Questions et réponses en langage naturel dans Power BI : posez des questions, obtenez des graphiques

La promesse de l'analyse en libre-service a toujours été la suivante : les utilisateurs professionnels doivent pouvoir répondre à leurs propres questions sans attendre qu'un développeur crée un rapport. Les questions et réponses en langage naturel (NL Q&A) de Power BI rapprochent cette promesse de la réalité : les utilisateurs saisissent une question en anglais simple (ou dans l'une des 20 langues prises en charge) et Power BI génère une visualisation qui y répond.

« Montrez-moi les ventes par région pour le troisième trimestre de l'année dernière sous forme de graphique à barres » produit un graphique à barres des ventes régionales du troisième trimestre. "Quels ont été les 10 principaux clients en termes de revenus le mois dernier ?" affiche un tableau de clients triés par chiffre d'affaires. « Comment la marge brute a-t-elle évolué par rapport à l'année dernière ? produit un graphique linéaire avec les deux séries.

Ce guide explique comment NL Q&A fonctionne sous le capot, comment optimiser votre modèle sémantique pour de meilleures performances NL Q&A, les limitations qui régissent où il fonctionne et où il ne fonctionne pas, et comment il s'intègre à l'écosystème d'analyse Power BI AI plus large.

Points clés à retenir

• Power BI Q&A convertit les questions en langage naturel en requêtes DAX à l'aide d'un modèle de langage IA
• Les questions-réponses fonctionnent mieux avec des tables, des colonnes et des mesures bien nommées : la qualité du modèle sémantique détermine directement la qualité des questions-réponses.
• Les synonymes enseignent une terminologie commerciale de questions-réponses qui diffère des noms de domaines techniques
• Les outils de questions-réponses dans Power BI Desktop permettent aux modélisateurs de données de voir à quelles questions les questions-réponses peuvent et ne peuvent pas répondre
• Q&A prend en charge plus de 20 langues, bien que l'anglais offre la capacité de requête la plus riche
• Un visuel Q&A peut être ajouté à n'importe quelle page de rapport Power BI pour des requêtes en langage naturel intégrées
• L'intégration de Cortana et Smart Narratives étendent les capacités de NL au-delà des questions et réponses interactives
• Limitations : Q&A ne peut pas effectuer de calculs. Q&A ne peut pas conceptualiser, traiter des questions ambiguës de manière fiable ou exécuter des requêtes sur plusieurs ensembles de données.

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Comment fonctionnent les questions et réponses en langage naturel

Le moteur de questions et réponses NL de Power BI traite la question d'un utilisateur en plusieurs étapes :

1. Analyse linguistique : la question est analysée en ses composants sémantiques : entités (quelles choses sont référencées), relations (comment ces choses sont liées) et intention (quelle opération effectuer : compter, additionner, comparer, classer, filtrer, tendance).

2. Correspondance de schéma : les entités analysées sont comparées aux tables, colonnes et mesures du modèle sémantique. "Ventes" peut correspondre à une mesure nommée [Net Sales] ou à une table nommée Sales. Le « mois dernier » est reconnu comme une période de temps et traduit en un filtre de date.

3. Génération de requête : les composants correspondants sont assemblés dans une requête DAX qui capture l'intention de l'utilisateur. « Chiffre d'affaires total par pays au dernier trimestre » devient :

EVALUATE
SUMMARIZECOLUMNS(
    Geography[Country],
    CALCULATETABLE(
        'Date'[Date],
        'Date'[Quarter] = 3,
        'Date'[Year] = YEAR(TODAY()) -- adjusted for "last quarter"
    ),
    "Revenue", [Net Revenue]
)

4. Sélection de visualisation : Q&A sélectionne le type de graphique le plus approprié en fonction de la structure de la requête. Les comparaisons entre catégories produisent des graphiques à barres. Les tendances au fil du temps produisent des graphiques linéaires. Les classements produisent des graphiques à barres triés. L'utilisateur peut remplacer le type de graphique en le spécifiant dans la question (« sous forme de carte », « sous forme de diagramme circulaire », « sous forme de tableau »).

5. Rendu : la visualisation sélectionnée s'affiche dans l'interface Q&A, avec la question interprétée affichée afin que les utilisateurs puissent voir comment Q&A a compris leur question.

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La qualité du modèle sémantique détermine la qualité des questions et réponses

Le facteur le plus important dans les performances des questions-réponses est la qualité du modèle sémantique. Les questions et réponses ne peuvent répondre qu'à des questions sur des choses que le modèle exprime clairement.

