va chercher les données nécessaires et fournit une réponse. Souvent, la réponse prend la forme d’un visuel généré dynamiquement (un graphique, un tableau) accompagné d’une phrase explicative powerbi.microsoft.com. Si le modèle ne contient pas déjà une mesure pour la question posée, Copilot est capable de créer une mesure DAX ad hoc en coulisse pour y répondre powerbi.microsoft.com. L’expérience est donc celle d’un chatbot de données directement intégré dans Power BI, qui permet un question-réponse interactif sur les données de l’entreprise.

Cas d’usage concret (contrôleur de gestion) : Un contrôleur de gestion utilise un rapport Power BI de pilotage financier. Certaines questions n’ont pas de visuel dédié dans le rapport. Par exemple, « Quels sont les 5 clients qui contribuent le plus à la marge cette année ? ». Au lieu d’exporter les données vers Excel ou de filtrer manuellement le rapport, il pose la question dans Copilot. L’IA lui renvoie instantanément un classement des 5 meilleurs clients par marge sous forme de tableau, tiré du modèle de données, avec éventuellement un graphique en barres. Il peut alors affiner : « Et qu’en est-il l’année précédente ? », Copilot comprend le contexte et met à jour la réponse. Grâce à cet échange en langage naturel, le contrôleur obtient ses réponses en quelques secondes, sans faire appel à l’équipe BI.

Avantages :

• Interactivité et rapidité : Copilot agit comme un assistant analytique disponible à tout moment pour répondre aux questions ad hoc. Cela accélère grandement la prise de décision, en évitant d’attendre la création d’un nouveau visuel par un analyste. On obtient immédiatement l’information souhaitée sous forme exploitable powerbi.microsoft.com.
• Flexibilité d’analyse : L’utilisateur peut explorer les données librement par un dialogue naturel, en rebondissant avec des questions de plus en plus précises. Copilot gère le contexte de la conversation (dans une certaine mesure) et permet un exploratoire guidé par l’IA. Par exemple, après un résultat global, on peut demander un détail par produit, etc., sans avoir à reconstruire manuellement des filtres ou mesures.
• Création automatique de visuels et mesures : Un atout majeur est la capacité de Copilot à générer un visuel ou un calcul DAX temporaire pour répondre à la questionpowerbi.microsoft.com. L’utilisateur non techniquement outillé peut ainsi réaliser des analyses qui normalement nécessiteraient de créer une nouvelle mesure ou de modifier le rapport. Copilot s’occupe de la couche technique, l’utilisateur se concentre sur la question métier.
• Respect de la sécurité : Copilot n’accède qu’aux données pour lesquelles l’utilisateur a les droits. Dans l’expérience autonome, l’IA respecte les permissions et la sécurité au niveau des lignes (RLS) configurées powerbi.microsoft.com. Un contrôleur peut donc l’utiliser en confiance dans le cadre de son rôle, sans crainte de divulguer des informations hors de son périmètre.

Limites et considérations :

