Vous connaissez cette sensation quand quelqu'un vous envoie un fichier Excel et dit : "Tu peux en faire un graphique ?" — mais les données sont un vrai bazar ?

Moi aussi. Avant, cela signifiait des heures de nettoyage avant même de pouvoir penser à l'analyse.

Maintenant, j'ai une astuce :

Utiliser ChatGPT pour aider à nettoyer, restructurer ou extraire les colonnes utiles
Utiliser Excelmatic pour transformer les données propres en graphiques et résumés

Voici comment je les utilise ensemble — avec des exemples concrets.

Scénario 1 : Nettoyer des retours clients (et visualiser les tendances)

L'extrait Excel brut :

Nom	Commentaire	Région	Date
Jean	trop lent, pas aimable	Ouest	3/1/24
Sarah	BON SERVICE mais un peu cher	EST	2024.01.04
Marc	expérience correcte, lieu propre	ouest	3-janv-24
ALEX	personnel impoli	est	04/01/24
Laure	SUPER ! J'ai adoré l'aide rapide.	Ouest	4 jan 2024

Étape 1 : Nettoyer avec ChatGPT

Prompt utilisé :

"Peux-tu standardiser ce tableau de retours ? Mettre les noms en majuscules, uniformiser les régions, corriger les dates au format AAAA-MM-JJ, et classer le sentiment comme Positif, Neutre ou Négatif selon le Commentaire."

Réponse de ChatGPT :

Nom	Commentaire	Région	Date	Sentiment
Jean	trop lent, pas aimable	Ouest	2024-01-03	Négatif
Sarah	BON SERVICE mais un peu cher	Est	2024-01-04	Neutre
Marc	expérience correcte, lieu propre	Ouest	2024-01-03	Neutre
Alex	personnel impoli	Est	2024-01-04	Négatif
Laure	SUPER ! J'ai adoré l'aide rapide.	Ouest	2024-01-04	Positif

Étape 2 : Importer dans Excelmatic

J'ai importé le tableau nettoyé et demandé :

"Affiche un graphique du sentiment par région et résume les tendances."

exemple

Excelmatic a retourné :

Un diagramme en barres empilées (Positif / Neutre / Négatif par région)
Résumé :

La région OUEST montre une dominance claire de sentiments positifs, avec deux fois plus de retours positifs que négatifs.

La région EST n'a aucun retour positif mais un mélange équilibré de sentiments négatifs et neutres.

Les deux régions ont des retours négatifs, suggérant des points d'insatisfaction à traiter.

✅ Moins de 2 minutes au total.

Scénario 2 : Corriger des exports de ventes (et identifier les best-sellers)

Données originales (extrait d'un CSV) :

Date	Article	Unités	Total
2024/1/3	t-shirt rouge (m)	3	$45.00
3-janv-24	T-Shirt - Rouge M	2	30 USD
4 jan 2024	TEE ROUGE M	4	60.00

Oui, c'est le même article — mais pas vraiment.

ChatGPT à la rescousse :

Prompt :

"Standardise les noms d'articles (ex. 't-shirt rouge medium'), assure-toi que les totaux sont numériques, et combine les articles identiques avec des totaux agrégés."

📄 Résultat :

Date	Article	Unités	Total
2024-01-03	T-Shirt Rouge M	9	135

🎯 Puis import dans Excelmatic avec la demande :

"Fais un graphique des ventes + chiffre d'affaires par catégorie avec une analyse."

📈 Résultat : Un diagramme en barres et tendance + résumé des ventes.

exemple

Scénario 3 : Dépenses trimestrielles par service — mais les données sont désordonnées

Service	Budget	Dépenses réelles	Notes
RH	$5,000	$5300	bon Q1, nouvelle recrue
Ops	6000	6200.00	maintenance retardée
Mkt	7000	$6500	campagne pub sous-utilisée

Prompt ChatGPT :

"Nettoie ce tableau budgétaire : formate toutes les devises, renomme correctement les services, et montre l'écart."

Résultat nettoyé :

Service	Budget	Réel	Écart
RH	5000	5300	+300
Opérations	6000	6200	+200
Marketing	7000	6500	-500

Prompt Excelmatic :

"Crée des graphiques montrant budget vs. réel par service et identifie les dépassements."

exemple

Résultat : diagramme en barres :

"Les services RH et Opérations ont dépassé leur budget, avec des dépassements de 300 et 200 respectivement. Le Marketing reste dans les clous."

Pourquoi ce duo fonctionne

Séparément, ChatGPT et Excelmatic sont utiles.
Ensemble ? C'est magique.

ChatGPT excelle pour rendre les données exploitables
Excelmatic transforme les données nettoyées en insights

Si votre travail implique de transformer des fichiers Excel désordonnés en informations utiles, cette méthode vous fera gagner du temps, des clics et de l'énergie.

Essayez-la — la prochaine fois qu'on vous balance un CSV en vrac.

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