Copilot dans Power BI : comment tirer le meilleur de l'IA dans vos rapports

Introduction

S'il y a bien un thème qui marque cette décennie, c'est l'intelligence artificielle. Depuis l'avènement des LLM, les assistants conversationnels se multiplient : Claude, Gemini, Perplexity, GPT, Grok, DeepSeek, Mistral AI…

Copilot, longtemps considéré comme un « ChatGPT de Wish », gagne du terrain. Sa promesse de sécurité des données au sein des organisations et son intégration aux abonnements et environnements Microsoft en font désormais un concurrent sérieux. Il a aussi rattrapé une bonne partie de son retard technique.

Nous avons déjà expliqué comment utiliser au mieux l'intelligence artificielle avec Claude dans trois articles complets : connecter Claude à un modèle, 10 prompts concrets et pbi-cli.

Cet article répond à une seule question : comment tirer le meilleur de Copilot dans Power BI ?

Prérequis pour activer Copilot in Power BI

Prérequis communs à toutes les expériences :

• Capacité : une capacité payante (F2 ou plus) ou Power BI Premium (P1 ou plus). Les capacités d'essai et les SKU gratuites ne sont pas prises en charge.
• Paramètre d'administration : « Les utilisateurs peuvent utiliser Copilot et d'autres fonctionnalités fournies par Azure OpenAI » doit être activé. Il l'est par défaut, mais un administrateur peut le désactiver.
• Région : la capacité doit se trouver dans une région prise en charge. Les clouds souverains ne le sont pas.
• Licence : une licence Pro ou PPU seule ne suffit pas, Copilot exige une capacité d'organisation.
• Hors limite de données UE ou États-Unis : Copilot est désactivé par défaut, sauf activation du paramètre de traitement hors région.

Copilot dans Power BI Desktop : interroger les données, analyser des visuels, créer des pages

Dans Power BI Desktop, on clique sur l'icône Copilot et on choisit un espace de travail adossé à une capacité payante (la F2, la moins chère, suffit désormais).

Il ne reste plus qu'à écrire ses demandes en langage naturel.

Le sélecteur de skills affiche les compétences disponibles.

Premier test : Copilot propose une réponse cohérente.

Copilot peut aussi créer une page de rapport de A à Z. Le résultat est correct mais encore perfectible : sur ce terrain, Claude fait mieux.

Dans la vue de requête DAX, Copilot écrit également des mesures et des requêtes DAX.

Très pratique pour éviter les allers-retours entre Google et un LLM…

NB : l'option « Préparer les données pour l'IA », visible sur la capture ci-dessus, permet d'alimenter et de cadrer Copilot. C'est l'un des principaux leviers pour améliorer la pertinence de ses réponses (voir le levier 3 plus bas).

Copilot dans le Service : interroger les données en ligne

Copilot est également disponible dans le Service Power BI.

Ici, Copilot peine à fournir des réponses aux questions posées. Il faut enrichir le modèle sémantique : descriptions, noms de mesures et de colonnes plus explicites, préparation des données.

La réponse est pertinente, mais Copilot n'avait pas compris que meilleure note + meilleur rang = meilleur film…

Enrichir le modèle de données avec Copilot

Copilot agit aussi sur le modèle de données : mesures DAX, relations, Power Query (dataflow), descriptions… Il peut même donner un feedback sur la modélisation.

Il sert enfin à documenter le modèle, ce qui permet d'automatiser une tâche que tout le monde repousse.

Exemples de prompts en anglais : data analysis, answers et queries DAX

Tant que le français n'est pas officiellement pris en charge (voir le levier 5), voici des prompts en anglais qui fonctionnent bien pour la data analysis au quotidien :

• Give me a summary of the full report for the sales team.
• Analyze data by genre and show the 5 metrics that changed most this year.
• Create short summaries of each page for non-technical users.
• Write DAX queries that compare the average rating by release year.
• Run an analysis of the top 10 films by rank and explain the answers in two sentences.
• Describe the semantic model and list the measures that have no description.

Bonnes pratiques Copilot Power BI : 5 leviers pour des réponses fiables

Levier 1 : un modèle bien structuré

• Schéma en étoile : des tables de faits et de dimensions reliées par des relations propres. Copilot respecte toujours les relations : une réponse peut exploiter une relation même si un seul des deux champs est exposé.
• Une table de dates continue, marquée comme table de dates.
• Une seule information par colonne.
• Des données justes : une erreur de libellé dans le modèle sera reprise telle quelle par Copilot.