• Langue et compréhension : Actuellement, Copilot offre ses meilleures performances en langue anglaise. L’utilisation en français ou autre langue n’est pas officiellement supportée en juin 2025, même si des réponses pertinentes peuvent parfois être obtenueslearn.microsoft.com. Un contrôleur de gestion francophone pourrait devoir formuler ses questions en anglais pour que l’IA les comprenne parfaitement. C’est une contrainte linguistique importante, même si Microsoft travaille à l’élargissement multilingue.
• Interprétation du jargon métier : Copilot se base sur les noms de colonnes, mesures et métadonnées du modèle pour comprendre les questions. Si le modèle utilise des termes techniques ou des abréviations propres à l’entreprise, il peut ne pas les saisir. D’où l’intérêt de bien nommer les champs et d’ajouter des synonymes aux termes métiers dans le modèle. D’ailleurs, des outils intégrés permettent d’enrichir le modèle (synonymes, descriptions) pour guider l’IA. Sans cette préparation, il peut y avoir des malentendus (par ex. « CA » interprété comme California au lieu de Chiffre d’Affaires).
• Contexte limité et questions complexes : Copilot excelle sur des questions simples et directes. Des questions très complexes ou multi-étapes peuvent le dérouter. Par exemple, « Compare la croissance du chiffre d’affaires trimestriel avec l’évolution des effectifs sur la même période et explique l’impact sur la rentabilité » serait probablement trop élaboré pour une réponse directe. Il faut savoir découper les questions ou accepter que l’IA puisse fournir une réponse partielle.
• Mode lecture vs édition : À ce stade, certaines capacités (comme la création de mesures ad hoc) sont disponibles uniquement en mode édition du rapport, pas pour un simple consommateur en mode lecture powerbi.microsoft.com. Autrement dit, un business user qui consulte un rapport publié peut poser des questions sur les données existantes, mais si la question nécessite un calcul inédit, Copilot pourrait ne pas la traiter à moins d’être en mode auteur. C’est une limitation temporaire en preview.
• Fiabilité des résultats : Il convient enfin de garder un esprit critique sur les réponses de l’IA. Copilot peut se tromper ou renvoyer un visuel non pertinent s’il interprète mal la question ou si les données présentent des particularités. L’utilisateur doit valider que la réponse correspond bien à la réalité métier (par recoupement, vérification rapide des chiffres). Copilot est un assistant, pas une garantie absolue de vérité.

Résumés automatiques et narrations intelligentes

Description : Copilot intègre des capacités de résumé automatique de données pour extraire et communiquer les points saillants d’un rapport. Concrètement, deux fonctionnalités liées existent : d’une part la possibilité de demander un résumé via le chat Copilot (par exemple « Donne-moi les principales tendances de ce rapport »), et d’autre part le visuel Narrative with Copilot (anciennement Smart Narrative) qu’on peut insérer dans une page de rapport. Dans le premier cas, Copilot analyse l’ensemble du rapport ou une page spécifique et génère une réponse textuelle mettant en avant les informations importantes (hausse ou baisse notable, tendances, anomalies) en citant éventuellement quelques visualisations du rapport pour illustrerpowerbi.microsoft.compowerbi.microsoft.com. Il s’agit d’un résumé dynamique que l’IA rédige en quelques secondes. Dans le second cas, le visuel narratif inséré dans le rapport agit de manière similaire : l’utilisateur peut paramétrer ce visuel (par exemple « résumer cette page en 5 points clés ») et Copilot génère automatiquement du texte qui sera affiché dans le rapport, avec la possibilité de le mettre à jour lorsque les données changentpowerbi.microsoft.com. Ce texte peut couvrir soit les insights de la page active, soit l’ensemble du rapport, soit même être basé sur un template personnalisé (l’utilisateur peut orienter la narration sur certains indicateurs). L’objectif de ces fonctionnalités est de faciliter l’interprétation des données en fournissant une analyse écrite automatique compréhensible par tous.

Cas d’usage concret (contrôleur de gestion) : En préparation d’une réunion mensuelle, un contrôleur de gestion examine un tableau de bord complexe avec de nombreuses visualisations financières. Plutôt que de parcourir chaque graphique manuellement, il utilise Copilot pour générer un résumé des insights clés du mois. L’IA pourrait par exemple indiquer : « Les ventes globales sont en hausse de 8 % par rapport au mois dernier, portées principalement par la région Europe (+15 %). Cependant, la marge a chuté de 3 points, en raison d’une augmentation des coûts matières aux États-Unis… » et ainsi de suite, en listant 4–5 observations marquantes. Le contrôleur de gestion gagne du temps dans son analyse et peut utiliser ces éléments comme base pour son commentaire de gestion. De plus, il intègre un visuel narratif directement dans son rapport Power BI, ce qui permet aux décideurs de voir, en un coup d’œil texte + chiffres, les faits saillants sans devoir creuser chaque visuel.

