À retenir : En 2025, 78 % des entreprises françaises ont intégré un outil d’automatisation des données, mais seulement 32 % ont formé leurs équipes à l’usage avancé de Power Query.
Nous constatons une accélération majeure de la digitalisation des processus métiers. Les organisations qui maîtrisent l’automatisation des flux de données via Power Query gagnent en agilité, réduisent les coûts de traitement et libèrent du temps pour l’innovation IA. Chez Wendallutroi, nous nous positionnons comme partenaire stratégique pour transformer ces enjeux en opportunités concrètes, tout en mobilisant les financements disponibles via OPCO, le Plan de Développement des Compétences, le FNE‑Formation ou l’AIF.
Les études de la DGE (Direction Générale des Entreprises) publiées en janvier 2026 indiquent que 45 % des PME françaises peinent à exploiter leurs bases de données internes, faute de compétences adéquates. Parallèlement, le secteur de la formation professionnelle signale une hausse de +23 % des budgets alloués aux outils d’analyse de données depuis 2024. Ces chiffres traduisent une demande croissante pour des formations ciblées, capables de rendre les données immédiatement exploitables et de les intégrer aux projets IA.
Dans ce contexte, trois enjeux majeurs se dessinent :
Power Query, composant intégré à Excel et à Power BI, permet de récupérer, transformer et consolider des données provenant de sources multiples (fichiers CSV, bases SQL, API web, etc.). Son interface « no‑code » rend la manipulation accessible à des profils non techniques, tout en offrant une puissance de scripting pour les experts.
*Un service commercial d’une société de services informatiques a automatisé le reporting mensuel de ses performances. En moins de trois semaines, le temps passé à préparer les tableaux a chuté de 68 %, libérant ainsi des ressources pour l’analyse stratégique.*
À retenir : Power Query agit comme le pont entre la donnée brute et les modèles IA, assurant la qualité indispensable à l’apprentissage automatique.
L’automatisation repose sur trois leviers : la connexion aux sources, la transformation via l’éditeur M et la publication des résultats.
Power Query supporte plus de 200 connecteurs natifs, y compris les services cloud (SharePoint, Azure Data Lake, Google Drive). Cette diversité permet de centraliser les informations dispersées, un prérequis essentiel pour les projets IA.
Grâce à l’éditeur de requêtes, il devient possible d’appliquer des règles de validation, de fusionner des tables, de pivoter des données ou d’ajouter des colonnes calculées. La logique de transformation est enregistrée sous forme de script M, réutilisable à l’infini.
Les requêtes peuvent être planifiées pour s’exécuter quotidiennement, hebdomadairement ou à la demande via Power BI Service ou le moteur de rafraîchissement d’Excel Online. Ainsi, chaque utilisateur travaille toujours avec les dernières données disponibles.
Une fois les données structurées, elles peuvent alimenter des modèles d’IA tels que la présélection de prospects, la prévision de ventes ou la détection d’anomalies. Power Query s’intègre naturellement à Azure Machine Learning ou à des notebooks Python via des connecteurs OData.
Une entreprise de logistique a combiné Power Query avec un modèle de prévision de la demande développé sous Azure ML. Le flux automatisé a permis de réduire les ruptures de stock de 27 % et d’optimiser les tournées de livraison, générant une économie annuelle estimée à 120 k€.
À retenir : L’automatisation des flux de données crée le socle indispensable pour exploiter pleinement les capacités de l’IA au sein de l’entreprise.
Le financement constitue un levier stratégique. En France, les OPCO (Opérateurs de compétences) mettent à disposition des fonds dédiés à la formation professionnelle, notamment via le Plan de Développement des Compétences. Le FNE‑Formation et l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) offrent également des opportunités de prise en charge partielle ou totale des coûts pédagogiques.
À retenir : Le recours aux financements OPCO ne se limite pas à couvrir les coûts ; il garantit également la conformité juridique et la pérennité de la montée en compétences.
Plusieurs solutions existent sur le marché : les scripts VBA classiques, les ETL cloud (ex. : Talend, Azure Data Factory) et Power Query. Chacune possède des atouts et des limites.
Dans la plupart des cas, Power Query représente le meilleur compromis entre rapidité de mise en œuvre, coûts et capacité à servir de point d’entrée pour les projets IA.