Levier 2 : des noms et des descriptions métier

• Des noms explicites pour les tables, colonnes et mesures (Note moyenne, pas Mesure1).
• Des descriptions qui expliquent le sens et la règle de calcul, sans répéter le nom.
• Des synonymes pour le vocabulaire des utilisateurs (« score » = note).
• Les colonnes techniques masquées : clés, colonnes de tri, colonnes intermédiaires.

Levier 3 : Préparer les données pour l'IA (Prep for AI)

C'est l'outil central. Il réunit trois fonctionnalités, toutes enregistrées dans le modèle et non dans le rapport :

• Le schéma de données : vous choisissez les champs que Copilot utilise pour répondre, ce qui donne des réponses plus précises sans demander de précisions à l'utilisateur.
• Les instructions : vous fournissez le contexte, la logique métier et la terminologie de l'organisation, pour réduire l'ambiguïté. Exemple : « "Meilleur film" signifie la note la plus élevée. »
• Les réponses vérifiées : des visuels validés par un humain, déclenchés par des formulations prédéfinies. Copilot reconnaît aussi les questions formulées différemment mais de même intention.

Levier 4 : tester, puis marquer le modèle

• Tester dans le volet Copilot, avec le sélecteur de skills réglé sur « Réponse aux questions sur les données ». Le test le plus parlant : une question sur un champ hors du schéma de données ne doit pas obtenir de réponse, une question sur un champ inclus dans le schéma doit en obtenir une.
• Marquer le modèle « Approuvé pour Copilot » une fois validé. Sans cette préparation, l'expérience autonome affiche un avertissement indiquant que la réponse peut être de faible qualité ; une fois le modèle marqué, les réponses s'affichent sans avertissement.

Levier 5 : bien poser les questions (côté utilisateur)

• Choisir la bonne expérience : le volet d'un rapport ne répond que sur le rapport ouvert ; l'expérience autonome peut chercher dans tous les rapports et modèles auxquels on a accès.
• Formuler en anglais pour les questions critiques : les autres langues donnent parfois des réponses pertinentes, mais ne sont pas officiellement prises en charge pour le moment.
• Effacer la conversation en changeant de sujet, pour éviter que le contexte précédent ne pollue les réponses.
• Savoir que les réponses sont mises en cache : la même question sur un modèle inchangé dans une fenêtre de 24 heures renvoie la même réponse depuis le cache. Pour obtenir une réponse différente, il faut reformuler ou actualiser le modèle.
• Vérifier les chiffres importants en les confrontant aux visuels avant de les diffuser.

Copilot dans Power BI, Copilot Studio, Microsoft 365 Copilot : ne pas tout confondre

Le nom Copilot recouvre plusieurs outils distincts :

• Copilot dans Microsoft Edge : l'assistant de la barre latérale du navigateur. Il ne voit pas votre modèle.
• Microsoft 365 Copilot : l'assistant de Word, Excel, Outlook ou Teams, sous licence distincte.
• Copilot Studio : l'outil pour construire vos propres agents, auxquels on peut connecter des agents de données.
• Copilot dans Power BI : celui dont parle cet article. Il interroge directement vos rapports et votre modèle, et consomme votre capacité.

FAQ : les questions de la communauté Power BI (Reddit, forums)

Sur Reddit et sur les forums de la communauté Power BI, les mêmes questions sur Copilot Power BI reviennent, souvent en anglais. Voici nos réponses aux plus fréquentes.

« Why can't I enable Copilot with my Pro license? » Parce qu'une licence Pro ou PPU seule ne suffit pas : il faut un espace de travail sur une capacité payante (F2 ou plus, ou P1 ou plus) et le paramètre d'administration activé.

« How to use Copilot in Power BI to build a whole page? » Depuis le volet Copilot de Desktop, en décrivant la page voulue. Le résultat est un bon point de départ, à retravailler à la main.

« Can Copilot access all my reports? » Oui avec l'expérience autonome, dans la limite de vos droits. Le volet d'un rapport, lui, ne répond que sur le rapport ouvert.

« Is Copilot expensive for my capacity? » Oui, Copilot consomme beaucoup de CU (Capacity Units). Surveillez la consommation avec l'application de métriques de capacité avant de l'ouvrir à tous.

Conclusion

Nous avons fait le tour de l'essentiel de Copilot dans Power BI. Ce n'est pas encore parfait, mais c'est prometteur.

Pour ceux qui gèrent des capacités : Copilot coûte cher en CU (Capacity Units), soyez vigilants…

Un prochain article ira plus loin, notamment sur la comparaison entre Copilot et Claude via le MCP pour construire des rapports complets.

Si cet article vous a plu et si vous souhaitez approfondir ces notions, n'hésitez pas à vous former directement avec nous.