Avantages :

• Vue d’ensemble immédiate : Les résumés générés par Copilot fournissent une synthèse éclairante de jeux de données potentiellement complexes. En quelques phrases, l’IA peut faire ressortir des tendances ou anomalies qui auraient pu nécessiter de longues minutes d’analyse manuelle. Cela aide le décideur à se concentrer sur l’essentiel.
• Communication facilitée : Le visuel narratif Narrative with Copilot permet d’intégrer directement dans un dashboard des commentaires automatiques. C’est très utile pour la communication financière ou le reporting : le texte explicatif s’actualise avec les données, évitant d’avoir à réécrire des analyses chaque mois. Pour un contrôleur de gestion, c’est un gain de temps et l’assurance que chaque lecteur du rapport comprendra les principaux enseignements.
• Personnalisation du résumé : L’utilisateur peut demander un résumé général ou ciblé sur un sujet précis (« Que faut-il savoir sur les ventes de vélos en région X ? »). Copilot peut alors concentrer le commentaire sur un sous-ensemble pertinentpowerbi.microsoft.com. De plus, en mode visuel narratif, on peut paramétrer le niveau de détail (nombre de points, portée du résumé) selon les besoins.
• Formation du regard analytique : Pour les utilisateurs moins expérimentés, voir ce que Copilot met en avant dans un rapport peut servir de guide. Cela met en lumière les éléments jugés importants par l’IA (souvent cohérents avec ce qu’un analyste humain noterait), et peut aider à apprendre à lire un rapport de façon efficace.

Limites et considérations :

• Qualité variable de la narration : Si l’intention est excellente, il faut noter que le texte généré peut parfois rester générique ou peu précis. Par exemple, l’IA pourrait formuler « les ventes ont augmenté » sans mentionner un chiffre exact ou une cause précise. Elle peut aussi passer à côté d’un insight que vous, en tant qu’expert métier, auriez relevé. Le résumé automatique ne remplace pas l’analyse humaine et doit être relégué au rang de brouillon à affiner idéalement.
• Langue du résumé : Comme pour le Q&A, la génération de texte narratif par Copilot se fait naturellement en anglais par défaut. Un utilisateur francophone obtiendra donc le plus souvent un résumé en anglais qu’il devra traduire ou reformuler. Microsoft n’a pas encore ouvert la génération multilingue pour ces fonctionnalités en juin 2025. C’est un frein pour une utilisation telle quelle dans des rapports destinés à des lecteurs non anglophones.
• Dépendance aux données d’entrée : Le résumé ne peut être meilleur que les données et visuels sous-jacents. Si le rapport comporte des informations erronées ou incomplètes, Copilot pourrait mettre en avant des conclusions erronées. De même, si le rapport est très surchargé, l’IA pourrait avoir du mal à choisir les points clés pertinents. Un rapport clair, bien structuré, favorisera un meilleur résumé.
• Considérations organisationnelles : L’intégration de textes générés automatiquement dans des communications officielles (rapports financiers, par exemple) doit être maniée avec prudence. Il convient de relire et valider ces textes, et possiblement de les adapter au ton de l’entreprise. Par ailleurs, certaines organisations peuvent hésiter à laisser une IA générer des commentaires sans validation, pour des raisons de confiance ou de responsabilité (notamment si une conclusion s’avère fausse a posteriori). Un bon usage est de s’en servir comme base de travail pour le contrôleur, plutôt que de le diffuser tel quel sans relecture.

