Utiliser l'IA pour nettoyer et transformer les données

Demandez à n'importe quel professionnel des données à quoi il consacre la majeure partie de sa journée de travail, et vous entendrez probablement un gémissement collectif suivi de deux mots : « Nettoyage des données ». Avant de pouvoir créer des tableaux de bord époustouflants, découvrir de précieuses informations commerciales ou exécuter des modèles financiers complexes, vos données doivent être exactes, cohérentes et correctement formatées.

Historiquement, transformer des données brutes et désordonnées en un format utilisable impliquait des heures de saisie manuelle, à plisser les yeux sur l'écran pour repérer les espaces supplémentaires et à se battre avec des formules imbriquées alambiquées. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle a complètement changé la donne. En exploitant les outils d'IA et les assistants intelligents, vous pouvez automatiser les corrections de formatage, normaliser les entrées incohérentes et préparer vos ensembles de données pour l'analyse en une fraction du temps.

Dans ce guide complet, nous explorerons comment utiliser l'IA pour affronter vos pires cauchemars en matière de données, les formules Excel sous-jacentes qui rendent cela possible, ainsi que les flux de travail pratiques que vous pouvez mettre en œuvre immédiatement.

Pourquoi le nettoyage des données est crucial pour l'analyse

Il y a une règle d'or en science des données : Garbage in, garbage out (GIGO), ou « données poubelles, résultats poubelles ». Si votre feuille de calcul est remplie de fautes de frappe, de formats de date incohérents et d'enregistrements en double, toute analyse que vous effectuerez sera fondamentalement faussée. Une virgule mal placée ou un espace de fin peut casser vos formules `VLOOKUP` et `MATCH`, entraînant des calculs incorrects et, en fin de compte, de mauvaises décisions commerciales.

Une bonne transformation des données garantit que votre feuille de calcul agit comme une source unique de vérité. Lorsque vos entrées sont normalisées, vos tableaux croisés dynamiques regroupent les catégories correctement, vos graphiques reflètent la réalité et vous pouvez passer en douceur à l'Analyse de données alimentée par l'IA dans Excel. L'IA ne vous aide pas seulement à analyser des données propres ; elle est désormais votre alliée la plus puissante pour obtenir des données propres dès le départ.

Les cauchemars courants liés aux données que l'IA peut aider à résoudre

Lorsque vous exportez des données brutes depuis des CRM, des logiciels de comptabilité ou des formulaires web, elles arrivent rarement en parfait état. Voici les problèmes de formatage les plus courants auxquels les professionnels des données sont confrontés quotidiennement :

• Casse du texte incohérente : Des noms saisis comme « JOHN DOE », « john doe » et « John doe » dans la même colonne.
• Espaces de début et de fin : Des espaces invisibles avant ou après le texte qui empêchent les formules de recherche de trouver des correspondances.
• Caractères non imprimables : Des symboles étranges ou des sauts de ligne importés depuis des bases de données web.
• Formats de date incohérents : Un mélange de structures de date américaines (MM/JJ/AAAA) et européennes (JJ/MM/AAAA).
• Nombres non normalisés : Des numéros de téléphone saisis avec des tirets, des points, des parenthèses, ou simplement des chiffres bruts.

Avant l'IA, corriger ces problèmes nécessitait une connaissance encyclopédique approfondie des fonctions de manipulation de texte. Désormais, vous pouvez décrire le problème à une IA en langage clair, et elle générera la logique mathématique précise pour le résoudre.

L'approche classique par formule pour nettoyer les données

Même lorsque vous utilisez l'IA pour générer des solutions, il est crucial de comprendre les fonctions fondamentales d'Excel qui alimentent le nettoyage de texte. L'IA s'appuiera fréquemment sur ces fonctions de base lors de la création d'une formule pour vous :

• TRIM : Supprime tous les espaces du texte à l'exception des espaces simples entre les mots. Parfait pour éliminer les doubles espaces accidentels ou les espaces de fin.
• CLEAN : Supprime tous les caractères non imprimables du texte. Essentiel pour les données web importées.
• PROPER : Met en majuscule la première lettre de chaque mot et convertit toutes les autres lettres en minuscules. Idéal pour les noms et les adresses.
• UPPER / LOWER : Convertit le texte entièrement en majuscules ou entièrement en minuscules.

Pour nettoyer manuellement une chaîne de texte fortement corrompue, vous devez généralement imbriquer ces fonctions ensemble. Par exemple, si la cellule A2 contient un nom désordonné comme « jOhn sMIth », la formule combinée ressemble à ceci :

=PROPER(TRIM(CLEAN(A2)))

Cette formule fonctionne de l'intérieur vers l'extérieur : elle élimine les caractères non imprimables, supprime les espaces excédentaires et applique enfin la bonne majuscule pour renvoyer « John Smith ».

