Benjamin Ejzenberg a r\u00e9cemment partag\u00e9 quelque chose qui m\u0027a fait lever les yeux de mon fil: "\ud83d\udca1 Bient\u00f4t, vos projets Power BI s\u0027\u00e9criront sur simple instruction.

En fait\u2026 c\u0027est d\u00e9j\u00e0 possible !" Et il ajoute un point cl\u00e9: on peut prendre le virage maintenant, pas dans 2 ans, quand tout le monde y sera.

Son message met un nom tr\u00e8s pr\u00e9cis sur cette id\u00e9e: l\u0027"IA agentique". Pas un chatbot qui vous r\u00e9pond, mais un assistant qui se connecte \u00e0 votre mod\u00e8le Power BI et qui ex\u00e9cute des modifications. Dit autrement: on passe du conseil \u00e0 l\u0027action, directement dans le patrimoine BI.

Dans cet article, je reprends les exemples de Benjamin et j\u0027essaie de pousser la r\u00e9flexion un cran plus loin: o\u00f9 l\u0027IA agentique fait gagner un temps fou, o\u00f9 elle peut faire tr\u00e8s mal, et quelles pratiques adopter pour qu\u0027elle devienne un acc\u00e9l\u00e9rateur plut\u00f4t qu\u0027un g\u00e9n\u00e9rateur de dette.

IA agentique: de quoi parle-t-on vraiment?

Quand Benjamin Ejzenberg parle d\u0027un assistant qui "se connecte directement \u00e0 votre mod\u00e8le Power BI et ex\u00e9cute les modifications pour vous", il d\u00e9crit une diff\u00e9rence fondamentale avec l\u0027IA g\u00e9n\u00e9rative classique.

IA g\u00e9n\u00e9rative classique: elle produit du texte, des id\u00e9es, du code. Vous copiez-collez, vous testez, vous corrigez.
IA agentique: elle suit un objectif, planifie des \u00e9tapes, interagit avec des outils (mod\u00e8le s\u00e9mantique, requ\u00eates Power Query, mesures DAX, documentation) et propose ou applique des changements.

Id\u00e9e cl\u00e9: l\u0027IA agentique n\u0027est pas seulement "intelligente". Elle est outill\u00e9e et autoris\u00e9e.

C\u0027est justement cette notion d\u0027autorisations et d\u0027actions qui change la donne. Parce que d\u00e8s qu\u0027un agent peut modifier votre mod\u00e8le, la question n\u0027est plus "est-ce que la r\u00e9ponse est bonne?" mais "est-ce que l\u0027action est s\u00fbre, tra\u00e7able et r\u00e9versible?".

Les cas d\u0027usage concrets cit\u00e9s par Benjamin (et pourquoi \u00e7a marche)

Benjamin donne une s\u00e9rie d\u0027exemples qui parlent \u00e0 tous ceux qui vivent dans Power BI au quotidien. Je les reprends un \u00e0 un, avec le "pourquoi" et le "comment".

1) Audit des conventions de nommage

Benjamin: vous demandez un audit, l\u0027agent analyse, propose des corrections et les applique.

C\u0027est un gain massif parce que les conventions sont simples \u00e0 \u00e9noncer mais longues \u00e0 faire respecter. Un agent peut:

D\u00e9tecter les tables, colonnes, mesures hors standard
Proposer un mapping (avant-apr\u00e8s)
Appliquer en lot, tout en mettant \u00e0 jour les r\u00e9f\u00e9rences

Le point \u00e0 surveiller: l\u0027impact sur les rapports existants, les marque-pages, les KPI, ou des consommateurs externes (via XMLA, endpoints, ou exports). Il faut de la tra\u00e7abilit\u00e9 et un plan de rollback.

2) Documentation de mesures DAX \u00e0 l\u0027\u00e9chelle

Benjamin: documenter 50 mesures DAX, avec descriptions en langage m\u00e9tier.

C\u0027est probablement l\u0027un des meilleurs premiers cas d\u0027usage: faible risque, forte valeur. L\u0027agent peut lire:

Le nom de la mesure
La formule DAX
Les tables utilis\u00e9es
Les visuels o\u00f9 elle apparait

Puis produire une description orient\u00e9e m\u00e9tier, par exemple: "Calcule le chiffre d\u0027affaires net (TTC) sur la p\u00e9riode filtr\u00e9e, hors retours". Avec en bonus une section "hypoth\u00e8ses" et "limitations".

Le garde-fou indispensable: valider la terminologie m\u00e9tier (glossaire) et imposer un format de description standard pour \u00e9viter les phrases jolies mais vagues.

3) Performance: rapports lents, requ\u00eates probl\u00e9matiques

Benjamin: l\u0027agent identifie des requ\u00eates probl\u00e9matiques et sugg\u00e8re des optimisations.

