Comment modéliser 200 ans de démographie française depuis Wikipédia dans Power BI

(écrit par un humain)

Modéliser l’évolution de la population de plusieurs villes françaises directement depuis Wikipédia c’est possible avec Power BI. Dans cet article, nous allons créer une base de données consolidée à partir des pages Wikipédia de différentes villes. L'objectif : obtenir des visualisations dynamiques sur deux siècles de démographie.

1. Le point de départ : Wikipédia

Tout commence sur les pages Wikipédia des villes françaises. Prenons par exemple Marseille : en descendant un peu, on trouve un tableau présentant l’évolution de la population par année. Ce même tableau est également présent pour Lille, Lyon, Toulouse, etc. Bonne nouvelle : ces tableaux ont tous la même structure, ce qui va nous permettre de les importer facilement dans Power BI.

2. Importer une page Wikipédia dans Power BI

Commencez par copier l’URL de la page Wikipédia de la ville souhaitée. Ensuite, dans Power BI Desktop :

• Cliquez sur "Obtenir les données"
• Sélectionnez "Web"
• Collez l’URL

Power BI affiche alors toutes les tables détectées sur la page. Repérez celle nommée "Évolution de la population", puis importez-la.

3. Corriger un bug courant : dates incomplètes

Parfois, vous remarquerez que certaines dates sont manquantes (par exemple, la série s’arrête à 1851).

4. Extraire toutes les bonnes requêtes

Une page Wikipédia peut contenir plusieurs tableaux, mais nous ne voulons que ceux contenant les données de population. Pour les filtrer :

• Appliquez un filtre textuel sur la première colonne pour ne garder que les lignes contenant "population"
• Cela vous permettra de récupérer toutes les requêtes pertinentes

Développez ensuite la colonne "Data". Attention à bien cliquer sur "Charger plus" pour ne pas vous limiter aux premières lignes visibles (sinon votre tableau risque de s’arrêter en 1896 !).

5. Nettoyer et transformer les données

L’objectif est d’avoir une table avec 3 colonnes : Ville – Année – Population. Pour cela on va:

• Supprimer les colonnes inutiles (Caption, Source, ClassName, Id)
• Utiliser l’option "Utiliser les en-têtes comme première ligne"
• Puis, appliquer les transformations suivantes :
  • • Transposer la table
    • Dépivoter les colonnes (clic droit sur la première colonne > "Dépivoter les autres colonnes")
      • Supprimer la colonne "Attribut" inutile

  

6. Créer un paramètre ville pour automatiser

Plutôt que de dupliquer la requête pour chaque ville, on va créer un paramètre dynamique :

• Allez dans "Accueil" > "Gérer les paramètres"
• Créez un paramètre Ville (type texte) avec une valeur par défaut (ex. : "Lille")
• Dans l’étape Source de la requête, remplacez le nom de la ville dans l’URL par le paramètre Ville

7. Créer une fonction personnalisée

Faites un clic droit sur la requête et choisissez "Créer une fonction". Cela vous permettra d’appeler cette requête pour plusieurs villes automatiquement.

8. Importer une liste de villes

Préparez une liste des 20 plus grandes villes françaises depuis Internet. Collez cette liste dans Power BI via "Entrer les données", puis :

• Nettoyez la colonne pour ne garder que les noms des villes (ex : en supprimant les numéros de classement avec l’option "Fractionner la colonne")
• Renommez la requête : BDD_Évolution_Population

9. Appeler la fonction sur chaque ville

Dans la requête contenant la liste des villes :

• Allez dans "Ajouter une colonne" > "Appeler une fonction personnalisée"
• Sélectionnez votre fonction GetPopulation
• Développez la colonne obtenue

Vous obtenez une table consolidée avec les colonnes : Ville – Année – Population.

10. Finaliser le format des données

• Convertissez la colonne Population en nombre entier
• Pour les dates : Power BI ne reconnaît pas automatiquement les années comme des dates. Utilisez l’option "Colonne à partir d’exemples" pour créer une date correspondant au 1er janvier de chaque année

• Supprimez l’ancienne colonne et remplacez-la par la nouvelle, renommée en "Date"

11. Créer des visuels dynamiques

Il ne reste plus qu’à créer un rapport dans Power BI :

• Un segment de date pour filtrer la période
• Un graphique en courbes pour visualiser l’évolution de la population par ville

• Et des interactions dynamiques entre vos visuels

À chaque ajustement de l’intervalle de dates, vos courbes se mettent à jour automatiquement.

Pour aller plus loin

Ce type de cas pratique est idéal pour progresser en automatisation de rapports et en data transformation dans Power BI. Nous abordons ces méthodes en détail lors de nos formations, en présentiel ou à distance.

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