Génération de mesures DAX et requêtes avancées

Description : Rédiger des formules DAX est souvent considéré comme l’une des tâches les plus techniques dans Power BI. Copilot vient simplifier cela en offrant deux approches : la génération de mesures DAX à la demande et l’écriture de requêtes DAX dans un éditeur dédié. D’une part, comme évoqué précédemment, Copilot est capable de créer à la volée une mesure non existante si une question posée l’exige (par ex., calculer un taux de croissance annuel qui n’est pas déjà dans le modèle)powerbi.microsoft.com. D’autre part, Power BI intègre un DAX query view (éditeur de requête DAX) où l’on peut formuler des demandes de création ou d’explication de code DAX, et Copilot va proposer le code correspondant powerbi.microsoft.com. Par exemple, un auteur peut ouvrir l’éditeur, cliquer le bouton Copilot, et demander « Écris-moi une mesure DAX pour calculer le churn des clients sur 12 mois glissants ». Copilot utilisera le contexte du modèle (colonnes disponibles, hiérarchies de dates, etc.) et générera une formule DAX plausible. Il peut aussi expliquer une formule existante si on lui demande. Au fil des mois, Microsoft a amélioré cette capacité : Copilot utilise désormais les descriptions, synonymes et exemples de valeurs fournis dans le modèle pour affiner ses suggestions de code. Il prend en compte les hiérarchies et dossiers de mesures définis par l’utilisateur pour mieux structurer la requête powerbi.microsoft.com. En somme, Copilot joue le rôle de « pair programmer » pour le développeur Power BI, en assistant la création de formules complexes et en automatisant une partie du travail de codage DAX.

Cas d’usage concret (contrôleur de gestion) : Un contrôleur de gestion avancé, qui modélise lui-même certaines données dans Power BI, a besoin de calculer un indicateur financier particulier – disons le Coût moyen par unité produite ajusté des variations de stock. Il n’est pas sûr de comment l’implémenter en DAX. En langage naturel, il décrit cette mesure à Copilot (dans l’éditeur DAX ou même via le chat du rapport en mode auteur). Copilot lui génère une formule DAX complète incorporant les éléments requis (par ex. utilisant SUMX sur la production en tenant compte de la variation de stock initial/final). Le contrôleur n’a plus qu’à tester cette mesure dans son modèle. Si la formule est trop complexe, il peut aussi demander à Copilot « Peux-tu expliquer cette formule ? » pour obtenir un décryptage pas à pas. Cela l’aide à valider la logique et à apprendre par la même occasion.

Avantages :

• Aide à la conception DAX : Copilot réduit significativement la courbe d’apprentissage de DAX. Pour un utilisateur métier, pouvoir obtenir une base de mesure fonctionnelle à partir d’une description en langage courant est très appréciable. Cela permet de créer des indicateurs sur mesure sans attendre le support d’un expert BI.
• Gain de productivité pour les experts : Même les développeurs Power BI chevronnés peuvent y trouver leur compte. Copilot agit comme un assistant code qui génère du DAX standard rapidement (par exemple pour des patterns connus comme Year-over-Year Growth, Moving Average, etc.), ce qui peut accélérer le développement. On peut ensuite peaufiner le code généré plutôt que de l’écrire intégralement soi-même.
• Réduction des erreurs : En passant par un outil automatisé, on limite certaines erreurs de syntaxe ou oublis de filtre contextuel courants lors de l’écriture manuelle. Copilot, en s’appuyant sur le modèle et les bonnes pratiques, produit généralement un DAX correct (même s’il faut toujours tester). Par ailleurs, sa capacité d’expliquer le code aide à repérer où ajuster si le résultat n’est pas attendu.
• Documentation plus riche : Grâce à Copilot, on peut aussi générer les descriptions des mesures dans le modèle. C’est un avantage organisationnel : souvent les mesures DAX manquent de documentation. Ici, l’IA peut proposer automatiquement un descriptif clair de ce que fait chaque mesure, ce qui facilite le partage et la maintenance du modèle.

Limites et considérations :