L\u00e0, l\u0027IA agentique devient tr\u00e8s int\u00e9ressante si elle a acc\u00e8s aux bons signaux:

Diagnostics DAX et \u00e9v\u00e9nements (requ\u00eates, dur\u00e9es)
Mod\u00e8le (cardinalit\u00e9, relations, colonnes inutiles)
Power Query (folding, sources, transformations)

Mais c\u0027est aussi le cas d\u0027usage o\u00f9 elle peut causer le plus de d\u00e9g\u00e2ts si elle "optimise" sans comprendre l\u0027intention analytique. Optimiser n\u0027est pas seulement \u00e9courter une requ\u00eate: c\u0027est conserver le sens, la granularit\u00e9 et les filtres.

4) Traduction du mod\u00e8le (EN, ES, DE)

Benjamin: l\u0027agent traduit en quelques secondes.

La traduction est un excellent exemple de t\u00e2che m\u00e9canique \u00e0 grande \u00e9chelle. Un agent peut:

Traduire tables, colonnes, mesures, pages de rapport
Garder la coh\u00e9rence des termes (ex: "marge brute" -> "gross margin")
G\u00e9rer les pluriels, acronymes, et units

Le risque: traductions incoh\u00e9rentes d\u0027une page \u00e0 l\u0027autre si vous n\u0027avez pas de dictionnaire de r\u00e9f\u00e9rence, et perte de sens sur des termes m\u00e9tier. L\u0027agent doit \u00eatre "contraint" par un glossaire.

5) Refactoring Power Query: fin du "plat de spaghetti"

Benjamin: l\u0027agent refactorise le code pour le rendre maintenable.

Ce point est sous-estim\u00e9. Beaucoup de mod\u00e8les souffrent moins d\u0027un manque de fonctionnalit\u00e9 que d\u0027une dette de maintenabilit\u00e9: requ\u00eates dupliqu\u00e9es, noms ambigus, transformations en cascade, \u00e9tapes inutiles, absence de fonctions ou de param\u00e8tres.

Un agent bien guid\u00e9 peut:

D\u00e9tecter les motifs r\u00e9p\u00e9t\u00e9s et factoriser
Normaliser les noms d\u0027\u00e9tapes
Introduire des param\u00e8tres (environnements, chemins)
R\u00e9duire les \u00e9tapes sans casser le folding

"Acc\u00e9l\u00e9rateur, pas baguette magique": ce que \u00e7a implique dans un vrai workflow

J\u0027ai aim\u00e9 que Benjamin ajoute cet avertissement. Parce que l\u0027IA agentique amplifie surtout ce que vous faites d\u00e9j\u00e0.

Si vos standards sont flous, l\u0027agent va automatiser le flou. Si votre gouvernance est faible, il va acc\u00e9l\u00e9rer le chaos.

Voici les "bons r\u00e9flexes" que je recommande avant de laisser un agent toucher \u00e0 un mod\u00e8le Power BI.

Mettre des garde-fous techniques

Environnements s\u00e9par\u00e9s: dev, test, prod
Modifications via pull request (ou au minimum: revue et approbation)
Journal des actions: quoi, quand, pourquoi, par qui (humain ou agent)
Rollback simple: versions du fichier, backups du mod\u00e8le, snapshots

D\u00e9finir des r\u00e8gles explicites (pas des intentions)

Un agent r\u00e9ussit quand il a des r\u00e8gles testables:

Convention de nommage (avec exemples)
Dictionnaire m\u00e9tier (glossaire)
Checklist de performance (ex: colonnes non utilis\u00e9es, relations ambigu\u00ebs)
Patterns DAX recommand\u00e9s et interdits

Commencer par des t\u00e2ches \u00e0 faible risque

Pour gagner vite sans casser:

Documentation
Traductions avec glossaire
D\u00e9tection (pas application) d\u0027anomalies
Refactoring sous contrainte (diff lisible, validation)

Ensuite seulement, passer \u00e0 des actions plus intrusives comme renommer massivement, modifier des relations, ou r\u00e9\u00e9crire des mesures.

Pourquoi ce post est "viral" (et pourquoi il est utile)

Le succ\u00e8s du message de Benjamin tient \u00e0 trois ingr\u00e9dients classiques de LinkedIn content et de content strategy: une promesse claire ("sur simple instruction"), une liste de cas concrets, et un avertissement responsable.

En tant que lecteur, je repars avec deux id\u00e9es actionnables:

Oui, on peut d\u00e9j\u00e0 prototyper des workflows agentiques dans Power BI.
Non, ce n\u0027est pas un "mode autopilote". C\u0027est un syst\u00e8me qui exige standards, gouvernance et validation.

La question \u00e0 se poser avant de "prendre le virage"

Si je devais r\u00e9sumer le virage en une question, ce serait:

"Quelles d\u00e9cisions suis-je pr\u00eat \u00e0 d\u00e9l\u00e9guer \u00e0 un agent, et lesquelles doivent rester humaines?"

D\u00e8s que vous r\u00e9pondez \u00e0 cela, vous pouvez construire une feuille de route tr\u00e8s pragmatique: d\u0027abord assister, puis automatiser, puis industrialiser.

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