Noms de table et de colonne clairs : les noms de colonnes tels que cust_nm, txn_dt et rev_amt sont opaques au traitement du langage naturel. Renommez-les en Customer Name, Transaction Date et Revenue Amount. Q&A utilise ces noms directement dans la correspondance d'entités.

Descriptions des mesures : chaque mesure doit avoir une description qui explique ce qu'elle mesure en termes commerciaux. Q&A utilise ces descriptions comme signaux de correspondance supplémentaires.

Masquer les colonnes techniques : l'expérience de questions-réponses est meilleure lorsque les utilisateurs ne voient que les champs pertinents pour l'entreprise. Masquez les clés techniques (ID, clés étrangères), les indicateurs internes et les colonnes de préparation de la vue du rapport. Cela réduit le risque que les questions et réponses fassent correspondre la question d'un utilisateur à une colonne technique plutôt qu'à une mesure commerciale.

Marquer la table de dates : Dans Power BI Desktop → Outils de tableau → Marquer comme table de dates. Cela permet à Q&A de reconnaître les questions temporelles (« année dernière », « ce mois-ci », « T3 ») et de les traduire correctement en filtres de date.

Définir des synonymes pour les termes clés : les utilisateurs professionnels utilisent souvent une terminologie différente de celle des noms de champs dans le modèle. Voir la section des synonymes ci-dessous.

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Configuration des synonymes

Les synonymes enseignent aux questions-réponses le vocabulaire commercial utilisé par votre organisation. Sans synonymes, les questions et réponses doivent faire correspondre les questions des utilisateurs aux noms exacts des champs du modèle, qui ne correspondent souvent pas à la façon dont les gens parlent réellement de l'entreprise.

Ajout de synonymes dans Power BI Desktop :

Accueil → Configuration Q&A → Synonymes (ou sélectionnez Configuration Q&A dans le panneau Données)

Le panneau des synonymes affiche chaque table, colonne et mesure du modèle. Pour chaque élément, vous pouvez ajouter des synonymes que Q&A reconnaîtra comme moyens alternatifs de faire référence à cet élément.

Exemples :

Les synonymes de mesures sont particulièrement précieux : les utilisateurs professionnels utilisent souvent des termes familiers ("combien de transactions avons-nous conclu ?" correspond à [Closed Opportunities]) qui n'ont aucune ressemblance textuelle avec le nom de la mesure.

Vocabulaire spécifique au domaine : les organisations médicales ajoutent une terminologie clinique. Les sociétés de services financiers ajoutent des noms de mesures spécifiques au secteur (AUM, NAV, ratio de dépenses). Les entreprises manufacturières ajoutent une terminologie de production (rendement, débit, taux de rebut).

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Visuel de questions et réponses dans les rapports

Le visuel Q&A peut être intégré dans n’importe quelle page de rapport Power BI, offrant ainsi aux utilisateurs une interface en langage naturel aux côtés des visuels interactifs traditionnels.

Ajout du visuel Questions/Réponses : Dans Power BI Desktop, Insérer → Visuel Q&A. Redimensionnez-le et positionnez-le sur la page du rapport. Vous pouvez éventuellement pré-remplir une question par défaut afin que le visuel se charge avec un graphique utile plutôt qu'une invite vide.

Questions suggérées : configurez les questions suggérées qui apparaissent sous forme d'invites cliquables dans le visuel Q&R. Ceux-ci guident les utilisateurs moins expérimentés vers les types de questions que Q&A gère bien. Configurez dans Configuration des questions et réponses → Questions suggérées.

Conversion des résultats des questions-réponses en visuels : lorsqu'un utilisateur obtient une réponse utile aux questions-réponses, il peut cliquer sur « Transformer ce résultat en visuel » – convertissant la visualisation des questions-réponses en un visuel Power BI standard qu'il peut ajouter à un signet personnel ou demander à un développeur de le rendre permanent.

Intégration dans les tableaux de bord : sur un tableau de bord Power BI (par opposition à un rapport), les questions et réponses sont disponibles nativement dans la barre supérieure. Les utilisateurs cliquent sur « Poser une question sur vos données » et interrogent l'ensemble de données sous-jacent.

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Outils de questions et réponses : tester et améliorer la couverture

Power BI Desktop inclut des outils de questions-réponses qui aident les modélisateurs de données à comprendre quelles questions les questions-réponses peuvent traiter et où elles posent problème.

Outil de test Q&R : saisissez les questions dans l'interface de test et voyez comment Q&A les interprète. L'outil affiche :

• Quels champs correspondaient à chaque partie de la question
• Si le match était confiant ou incertain
• La requête DAX générée
• La visualisation résultante

Examinez les questions suggérées : les questions et réponses suggèrent automatiquement des questions en fonction de la structure du modèle. Examinez-les pour comprendre quelles questions et réponses pensent que les utilisateurs demanderont – et si ces questions produisent des résultats corrects.