• Exactitude du DAX généré : La principale réserve est la qualité du DAX produit. Copilot utilise un modèle statistique, il peut donc proposer une formule qui “semble” correcte mais qui, dans le contexte particulier du modèle, ne l’est pas. Par exemple, il pourrait ignorer un filtre important ou mal gérer un cas d’usage particulier (calcul en cumul sur année fiscale différente, etc.). Il est impératif de vérifier les résultats de toute mesure générée avant de la considérer comme acquise.
• DAX complexe ou non standard : Copilot se débrouille bien sur les formules courantes, mais pour des besoins très spécifiques ou optimisations pointues (par ex. utilisation de variables de table intermédiaires, code ultra-optimisé pour gros volumes), l’IA peut atteindre ses limites. Le code proposé peut fonctionner mais ne pas être optimal en performance, ou parfois il déclarera ne pas savoir faire si la demande sort trop des sentiers battus.
• Nécessité d’un modèle bien décrit : Comme mentionné, Copilot s’appuie sur les métadonnées. Si les tables/colonnes ont des noms peu explicites et aucune description, l’IA manque de contexte et peut se tromper de champ ou d’agrégation. Investir du temps à documenter le modèle (via les propriétés de description, les synonymes, etc.) est une bonne pratique pour fiabiliser les suggestions DAX de Copilot powerbi.microsoft.com.
• Compétences de l’utilisateur : Paradoxalement, bien que Copilot permette à des novices de créer du DAX, un minimum de compétences reste utile pour valider et maintenir ces mesures. Un contrôleur de gestion ne connaissant rien au DAX pourrait produire une mesure via Copilot, mais si celle-ci nécessite un débogage ou une adaptation, il devra quand même comprendre un peu la logique. Copilot doit être vu comme un outil d’assistance plutôt que comme un remplacement total de la compétence technique.
• Disponibilité : La génération de DAX via Copilot est apparue en préversion et requiert là aussi l’environnement Fabric/Premium activé. De plus, l’interface d’édition (DAX query view) n’est pas forcément connue de tous les utilisateurs car elle est relativement nouvelle dans Power BI. Il faut savoir où l’activer et y accéder (par exemple, elle peut être activée dans Power BI Desktop depuis février 2025 pour profiter de Copilot en écriture de requête).

Préparation du modèle et personnalisation de Copilot

Description : Pour tirer le meilleur de Copilot, Microsoft a introduit des outils permettant de préparer vos modèles de données pour l’IA et d’orienter ses réponses. Ces fonctionnalités, encore en préversion, s’adressent plutôt aux concepteurs de modèles (Data Analysts / BI) qu’aux utilisateurs finaux, mais il est utile d’en avoir conscience. Parmi elles : la définition d’un AI Data Schema (schéma de données pour l’IA), les Verified Answers (réponses vérifiées) et les AI Instructions (instructions supplémentaires). L’AI Data Schema permet de sélectionner un sous-ensemble de tables/champs du modèle que Copilot utilisera en priorité dans ses réponses. Cela revient à réduire le champ pour qu’il se concentre sur les données les plus pertinentes, évitant qu’une table périphérique ou un champ technique ne vienne perturber une réponse. Les Verified Answers, elles, offrent la possibilité d’enregistrer des réponses validées à l’avance pour certaines questions types : si l’utilisateur pose une question correspondante, Copilot renverra la réponse pré-approuvée (par exemple un visuel précis du rapport). C’est un moyen d’assurer la fiabilité sur des questions récurrentes et cruciales. Enfin, les AI Instructions permettent d’injecter du contexte ou des consignes particulières que Copilot devra suivre lors de ses analyses : par exemple « ne considérer que les données postérieures à telle date » ou « lorsqu’on parle de ‘profit’, utiliser la mesure X du modèle »powerbi.microsoft.com. Ces instructions guident l’IA pour qu’elle respecte les règles métiers de l’organisation. Pour faciliter tout cela, Power BI Desktop propose un bouton Préparer les données pour l’IA qui regroupe ces paramètres en un dialogue, à côté du bouton Copilot.

Cas d’usage concret (contrôleur de gestion) : Si le contrôleur de gestion est également propriétaire du dataset, il peut travailler avec l’équipe BI pour « éduquer » Copilot sur son modèle financier. Par exemple, dans un modèle de reporting financier, il peut définir comme schéma IA uniquement les tables de faits et dimensions pertinentes en excluant des tables techniques ou temporaires. Il peut également définir une réponse vérifiée pour la question « Quels sont les KPI principaux ce mois-ci ? », de sorte que Copilot présentera toujours le visuel de synthèse officiel approuvé dans le rapport. De plus, sachant que le terme “bénéfice” porte à confusion, il ajoute une instruction : « lorsque l’utilisateur dit bénéfice, interpréter comme Résultat Net ». Avec ces préparations, lorsqu’un collègue utilisera Copilot sur ce dataset, les réponses seront plus fiables, mieux cadrées et alignées sur le discours financier officiel de l’entreprise.