Comment l'IA change la donne en matière de préparation des données

Bien qu'imbriquer `TRIM` et `PROPER` soit gérable, que se passe-t-il lorsque vous devez extraire le deuxième prénom d'une chaîne ou extraire un nom de domaine d'une adresse e-mail ? Les formules deviennent incroyablement complexes, impliquant souvent `FIND`, `LEFT`, `RIGHT`, `MID` et `LEN`.

C'est là que l'IA intervient. Au lieu de passer vingt minutes à faire des essais et des erreurs pour trouver votre chemin à travers une fonction `MID`, vous pouvez envoyer une simple commande à un assistant IA : « Écris une formule Excel pour extraire le texte entre le symbole `@` et le `.com` dans la cellule B2. »

L'IA renverra instantanément la bonne formule, vous faisant gagner du temps et vous évitant bien des frustrations. À mesure que nous nous dirigeons vers des intégrations avancées, des outils comme Excel Copilot : l'avenir des feuilles de calcul vous permettront d'exécuter ces commandes d'IA directement dans l'interface d'Excel, en analysant le contexte de votre ensemble de données pour suggérer les transformations exactes requises.

Normaliser les dates et les nombres avec l'aide de l'IA

Les nombres et les dates sont notoirement difficiles à nettoyer, car Excel les interprète souvent mal en fonction de vos paramètres régionaux. Une date qui ressemble à « 04/05/2024 » pourrait être le 5 avril ou le 4 mai.

Si vous avez une colonne de numéros de téléphone qui sont un fouillis de différents formats (par exemple, 5551234567, 555-123-4567, (555) 123 4567), leur normalisation est essentielle pour l'intégrité de la base de données. Une IA peut vous aider à écrire une puissante formule `SUBSTITUTE` imbriquée pour éliminer tous les caractères non numériques, puis à la formater proprement.

Si vous demandez à une IA de nettoyer des numéros de téléphone, elle pourrait générer une formule comme celle-ci :

=TEXT(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(B2, "-", ""), "(", ""), ")", ""), " ", "") * 1, "(###) ###-####")

Cette formule remplace séquentiellement les traits d'union, les parenthèses et les espaces par rien (les supprimant effectivement), multiplie par 1 pour convertir le texte en nombre, puis utilise la Fonction TEXT : Formater les nombres sous forme de texte pour appliquer un masque visuel uniforme `(###) ###-####`.

Gérer les doublons et les entrées incohérentes

Un autre casse-tête majeur dans la transformation des données est la normalisation des catégories. Imaginez une colonne « Département » où les utilisateurs ont saisi « Ressources Humaines », « RH », « R.H. » et « Ress. Hum. ». Ces entrées incohérentes gâcheront tout tableau croisé dynamique que vous essayerez de construire.

Pour corriger cela, vous pouvez utiliser l'IA pour vous aider à créer une table de correspondance. Tout d'abord, vous pouvez utiliser la fonction `UNIQUE` pour extraire chaque variation actuellement présente dans votre ensemble de données :

=UNIQUE(C2:C1000)

Une fois que vous avez votre liste unique et désordonnée, vous pouvez l'associer à des valeurs standard (par exemple, associer toutes les variations à « RH »). Ensuite, l'IA peut vous aider à écrire une formule `XLOOKUP` ou `INDEX` et `MATCH` infaillible pour remplacer les données désordonnées par les données normalisées dans une nouvelle colonne.

À l'avenir, la meilleure façon de nettoyer les données est d'éviter qu'elles ne deviennent désordonnées en premier lieu. Vous pouvez demander à l'IA de générer des règles personnalisées pour la Validation des données : Contrôler ce que les utilisateurs peuvent saisir, en vous assurant que les entrées futures sont limitées à une liste déroulante prédéfinie.

Démonstration pratique : Transformer une liste de clients brute

Mettons tout cela en pratique dans un scénario concret. Imaginez que vous ayez exporté une liste de prospects à partir d'un formulaire web mal formaté. Votre objectif est de nettoyer les noms, de normaliser les numéros de téléphone et d'extraire les domaines de messagerie afin de pouvoir voir quelles entreprises vous contactent.

Nom brut (A)	Téléphone brut (B)	Email brut (C)
jAnE dOe	555-987-6543	[email protected]
john SMITH	(555) 123 4567	[email protected]
alice jones	5551112222	[email protected]

Étape 1 : Nettoyer les noms
Dans la colonne D (Nom propre), nous utilisons la combinaison classique de nettoyage de texte. L'IA suggérerait : =PROPER(TRIM(A2)). Cela convertit instantanément « jAnE dOe » en « Jane Doe ».

