Alors que Copilot promettait de démocratiser la donnée dans Power BI, beaucoup d’utilisateurs se heurtent à ses limites : manque de compréhension métier, réponses aléatoires, absence de traçabilité. Databot Power BI, développé par Youmean, repose sur une architecture T2D (Talk to Data) qui remet la logique métier au centre et fait dialoguer l’IA avec la donnée sans jamais en compromettre la fiabilité.

L’intelligence artificielle n’arrive pas encore à tout faire. Une récente mission de Youmean impliquant Microsoft avec Copilot for Power BI le montre bien : transformer la conversation en visualisation reste un défi redoutable. Derrière la promesse séduisante — « posez votre question, obtenez votre graphique » — se cache une réalité bien plus complexe : celle d’un outil ayant encore du mal à comprendre le métier, assurer la fiabilité des résultats ou dialoguer vraiment avec la donnée. Les raisons ? Des règles métiers sous-jacentes tacites, une sémantique ambigüe ou trompeuse de la structure des données.

Cet article de Data Goblins (Myths, Magic, and Copilot for Power BI) expose bien les échecs encore fréquents de Copilot sur Power BI

Chez Youmean, nous avons tiré les leçons de ces écueils pour bâtir une autre approche : Databot Power BI, une architecture « Talk to Data » (T2D) où le langage naturel ne se substitue pas à la logique analytique, mais la complète. Voici pourquoi cette différence de conception change tout.

Copilot : l’illusion d’une IA plug-and-play pour Power BI

Interfacé à Power BI, Copilot promettait de démocratiser la donnée : n’importe quel utilisateur, sans compétence technique, pourrait interroger ses tableaux par une simple phrase.

Mais dans les faits, les utilisateurs ont vite déchanté.

Comme le note Data Goblins, la fiabilité des réponses chute dès que les modèles deviennent un peu complexes. Copilot ne comprend pas les nuances des règles métier, produit des visualisations souvent inutiles, et ne donne aucune indication sur la fiabilité de ce qu’il avance. Le coût en ressources Fabric est important, la configuration exigeante, et la valeur ajoutée, incertaine.

En résumé : un outil prometteur dans les démos, souvent décevant en production.

Pourquoi ? Parce que Copilot repose sur un modèle génératif généraliste, sans réelle séparation entre la compréhension linguistique (ce que veut dire la question) et la logique métier (comment obtenir et vérifier la donnée).

Or, en Business Intelligence, cette différence est capitale. Une erreur de jointure, une mesure mal interprétée ou un DAX généré à l’aveugle suffit à invalider tout un rapport.

Databot Power BI : une architecture Talk to Data, pas une IA magique

Notre point de départ est simple : l’IA ne doit pas manipuler les données, elle doit comprendre la question (puis formuler la réponse à la fin).

Le reste — extraction, règles métier, filtrage, sécurité — doit rester déterministe.

C’est le principe fondateur de Databot Power BI, conçu autour d’un workflow T2D (Talk to Data) : une orchestration rigoureuse de modules spécialisés, où chaque composant a une fonction clairement définie.

Un routeur intelligent identifie la nature de la demande (question documentaire, interrogation de base de connaissances ou requête de données) ;

Une interface API dédiée sert d’intermédiaire entre le modèle et le LLM : elle est pensée pour le LLM, plutôt que l’inverse. Construite en Python — un langage sur lequel les modèles sont bien entraînés —, elle réduit le bruit et ne transmet que les informations réellement nécessaires au traitement de la réponse, tout en masquant les éventuelles incohérences sémantiques du modèle sous-jacent ;

Une séparation des responsabilités entre deux prompts distincts : un prompt de requête pour la compréhension et la traduction des besoins en instruction API, et un prompt ou agent rédacteur pour la formulation finale de la réponse ;

Des mécanismes de contrôle et de test assurent la cohérence, la normalisation et la sécurité des échantillons de données avant restitution.

Cette architecture permet d’obtenir des réponses plus précises, mieux contextualisées, et de sécuriser les échanges de données tout en garantissant une interaction fluide entre l’IA et la base Power BI.

L’IA agit ainsi comme un interprète entre l’utilisateur et le modèle de données — pas comme un développeur DAX improvisé.

Les “Knowledge Units” : injecter la connaissance métier au bon moment

Une des faiblesses des IA est la difficulté pour l’utilisateur à informer le contexte métier.

Databot Power BI répond à ce problème grâce à une gestion fine des Knowledge Units (KU) : des blocs de connaissances structurés et tagués qui peuvent être injectés dans les prompts.

Chaque KU correspond à un fragment de savoir :

définition d’un indicateur ou d’une règle métier,

documentation d’une page ou d’un rapport,

exemple de requête ou de champ Power BI.

L’agent T2D sélectionne et injecte uniquement les KU pertinentes selon la question posée. Cette contextualisation garantit une compréhension exacte du domaine, sans surcharger le modèle.

Résultat : les réponses sont cohérentes, explicables, et alignées sur le vocabulaire métier de la structure.

Une approche API qui élimine l’aléa

L’approche initiale — laisser le modèle générer directement du DAX — s’est vite révélée insuffisante.

Nous avons donc choisi une approche API-centrée : le LLM ne construit plus les requêtes DAX lui-même, il appelle une API qui applique les règles métier de manière déterministe.

Avantages :

Les règles métiers sont centralisées, testées, et toujours appliquées correctement.

Les prompts sont simplifiés, donc plus rapides et plus stables.

Les erreurs sont détectées et corrigées automatiquement.

L’évolution des règles se fait dans l’API, sans toucher au modèle.

C’est une séparation des responsabilités claire : le LLM comprend et reformule, l’API calcule et garantit la justesse des données.

Simplicité, fiabilité, traçabilité

Le cœur de notre philosophie est résumé dans une phrase : « Un workflow aussi simple que nécessaire. »

Chaque composant du Databot Power BI est observable, traçable et testable :

Fiabilité : chaque réponse peut être évaluée automatiquement via des datasets d’exemples.

Observabilité : les interactions des LLM sont monitorées (Langfuse, logs internes).

Sécurité : l’IA ne voit jamais la base Power BI complète ; seules des extractions limitées transitent.

Maintenance : les workflows et KU sont versionnés et synchronisables par simple tag.

Ce cadre industriel transforme un chatbot conversationnel en outil d’aide analytique certifiable, au sens fort du terme.

Une IA orchestrée, pas générative

Copilot a fait le pari qu’une IA peut tout deviner.

Le choix de Databot Power BI est inverse : ne jamais laisser le hasard décider sur le traitement critique.

Chaque requête suit un parcours contrôlé, chaque réponse peut être auditée, chaque connaissance est explicitement injectée.

Le système peut expliquer pourquoi il a produit telle réponse et sur quelle source elle repose.

C’est cela, la différence entre une IA “générative” et une IA orchestrée.

La première improvise ; la seconde comprend, agit et rend compte.

Databot Power BI réinvente l’assistant BI

Avec Databot Power BI, l’utilisateur n’a plus à « espérer » une bonne réponse : il peut dialoguer avec ses données en toute confiance.

Les entreprises retrouvent la rigueur de la BI tout en bénéficiant de la souplesse du langage naturel.

La leçon tirée de Copilot est claire : dans Power BI, la magie ne suffit pas (si tant est qu’elle est jamais suffi...). Il y a besoin d’une architecture maîtrisée, avec injection intelligente du savoir et orchestration précise des agents LLM ou déterministes.

C’est le pari que nous avons fait avec Youmean : rendre l’IA vraiment utile — ne pas la laisser parler au hasard, mais la faire parler avec méthode.

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