Avantages :

• Amélioration de la pertinence : En limitant le périmètre de l’IA aux données importantes (via l’AI Data Schema) et en fournissant des synonymes/instructions, on obtient des réponses plus précises et pertinentes. On réduit le risque de confusion de Copilot face à un modèle riche.
• Confiance accrue dans les réponses : Les réponses vérifiées permettent d’institutionnaliser certaines réactions de Copilot. Pour des questions sensibles (par ex. un indicateur réglementaire), on s’assure que la réponse de l’IA sera exactement celle validée par l’expert métier, renforçant la confiance des utilisateurs finaux.
• Alignement sur le métier : Les instructions et champs personnalisés permettent d’aligner Copilot sur le langage et les règles de l’entreprise. On obtient un assistant sur-mesure, qui connaît par exemple la différence entre “ventes” et “facturation” telle que définie en interne, ou qui sait qu’un « client inactif » se définit selon un critère précis de la direction.
• Gestion du changement facilitée : Au lieu de brider complètement Copilot par crainte d’erreurs, ces outils offrent une approche de gouvernance proactive. Les équipes Data/BI peuvent encadrer l’IA, ce qui rassure les responsables (DSI, finance) et facilite l’adoption de Copilot par les contrôleurs de gestion et autres analystes dans l’organisation. On peut bénéficier de l’innovation tout en gardant un certain contrôle.

Limites et considérations :

• Effort de configuration : Mettre en place un AI Data Schema, renseigner des réponses vérifiées, etc., demande du temps et une bonne compréhension des questions fréquemment posées. C’est un investissement initial qui peut freiner certaines équipes si elles manquent de ressources.
• Maintenance continue : Le modèle de données évoluant (nouvelles mesures, changements business), il faudra penser à mettre à jour ces paramètres (ajouter les synonymes pour de nouveaux champs, actualiser une réponse vérifiée si le KPI change de définition…). Cela introduit une forme de maintenance supplémentaire dans le cycle de vie du rapport.
• Fonctionnalités en préversion : En juin 2025, ces outils de préparation sont en preview, donc susceptibles de changer. Il peut y avoir quelques bugs ou limitations (ex : longueur max des descriptions prises en compte par l’IA, qui est d’environ 200 caractères powerbi.microsoft.com). De plus, seuls les tenants Power BI hébergés dans certaines régions peuvent en profiter pleinement pour l’instant.
• Portée limitée aux modèles enterprise : Ces fonctionnalités s’adressent surtout aux jeux de données centralisés et robustes, gérés par l’entreprise. Dans un usage purement personnel ou exploratoire, un contrôleur de gestion ne va pas s’amuser à configurer tout cela juste pour lui-même. Le bénéfice se concrétise vraiment dans une optique de BI gouvernée à l’échelle, où plusieurs utilisateurs consomment le même modèle via Copilot.

Perspectives d’évolution de Copilot dans Power BI

Copilot est une innovation encore récente dans l’écosystème Power BI, et son périmètre évolue rapidement. Voici quelques perspectives et évolutions attendues, basées sur les annonces Microsoft et les discussions de la communauté, à la date de juin 2025 :

