Il existe actuellement 5 façons de tirer profit de l’intelligence artificielle dans Power BI sans licence Copilot. Dans cette série d’articles, nous vous présentons ces fonctionnalités en les appliquant à des cas concrets.
Dans ce 5e article, nous couvrons l’exploration de données.
Explorer vos données avec le visuel Questions et Réponses
Le visuel Questions et Réponses (Q&R) de Power BI utilise l’intelligence artificielle pour interpréter les questions formulées en langage naturel par les utilisateurs. Voici comment cela fonctionne :
- Interprétation du langage naturel : Le visuel Q&R permet aux utilisateurs de poser des questions en langage naturel. Power BI utilise des algorithmes d’IA pour comprendre ces questions et les traduire en requêtes de données.
- Génération de visualisations dynamiques : Une fois la question interprétée, Power BI génère automatiquement des visualisations basées sur les données du modèle. Cela permet aux utilisateurs d’obtenir des réponses visuelles instantanées à leurs questions.
- Suggestions de questions : Le visuel Q&R propose également des suggestions de questions basées sur les données disponibles, facilitant ainsi l’exploration des données pour les utilisateurs.
Ces fonctionnalités rendent l’exploration des données plus intuitive et accessible, même pour ceux qui ne sont pas experts en analyse de données.
Par exemple, j’utilise ici un visuel Q&R pour interroger mon modèle sémantique. Voici les suggestions de question qui apparaissent par défaut.
Disons que j’aimerais effectivement voir les ventes brutes par mois dans un graphique en courbe. Je clique donc sur cette suggestion pour que Power BI interprète cette instruction en langage naturel et génère automatiquement un visuel.
Je peux ensuite modifier mon instruction pour adapter le graphique à mon besoin.
Il est donc beaucoup plus simple, pour un utilisateur débutant, d’explorer les données disponibles grâce au visuel Q&R.
Explorer vos données avec les Insights
Insights pour visuel individuel
Cette fonctionnalité analyse et explique les fluctuations des points de données dans les visuels.
Par exemple, dans le graphique ci-dessous, il y a une hausse marquée des ventes entre février et mars. Je peux cliquer avec le bouton de droite de ma souris pour demander à Power BI d’analyser et d’expliquer la hausse.
Power BI génère ainsi plusieurs explications à partir de votre modèle sémantique pouvant expliquer cette hausse. Plusieurs de ces explications pourront sembler inadéquates. Vous pourrez alors l’indiquer en utilisant le pouce vers le bas.
Lorsque vous trouverez un visuel qui répond bien à votre question, vous pouvez l’indiquer en utilisant le pouce vers le haut. Ces rétroactions permettront d’obtenir des analyses de meilleure qualité dans le futur.
L’explication que j’ai choisie ici permet de démontrer que la majorité de la hausse entre février et mars est attribuable aux magasins situés dans la province de l’Ontario.
Quick insights pour l’ensemble des données
Cette fonctionnalité génère des insights sur un ensemble de données. Elle utilise des algorithmes pour identifier des tendances, des anomalies et d’autres points d’intérêt dans vos données.
Par exemple, lorsque vous naviguez dans un rapport publié dans Power BI Service, vous pouvez cliquer sur Obtenir des insights.
Ça génère automatiquement une série d’informations liées à votre modèle sémantique selon 3 catégories : Anomalies, tendances et analyse des indicateurs de performance clés.
En explosant chaque catégorie, vous obtiendrez des insights spécifiques :
Voyez le tout en action dans ce tutoriel
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Conclusion sur l’exploration de données dans Power BI
Ces fonctionnalités d’intelligence artificielle s’appuient sur votre modèle sémantique. Plus le modèle sémantique sera bien construit (modèle en étoile contenant de l’information pertinente à l’analyse), plus les analyses générées par l’IA seront pertinentes.
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Consultez tous les articles de cette série
- Insights sur texte : Analyse de sentiments, Extraction de phrases clés, Détection de langue
- Balisage d’image : Identification du contenu d’images
- Visuels : Influenceurs clés, arbre de décomposition, détection d’anomalie
- Intégration avec Azure Machine Learning : Pour utiliser des modèles personnalisés
- Exploration de données : Q&A et insights automatiques
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- Power BI: Aller plus loin avec le langage R
- Allez plus loin avec Power Query et le langage M
- Introduction à Power BI Service et Power BI Mobile
- Décupler les possibilités de Power BI avec Power Apps et Power Automate