Étape 2 : Normaliser les numéros de téléphone
Dans la colonne E (Téléphone propre), nous appliquons la formule imbriquée `SUBSTITUTE` et `TEXT` abordée plus tôt. L'IA comprend le modèle et fournit : =TEXT(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(SUBSTITUTE(B2,"-","")," ",""),"(",""),")","")*1,"(###) ###-####"). Tous les numéros de téléphone s'afficheront désormais uniformément sous la forme (555) XXX-XXXX.

Étape 3 : Extraire le domaine
Dans la colonne F (Domaine de l'entreprise), nous devons extraire le texte après le symbole « @ ». Au lieu de calculer la formule mathématique, une requête à l'IA génère : =RIGHT(C2, LEN(C2) - FIND("@", C2)). Cela isole parfaitement « acmecorp.com » et « globex.com ».

Automatiser vos flux de nettoyage

Si vous vous retrouvez à exécuter ces mêmes formules de nettoyage chaque semaine sur une nouvelle exportation de données, les formules seules pourraient ne pas être la voie la plus efficace. Pour une transformation récurrente des données, vous devriez passer à des flux de travail automatisés.

L'outil ETL (Extraction, Transformation, Chargement) intégré à Excel est parfait pour cela. Lorsque vous combinez l'IA avec Power Query : Importer et transformer des données comme un pro, vous débloquez une automatisation de niveau entreprise. Vous pouvez utiliser l'IA (comme ChatGPT) pour écrire du « code M » personnalisé (le langage derrière Power Query) afin d'automatiser le formatage conditionnel complexe, la suppression des tableaux croisés dynamiques sur des colonnes (unpivoting) et la fusion d'ensembles de données. Une fois la requête créée, le nettoyage du fichier de la semaine suivante est aussi simple que de cliquer sur « Actualiser ».

Utiliser l'IA pour la génération instantanée de formules

Le nettoyage des données n'a pas besoin d'être une corvée misérable et chronophage. En reconnaissant les modèles et en comprenant les fonctions de texte standard telles que `TRIM`, `PROPER`, `SUBSTITUTE` et `FIND`, vous pouvez structurer vos feuilles de calcul pour réussir.

Cependant, il n'est plus nécessaire de mémoriser la syntaxe de chaque extraction complexe ou remplacement conditionnel à l'ère moderne. Si vous décrivez votre problème de données spécifique en langage clair — par exemple, « Je dois supprimer toutes les lettres de cette cellule et ne conserver que les chiffres » —, vous pouvez utiliser ExcelGPT pour générer instantanément la formule exacte. Il traduit votre requête en langage naturel en une formule Excel fonctionnelle, agissant comme votre assistant personnel de nettoyage de données afin que vous puissiez vous concentrer sur l'analyse des données plutôt que sur leur récurage.

Foire aux questions

L'IA peut-elle nettoyer automatiquement mes données sans que j'aie à écrire de formules ?

Oui, Excel dispose de fonctionnalités d'IA intégrées telles que le Remplissage instantané (Flash Fill, Ctrl + E). Si vous tapez la version corrigée de vos données dans une colonne adjacente pour la première ou les deux premières lignes, le Remplissage instantané utilise l'apprentissage automatique pour reconnaître le modèle et remplit automatiquement le reste de la colonne vers le bas, sans avoir besoin de formules explicites.

Les formules de nettoyage de données générées par l'IA sont-elles toujours parfaites ?

Bien qu'elles soient très précises, les formules de l'IA dépendent de la clarté de votre requête (prompt). Si votre ensemble de données comporte des cas particuliers extrêmes (comme un numéro de téléphone avec un indicatif de pays inattendu), une formule de base générée par l'IA pourrait échouer sur cette ligne spécifique. Vérifiez toujours vos données transformées par sondage et affinez votre requête pour tenir compte des valeurs aberrantes.

Le nettoyage des données avec l'IA écrasera-t-il mes données d'origine ?

Les formules n'écrasent jamais les cellules auxquelles elles font référence. La meilleure pratique consiste à créer de nouvelles « colonnes d'aide » pour vos données propres (par exemple, en créant une colonne « Nom propre » à côté de la colonne « Nom brut »). Une fois que vous êtes satisfait des résultats, vous pouvez copier la colonne propre et la coller en tant que « Valeurs » sur les données brutes si vous souhaitez finaliser la transformation.

L'IA peut-elle m'aider à trouver des entrées en double orthographiées légèrement différemment ?

Oui ! C'est ce qu'on appelle la « correspondance floue » (fuzzy matching). Alors que les formules natives d'Excel ont du mal avec la logique floue, vous pouvez utiliser la fonctionnalité de fusion floue intégrée à Power Query, ou coller un échantillon de vos données désordonnées dans un chatbot IA et lui demander d'écrire une table de correspondance exacte regroupant les variations mal orthographiées.