Power Query : à quoi ça sert et quand se former ?

À quoi sert Power Query, concrètement ?

Power Query sert à préparer les données avant de les analyser : Microsoft le définit comme un moteur de transformation et de préparation des données. Dans Excel, on y accède depuis l’onglet Données. Chaque opération (supprimer une colonne, corriger un type de données, filtrer des lignes, fusionner deux tables) devient une étape enregistrée, que l’actualisation rejoue sur les nouvelles données.

Microsoft illustre d’ailleurs le premier usage par un cas proche : combiner chaque mois les classeurs budgétaires de plusieurs services, aux colonnes identiques mais au nombre de lignes variable, puis actualiser pour obtenir les résultats du mois. Le résultat se charge ensuite dans une feuille ou dans le modèle de données, où formules et tableaux croisés dynamiques prennent le relais.

Que ne fait pas Power Query ?

Power Query prépare les données, mais il ne les analyse pas, ne les présente pas et ne corrige pas les erreurs dans les logiciels sources. Plusieurs limites sont à connaître avant de se lancer :

• Il ne remplace ni les formules ni les tableaux croisés dynamiques : les calculs d’analyse, les synthèses et les graphiques se construisent après le chargement.
• Il ne modifie pas les fichiers d’origine : la requête produit une nouvelle représentation des données et la source reste inchangée. Une erreur de saisie doit donc être corrigée dans le logiciel ou le fichier source pour disparaître des prochains exports.
• Il n’automatise pas les actions dans le classeur : mise en forme d’un rapport, impression ou enchaînement de manipulations relèvent des macros.
• Il ne s’actualise pas forcément seul : selon les options choisies, l’actualisation se lance à la demande, à l’ouverture du classeur ou à intervalles réguliers.
• Il dépend de la stabilité des sources : si une colonne est renommée ou supprimée dans l’export, l’actualisation peut échouer et la requête doit être ajustée.
• Il ne construit pas à lui seul un modèle de calcul entre plusieurs tables : les relations et les mesures relèvent du modèle de données et de Power Pivot.

Power Query, formules, macros ou Power Pivot : quelles différences ?

Ces outils se complètent plus qu’ils ne se remplacent : Power Query prépare les données, les formules et les tableaux croisés dynamiques les analysent, Power Pivot relie plusieurs tables dans un modèle, et les macros automatisent des actions dans le classeur.

Selon Microsoft, la plupart des utilisateurs qui travaillent avec des modèles de données dans Excel se servent de Power Query pour charger et mettre en forme les données, du modèle de données pour les associer et de Power Pivot pour la modélisation et les calculs avancés. Une macro reste utile pour ce que Power Query ne fait pas, comme une mise en forme répétitive ; pour l’import et le nettoyage, une requête dont chaque étape est visible et nommée se reprend en général plus facilement qu’un code de macro.

Power Query est-il disponible dans votre version d’Excel ?

Oui dans la plupart des environnements de bureau, mais les fonctionnalités varient selon l’application, la version et l’abonnement. Selon les pages d’aide de Microsoft consultées à la date de mise à jour de ce guide :

Microsoft précise aussi que Power Query n’est pas pris en charge dans Excel 2016 et Excel 2019 pour Mac, et que le complément destiné à Excel 2010 et 2013 pour Windows est officiellement déconseillé depuis l’été 2019. Avant une formation, vérifiez la version installée sur chaque poste et les sources auxquelles les participants ont accès : un exercice sur un dossier partagé ou une base de données suppose les droits correspondants.

Quand se former à Power Query, et dans quel ordre ?

Le bon moment est celui où un même retraitement revient chaque semaine ou chaque mois et où la personne maîtrise déjà les listes de données. Plusieurs signaux l’indiquent :

• un export est retraité selon la même suite de manipulations à chaque période ;
• plusieurs fichiers de même structure sont assemblés à la main ;
• des erreurs apparaissent lors des copier-coller ou des rapprochements entre exports ;
• une seule personne sait refaire la préparation des données, ce qui bloque le reporting en son absence.

Prérequis

La formation Power Query : automatiser la préparation des données demande une bonne maîtrise des listes de données, des fonctions de recherche et des tableaux croisés dynamiques ; le niveau Excel avancé est recommandé. Si ces bases manquent, commencez par le niveau adapté grâce à l’autotest de notre guide Quelle formation Excel choisir ?

Parcours conseillé

1. Power Query, pour automatiser l’import, le nettoyage et l’assemblage des données.
2. Power Pivot : modéliser ses données et créer des mesures DAX, lorsque l’analyse croise plusieurs tables volumineuses : cette formation commence là où Power Query s’arrête et demande de savoir importer, typer et fusionner des tables dans Power Query.

Pour que la formation serve dès le lendemain, décrivez à l’avance un retraitement réel étape par étape et apportez des fichiers anonymisés : ils pourront servir de base à un exercice.