Enseigner les questions et réponses : Lorsqu'une question produit un résultat erroné, le workflow « Enseigner les questions et réponses » vous permet de corriger l'interprétation. Vous spécifiez quels champs doivent correspondre à chaque partie de la question, et Q&A apprend de cette correction pour les sessions futures.

Tests de couverture questions-réponses : une approche pratique consiste à dresser une liste de 20 à 30 questions que vos utilisateurs sont susceptibles de poser, à les exécuter via l'outil de test de questions-réponses et à identifier les 5 à 10 qui produisent de mauvais résultats. Les corriger (via des synonymes, des renommages ou des modifications de modèle) améliore considérablement l'expérience de questions-réponses pour les utilisateurs réels.

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Langues prises en charge

Power BI Q&A prend en charge les requêtes en langage naturel dans plus de 20 langues :

Anglais, allemand, espagnol, français, italien, portugais, néerlandais, suédois, danois, norvégien, finnois, chinois (simplifié et traditionnel), japonais, coréen, arabe, turc, russe, polonais et tchèque.

La qualité de la langue varie : l'anglais offre la capacité de questions-réponses la plus riche — le moteur de questions-réponses NL de Microsoft est le mieux formé en anglais. D'autres langages gèrent bien les modèles courants, mais peuvent avoir des difficultés avec des références temporelles complexes, un vocabulaire spécifique à un secteur ou une formulation ambiguë.

Modèles multilingues : si votre modèle sert des utilisateurs dans plusieurs langues, pensez à ajouter des synonymes dans chaque langue prise en charge. Un utilisateur allemand qui saisit « Umsatz nach Region » (revenu par région) a besoin de Umsatz comme synonyme pour la mesure des revenus et de Region comme synonyme pour le champ géographique.

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Récits intelligents : explications de texte automatisées

Le visuel Smart Narratives de Power BI complète les questions et réponses avec des explications textuelles générées automatiquement sur ce que montrent les données. Plutôt que l'utilisateur pose une question, Smart Narratives explique de manière proactive les tendances, les anomalies et les principales conclusions en langage naturel.

L'ajout d'un visuel Smart Narratives à une page de rapport génère un bloc de texte qui décrit les informations clés des autres visuels de la page. Au fur et à mesure que les utilisateurs filtrent avec des slicers, le récit est mis à jour pour décrire la vue filtrée.

Cas d'utilisation :

• Décrire automatiquement ce qui a changé dans les données depuis la dernière période
• Expliquez pourquoi un graphique montre ce qu'il montre
• Faites apparaître les points de données les plus significatifs sans que l'utilisateur ne les identifie visuellement
• Générer des commentaires de rapport pour les tableaux de bord exécutifs

Les récits personnalisés permettent aux développeurs de rapports d'écrire un modèle de texte avec des espaces réservés de valeurs dynamiques : la structure du texte est créée, mais les valeurs sont mises à jour avec les données :

Revenue was [Revenue Measure] in [Period], representing a [Growth %]
[increase/decrease] compared to [Prior Period Revenue] in [Prior Period].

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## Limites et quand ne pas utiliser les questions et réponses

Les questions et réponses en langage naturel sont un outil puissant, mais il présente de réelles limites qui imposent des attentes réalistes.

Les questions et réponses ne peuvent pas :

• Effectuer des calculs qu'il ne peut pas conceptualiser à partir du langage naturel (expressions DAX complexes, modélisation statistique)
• Répondez aux questions sur les données qui ne figurent pas dans l'ensemble de données connecté (il ne peut pas rechercher sur Internet ou des sources externes)
• Gérer de manière fiable les questions très ambiguës (« montre-moi nos meilleures choses » est trop vague)
• Exécuter des requêtes nécessitant le contexte des questions précédentes (il n'a pas de mémoire de conversation entre les questions)
• Répondre aux questions impliquant plusieurs ensembles de données sans relations entre ensembles de données définies dans le modèle

Les questions et réponses ont du mal avec :

• Acronymes et abréviations spécifiques à l'organisation non ajoutés comme synonymes
• Questions très longues et complexes avec plusieurs conditions
• Questions sur les métriques dérivées non définies comme mesures (cela ne déduira pas de calculs complexes à partir du langage naturel)
• Calculs de dates plus complexes que les périodes relatives (par exemple, "les 3 derniers trimestres fiscaux à l'exclusion du trimestre incomplet en cours")

À qui s'adressent les questions et réponses : les utilisateurs professionnels qui savent à quelle question ils souhaitent répondre, mais ne savent pas comment la trouver dans un rapport prédéfini. Utilisateurs expérimentés qui souhaitent explorer rapidement les données sans créer de rapport. Dirigeants qui souhaitent une interface naturelle pour vérifier des chiffres spécifiques.

