Power BI évolue rapidement : l’intelligence artificielle ne se limite plus à générer un résumé. Elle aide désormais à explorer les données, créer des visuels, produire des requêtes DAX et connecter les rapports à des agents de données gouvernés.
Ce qui change pour les équipes data
En 2026, Power BI s’inscrit encore davantage dans Microsoft Fabric. L’objectif est de rapprocher les données, les modèles sémantiques, les rapports et les assistants conversationnels afin de passer d’un reporting descriptif à une analyse guidée par le langage naturel.
Les nouveautés Power BI à retenir
- Copilot dans Power BI : génération de visuels, résumés narratifs, explication d’une page ou d’un visuel, aide à la création de rapports et suggestion de synonymes pour améliorer les questions-réponses.
- DAX assisté par l’IA : Copilot peut aider à écrire et expliquer des requêtes DAX. Les formules générées doivent toujours être relues et testées dans le contexte réel du modèle sémantique.
- Copilot mobile plus conversationnel : la mise à jour d’avril 2026 étend le chat dans les rapports Power BI Mobile. Les utilisateurs peuvent poser des questions complémentaires, demander des visualisations et consulter des réponses accompagnées de citations vers les visuels sources.
- Améliorations du modèle : les mises à jour 2026 apportent notamment les colonnes calculées Direct Lake en préversion, les colonnes calculées sensibles au contexte utilisateur en préversion, les fonctions DAX définies par l’utilisateur avec paramètres optionnels et plusieurs améliorations de modélisation.
- Calculs visuels et totaux personnalisés : ces fonctions sont devenues généralement disponibles dans la mise à jour de mai 2026, ce qui facilite des analyses plus flexibles directement dans les rapports.
- Fabric Data Agents : les agents peuvent répondre en langage naturel sur des sources gouvernées comme les lakehouses, warehouses, modèles sémantiques Power BI, bases KQL et ontologies. Dans Power BI, l’agent peut être sélectionné comme source complémentaire pour une analyse contextualisée.
Power BI, Fabric et les agents de données
Un agent de données Fabric identifie la source la plus pertinente, interroge les données autorisées puis renvoie une réponse dans l’expérience Copilot. Les contrôles de sécurité, notamment la sécurité au niveau des lignes (RLS) et des colonnes (CLS), restent appliqués selon les permissions de l’utilisateur.
Cette approche est particulièrement utile pour les directions métiers : un responsable peut demander « quelles régions expliquent la baisse du chiffre d’affaires ce trimestre ? » puis approfondir la réponse sans maîtriser SQL, DAX ou KQL. La qualité dépend toutefois d’un modèle sémantique bien documenté, de mesures fiables et d’un périmètre de données clairement gouverné.
Comment réussir un projet Power BI + IA
- Préparer le modèle sémantique : noms de tables et colonnes explicites, relations cohérentes, mesures documentées et calendrier correctement défini.
- Formuler des prompts précis : préciser la période, la mesure, la dimension et le type de visuel souhaité. Exemple : « crée un graphique en barres du chiffre d’affaires trimestriel par région pour 2025 et 2026 ».
- Contrôler les résultats : vérifier les filtres, les agrégations et les requêtes DAX avant de partager une conclusion.
- Gouverner les accès : utiliser les rôles, les espaces de travail, la RLS/CLS et les règles de publication adaptées aux données sensibles.
- Mesurer la valeur : suivre le temps gagné, la qualité des décisions et l’adoption, pas seulement le nombre de réponses générées.
Conditions d’activation et sécurité
Copilot dans Fabric et Power BI doit être activé par l’administrateur du tenant. Les éléments utilisant Copilot doivent se trouver dans un espace de travail associé à une capacité Fabric prise en charge, et les utilisateurs doivent disposer des rôles nécessaires. Microsoft indique également que les prompts et réponses ne sont pas conservés après la fin de la session, que les données restent dans la limite du tenant de l’organisation et qu’elles ne servent pas à entraîner les modèles fondamentaux.
Il faut néanmoins conserver une supervision humaine : l’IA peut produire une interprétation incomplète, une mesure inadaptée ou une réponse trop confiante. Les rapports critiques doivent donc rester soumis à une validation métier et technique.
À retenir
Power BI devient une interface d’analyse plus conversationnelle, mais l’IA ne remplace pas la gouvernance des données. Les organisations qui combinent un modèle sémantique propre, des règles d’accès solides et une validation humaine peuvent utiliser Copilot pour accélérer l’exploration, améliorer la production de rapports et rapprocher les décisions des données.
Sources officielles Microsoft
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