• Généralisation et montée en puissance – Microsoft indique sa volonté de rendre Copilot largement disponible. Lancé en préversion fin 2023, Copilot devrait passer en disponibilité générale (GA) lorsque sa fiabilité sera éprouvée. À court terme, on peut s’attendre à ce que l’expérience Copilot autonome (chat sur l’ensemble des données) passe en GA et soit activée par défaut dans le servicelearn.microsoft.com. De même, l’accès ne sera plus restreint aux capacités Premium : à terme, des licences Power BI Pro pourraient suffire si l’entreprise consomme du Fabric en ligne (sous réserve de puissances de calcul adaptées côté Microsoft). En parallèle, Microsoft continue d’améliorer le moteur AI derrière Copilot pour des réponses plus rapides, plus pertinentes, y compris sur des modèles volumineux.
• Support multilingue complet – C’est une attente forte, notamment en Europe. Microsoft a déjà déployé Copilot en anglais (et partiellement en français pour d’autres produits comme Office Copilot). Pour Power BI, la roadmap prévoit l’extension à d’autres langues une fois les modèles linguistiques suffisamment entraînés. Le français et d’autres langues majeures devraient être supportés, permettant aux utilisateurs de poser leurs questions et recevoir des résumés directement en langue locale, de façon officielle et supportée. Cela impliquera aussi de gérer les formats locaux (dates, unités, etc.) dans les réponses de l’IA.
• Intégration étroite avec Microsoft 365 et Fabric – On voit déjà poindre des intégrations, par exemple l’ajout d’un bouton dans Teams ou Outlook pour obtenir un Copilot summary d’un rapport Power BI partagépowerbi.microsoft.compowerbi.microsoft.com. À l’avenir, Copilot pourrait devenir omniprésent dans l’écosystème data : déclencher une analyse Power BI depuis une conversation Teams, incorporer un résultat de Copilot directement dans une présentation PowerPoint (au-delà de l’export actuel) ou dans un document Word sous forme de texte dynamique. Étant donné la stratégie Fabric (unifier BI, data science, ETL, etc.), on peut anticiper que Copilot saura naviguer à travers ces composantes : par exemple, expliquer la provenance d’une donnée depuis la source jusqu’au rapport, ou aider à générer une pipeline de données si une info manque pour un rapport. Microsoft investit également dans Copilot for Excel et autres outils ; on peut imaginer des interactions entre ces copilotes (Excel et Power BI se passant le relais pour répondre à une question).
• Capacités analytiques et prédictives accrues – Pour l’instant, Copilot répond aux questions factuelles et fait des résumés descriptifs. Demain, on peut s’attendre à ce qu’il aille plus loin dans l’analytique avancée. Par exemple, la détection d’anomalies ou de causes pourrait être intégrée : on pourrait demander « Pourquoi les ventes ont chuté en mars ?» et Copilot utiliserait en arrière-plan les fonctions d’analyse de décomposition ou d’IA (déjà présentes dans Power BI) pour formuler une explication. De même, la frontière avec la prédiction pourrait s’estomper : Copilot, branché sur les capacités ML de Fabric, pourrait répondre à des questions prospectives (« Quel est le prévisionnel de ventes pour le prochain trimestre ? ») en faisant appel à un modèle de machine learning entraîné sur les données historiques. Ces évolutions transformeraient Copilot en un assistant non plus seulement descriptif mais aussi diagnostique et prédictif.
• Feedback loop et amélioration continue – Microsoft apprend de chaque interaction utilisateur avec Copilot. On peut s’attendre à une amélioration continue de la compréhension des requêtes (via les retours d’usage). La communauté Power BI est très active et influence la roadmap : par exemple, des demandes pour que Copilot respecte mieux tel format de visualisation, ou qu’il puisse être personnalisé par domaine (finance, marketing…), pourraient voir le jour. À plus long terme, Microsoft pourrait ouvrir davantage Copilot à la personnalisation par le client : aujourd’hui on peut ajouter des instructions et réponses vérifiées, mais demain peut-être pourra-t-on entraîner un mini-modèle interne avec le jargon et les données de l’entreprise pour encore plus de pertinence.

Copilot dans Power BI va clairement monter en puissance. Microsoft en fait une pièce maîtresse de la BI augmentée, et ça se sent. Pour les contrôleurs de gestion et analystes, c’est une vraie bonne nouvelle : l’outil va devenir de plus en plus futé, tout en restant un copilote : pas un pilote. L’IA ne remplacera jamais le regard critique humain, mais elle va continuer à dégrossir le taf pour qu’on se concentre sur l’essentiel : l’analyse et les décisions.