Qui devrait plutôt utiliser des rapports prédéfinis : les utilisateurs qui posent les mêmes questions à plusieurs reprises (créent un rapport pour elles), les utilisateurs qui ont besoin de spécifications visuelles exactes (les graphiques sélectionnés automatiquement de Q&A peuvent ne pas correspondre aux exigences de gouvernance) et les utilisateurs qui doivent filtrer entre plusieurs questions connexes (le rapport interactif standard est meilleur).

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Questions fréquemment posées

Les questions et réponses de Power BI fonctionnent-elles avec toutes les sources de données ?

Power BI Q&A fonctionne avec les ensembles de données en mode importation (les plus courants et les mieux pris en charge). Il fonctionne également avec les ensembles de données DirectQuery, bien que les performances puissent être plus lentes car chaque question de questions-réponses génère une requête de base de données en direct. Les questions-réponses ne fonctionnent pas avec les modèles composites multi-sources dans lesquels la question devrait s'étendre sur plusieurs sources DirectQuery. La connexion en direct à Azure Analysis Services ou aux ensembles de données Power BI prend en charge les questions et réponses si le modèle connecté est bien configuré.

Comment puis-je faire en sorte que les questions et réponses produisent des résultats corrects pour la terminologie de mon organisation ?

Le mécanisme principal est celui des synonymes : ajoutez le vocabulaire métier de votre organisation comme synonymes pour les champs et mesures correspondants dans le modèle sémantique. De plus : renommez les noms des colonnes techniques en noms conviviaux pour les entreprises, masquez les champs techniques non pertinents, marquez le tableau des dates et utilisez l'outil pédagogique de Q&A pour corriger des interprétations incorrectes spécifiques. Tester les questions-réponses avec un échantillon de 20 questions d'utilisateurs réels et corriger les échecs est la voie la plus efficace vers une expérience de questions-réponses de haute qualité.

Les questions et réponses de Power BI peuvent-elles répondre à des questions sur plusieurs tables ?

Oui. Q&A peut formuler des requêtes qui s'étendent sur plusieurs tables liées dans le modèle sémantique. Une question telle que « Ventes totales par catégorie de client » peut joindre la table de faits Ventes à la dimension Client via la relation définie par le modèle. Les questions et réponses gèrent bien les relations en une seule étape ; des chemins de relations complexes à plusieurs sauts peuvent produire des résultats incorrects si les relations du modèle sont ambiguës.

Les questions et réponses sont-elles disponibles dans Power BI Report Server (sur site) ?

Power BI Q&A est principalement une fonctionnalité du service Power BI (cloud). Power BI Report Server (la version sur site) prend en charge un sous-ensemble de fonctionnalités Q&A, mais n'inclut pas le traitement NL complet disponible dans le service cloud. Les organisations nécessitant un déploiement sur site doivent évaluer les fonctionnalités de questions-réponses disponibles dans leur version de Report Server.

Comment les questions et réponses de Power BI se comparent-elles à Microsoft Copilot pour Power BI ?

Power BI Q&A utilise le langage naturel pour interroger directement le modèle de données, produisant ainsi des graphiques et des tableaux. Microsoft Copilot pour Power BI (disponible dans Fabric) va plus loin : il peut générer des pages de rapport, rédiger des mesures DAX, résumer les informations du rapport dans du texte et répondre à des questions sur le rapport plutôt que uniquement sur les données. Copilot utilise de grands modèles de langage (classe GPT-4) pour une interface conversationnelle plus performante, tandis que Q&A utilise un moteur de traitement NL plus contraint optimisé pour les requêtes de données. Copilot nécessite Microsoft Fabric et est disponible dans les régions prises en charge.

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Prochaines étapes

Les questions et réponses en langage naturel fonctionnent mieux lorsqu'elles reposent sur un modèle sémantique bien conçu avec des noms de champs clairs, des synonymes complets et des tableaux de dates correctement marqués. La technologie est puissante, mais l’expérience utilisateur dépend fortement de la qualité du modèle de données sous-jacent.

Les services d'analyse Power BI AI d'ECOSIRE incluent la configuration de questions-réponses, le développement de synonymes et l'intégration de fonctionnalités Power BI AI, notamment Smart Narratives, Anomaly Detection et Microsoft Copilot. Contactez-nous pour évaluer l'état de préparation de votre modèle sémantique aux questions et réponses et mettre en œuvre une expérience de langage naturel optimisée pour vos utilisateurs.