Power BI + ChatGPT : automatiser vos reportings mensuels

Le point de départ

Situation typique d'une PME : le reporting mensuel demande trois à quatre jours de travail. Exports manuels de l'ERP, consolidation sur Excel, graphiques recopiés dans une présentation, commentaires rédigés le dernier jour.

Résultat : le reporting arrive tard, et le temps d'analyse est réduit au minimum.

Étape 1 : automatiser la collecte

Les extractions de l'ERP et de la comptabilité sont connectées à Power BI, directement ou via Power Query. Les retraitements (regroupements de comptes, correspondance des codes analytiques) sont écrits une fois et rejoués chaque mois.

C'est l'étape qui fait gagner le plus de temps, et celle qui fiabilise le plus les chiffres.

Étape 2 : un rapport Power BI unique

Un rapport de quelques pages remplace la présentation : synthèse, activité, marge, trésorerie, alertes. Il se met à jour en un clic et reste disponible en permanence pour la direction.

Avant de diffuser, les totaux sont toujours rapprochés de la balance comptable.

Étape 3 : l'IA pour un premier jet des commentaires

Les principaux écarts, sous forme de tableau anonymisé, sont soumis à un outil d'IA générative avec une consigne précise : décrire les écarts supérieurs à un seuil, dans un style sobre, sans interprétation.

Le contrôleur de gestion relit, corrige et ajoute ce que l'outil ne peut pas savoir : le client perdu, le retard de livraison, la décision prise en comité.

Les précautions

• Ne jamais transmettre de données nominatives ou confidentielles à un outil non maîtrisé par l'entreprise.
• Vérifier chaque chiffre cité dans un commentaire généré.
• Garder un humain responsable de l'interprétation et des recommandations.

Ce que l'on gagne vraiment

Dans ce type de projet, le temps de production du reporting peut passer de plusieurs jours à moins d'une journée. Mais le vrai gain est ailleurs : le temps libéré est réinvesti dans l'analyse et l'échange avec la direction.