Poser une question à ses documents et à ses données
Posez vos questions à vos documents et à vos données, en français.
Vous cherchez une information dans vos fichiers sans savoir où elle se trouve ? Vous pouvez aujourd'hui la demander en français, comme à un collègue : « Quels clients n'ont pas commandé depuis trois mois ? », « Quel est le délai de préavis dans le bail du local de Biarritz ? ». L'outil d'intelligence artificielle (IA) cherche la réponse dans vos documents et vos tableaux, pas sur Internet. NL-Q vous explique comment ça marche, quelles questions poser à quelles données, et comment vérifier ce qu'on vous répond.
Ce que vous pouvez déjà faire
Ce n'est plus réservé aux grandes entreprises. Des fonctions de ce type existent dans des outils que beaucoup de petites et moyennes entreprises (PME) utilisent déjà :
- dans Excel, Microsoft invite à poser à Copilot des questions sur vos données ; l'outil peut aussi trier, filtrer, créer des graphiques et des tableaux croisés dynamiques ;
- dans Google Sheets, Gemini répond aux questions simples par des formules et aux questions plus complexes en écrivant puis en exécutant du code Python (annonce de Google du 29/01/2025) ;
- dans Notion, la fonction Q&A cherche les pages pertinentes de votre espace de travail, résume leur contenu et, selon Notion, cite toujours ses sources ;
- dans Power BI, la fonction Questions et réponses permet d'explorer un rapport avec vos propres mots (Microsoft annonce sa disparition en février 2027 au profit de Copilot pour Power BI).
La direction générale des Entreprises (DGE) le résume ainsi dans son guide de novembre 2024 : on relie un modèle d'IA à vos données pour qu'il les consulte avant de répondre. Les sources peuvent être aussi bien des e-mails et des PDF du quotidien que des bases de données techniques.
Deux sortes de questions
Toutes les questions ne se traitent pas de la même façon. Savoir dans quelle famille tombe la vôtre vous évite la plupart des déceptions.
| Vous interrogez… | Exemple | Ce que fait l'outil | Ce qu'il faut vérifier |
|---|---|---|---|
| Du texte (contrats, procédures, comptes rendus, mails) | « Que dit le contrat de maintenance sur les délais d'intervention ? » | Il retrouve les passages utiles, puis rédige une réponse | Le passage cité existe et dit bien cela |
| Des chiffres (tableurs, logiciels de gestion) | « Quel chiffre d'affaires par mois en 2026 ? » | Il traduit la question en filtre, en formule ou en code, puis calcule | Le périmètre, la période et le total |
Le détail se trouve dans Comment ça marche.
Par où commencer
- Repérez une question que vous vous posez souvent et dont la réponse se trouve dans vos fichiers. Des idées classées par type de donnée : exemples de questions.
- Rangez la donnée qui y répond : un tableau propre, des documents à jour. Voir préparer ses données.
- Posez la question, puis contrôlez la réponse avec la méthode de vérification.
- Si le résultat vous surprend, lisez pourquoi l'IA se trompe dans les calculs ou pourquoi elle ne trouve pas l'information.
Par source de données
Chaque source a ses pièges : un PDF scanné ne se lit pas comme un tableur, un logiciel de gestion de la relation client (CRM) ne se lit pas comme une boîte mail. Le tableau d'ensemble est sur la page par source. Chaque source a aussi son site :
- tableurs : Excel et Google Sheets ;
- documents : PDF, Google Drive, SharePoint et OneDrive, Notion ;
- logiciels de gestion : CRM, progiciel de gestion intégré (ERP), comptabilité ;
- autres : mails, site web, base de données.
Par métier
Un syndic, un restaurant et un bureau d'études n'ont ni les mêmes données ni les mêmes questions. La page par métier donne pour chacun la donnée qui compte et des exemples de questions. Chaque métier a aussi son site : experts-comptables, immobilier, syndics, e-commerce, commerces, restaurants, hôtels, campings, bâtiment, industrie, transport, avocats, notaires, assurances, associations, collectivités, organismes de formation et bureaux d'études.
Ce qu'il faut garder en tête
Poser une question en français ne dispense pas de réfléchir à la donnée. Le guide de la DGE le rappelle : même quand l'IA s'appuie sur vos documents, elle peut encore produire des réponses erronées. Elle fonctionne aussi moins bien sur les tableaux que sur le texte. Trois réflexes suffisent la plupart du temps :
- demander d'où vient la réponse (document, ligne, onglet) ;
- recalculer un chiffre important par un autre moyen ;
- garder la décision : l'outil vous fait gagner du temps de recherche, il ne connaît pas votre métier mieux que vous.
Pour aller plus loin : interroger ses données en langage naturel, les limites à connaître, et faut-il poser ses questions en français ou en anglais.
Toutes les pages
Guides
- Comment vérifier une réponse de l'IA sur vos données
Une liste de contrôle pour vérifier ce que l'IA répond sur vos documents et vos chiffres : source, recalcul, signaux d'alerte, effort selon l'enjeu.
- Croiser des données de plusieurs fichiers avec l'IA
Rapprocher un export du CRM, un tableau de ventes et des factures : la clé commune, les formats à aligner et les contrôles à faire après le croisement.
- Interroger les données de son entreprise selon son métier
Pour chaque métier, la donnée qui compte, des exemples de questions à lui poser et le point à surveiller, du syndic au bureau d'études.
- Interroger ses documents avec l'IA : comment ça marche
Le trajet d'une question posée à vos fichiers, sans jargon : passages retrouvés, réponse rédigée, calcul par formule, et ce qui peut dérailler.
- Interroger ses données en langage naturel
Poser une question en français à ses tableaux plutôt que construire un filtre ou un rapport : quand c'est utile, ce qu'il faut définir avant, les limites.
- Les limites de l'IA pour analyser ses données
Ce qu'une question posée en français à vos données ne remplace pas : qualité des données, définitions, tableaux, synthèses, droits d'accès, décision.
- Préparer ses données pour l'IA : la méthode pas à pas
Tableaux et documents : ce qu'il faut ranger avant de poser une question à l'IA (en-têtes, formats, doublons, scans), avec une liste de contrôle.
- Quelles données peut-on interroger avec l'IA ?
Tableurs, PDF, Drive, Notion, CRM, comptabilité, mails : ce qu'on demande à chaque source, ce qui coince, et le guide détaillé de chacune.
- Retrouver une information dans plusieurs documents avec l'IA
Poser une question à tout un dossier : délimiter les documents, gérer les versions qui se contredisent, comprendre pourquoi une seule source ressort.
Questions
- L'IA ne trouve pas l'information dans mon document
L'information est dans le fichier mais l'IA répond qu'elle ne la trouve pas : les causes possibles, dans l'ordre où les vérifier, et le remède à chacune.
- L'IA se trompe dans les calculs : pourquoi et que faire
Total faux, pourcentage bizarre : les causes d'une erreur de calcul de l'IA sur vos tableaux, comment la repérer et comment la faire calculer juste.
- Poser ses questions à l'IA en français ou en anglais ?
Faut-il traduire sa question quand ses documents sont en français ? Ce que mesurent les études et les éditeurs, et les pièges propres au français.
Comparatifs
- Mots-clés ou question : comment chercher dans ses documents
Recherche par mots-clés ou recherche par le sens : laquelle choisir pour retrouver une information dans vos documents, avec un tableau de choix.
Listes
- Exemples de questions à poser à ses données
Des questions classées par forme (compter, comparer, classer, repérer un manque, trouver une clause) avec la donnée nécessaire et le piège de chacune.