Introduction

Ce livre s’adresse à ceux d’entre vous, nombreux, qui avez maintenant intégré Power BI à votre boîte à outils, qui l’utilisez régulièrement, et qui en maîtrisez les bases. Vous êtes développeur aguerri, ou peut-être utilisateur enthousiaste et curieux, ou encore membre de l’équipe dédiée à Power BI dans votre entreprise, et chargé à ce titre de mettre en place des solutions autour de Power BI (rapports, tableaux de bord ou modèle sémantique partagé).

Vous faites peut-être partie des plus de 35 000 lecteurs des quatre livres que j’ai consacrés à Power BI, ou des plus de 350 000 utilisateurs de mes cours sur LinkedIn Learning, ou encore des milliers de personnes que j’ai formées au cours de ces six dernières années : ce livre est pour vous, pour vous remercier, pour vous aider à franchir une étape de plus dans votre parcours, et accéder à de nouvelles pratiques dans Power BI.

Ce livre traite de l’ensemble de la chaîne de production d’un rapport et repose sur deux convictions :

Le modèle sémantique est la clé de voûte de tout travail dans Power BI. Le soin apporté à sa mise en place (préparation des données dans Power Query, conception du modèle dans Power BI, ajout des mesures explicites notamment) est une garantie de simplification et de facilitation des phases d’analyse en DAX et de la couche de visualisation.

Ceci est d’autant plus vrai depuis cette dernière année, avec l’avènement de l’IA et la possibilité d’interroger directement et en langage naturel les « données », en fait le modèle sémantique.

DAX n’est pas seulement un langage d’analyse (fonctions agrégatives, fonctions itératives), et un langage de modélisation (fonctions de tables), c’est aussi un langage de visualisation : ce livre introduit l’idée de « visuels augmentés à l’aide du DAX », et un large chapitre y est consacré, pour sortir des visuels courants et pour accéder à des représentations riches et engageantes.

Cet ouvrage pose aussi la question de l’utilisation de Copilot dans Power BI, et plus largement de l’IA générative en appui à la conception de rapport : un sujet en pleine accélération, dont l’horizon (proche ?) est celui de la Gen BI (la BI générative), c’est-à-dire la BI sans recours à des logiciels. Nous en sommes encore loin, mais une inflexion est prise.

Après...

Les fondations (préparation et modèle) et l’utilisation (Dax et visuel)

J’utilise souvent, pour expliquer Power BI lors de mes formations, l’image de la maison que l’on construit : il s’agit d’abord de bâtir des fondations saines avant de pouvoir monter les murs et aménager.

Les fondations dans Power BI, synonymes de modèle sémantique, incluent la connexion, la préparation des données si nécessaire, la modélisation et la vue de modèle, et une pincée de DAX pour les mesures explicites.

Avec l’arrivée de l’IA, il convient aussi de faire particulièrement attention aux descriptions, qui, dans la plupart des cas, étaient jusqu’à présent largement ignorées. C’est sur la description des colonnes, des mesures, des tables, du rapport, du modèle sémantique lui-même, que Copilot ou les agents de données vont s’appuyer pour comprendre votre question et y répondre au mieux.

Il y a 15 ans encore, la mise en place des fondations était le domaine réservé de l’IT (le service informatique). Le terme consacré était la couche sémantique (l’univers dans Business Objects par exemple). L’utilisateur (analyste, expert métier) se connectait à un environnement préparé avec minutie, et n’avait plus qu’à construire son tableau de bord.

Puis est venue l’ère de la Self-Service BI : avec Power BI ou Tableau, l’intermédiaire IT disparaît (censément) du paysage, et l’utilisateur a directement accès aux sources de données - quitte à s’y perdre un peu, et souvent y passer du temps…

Aujourd’hui, par un pied de nez de l’histoire, l’idée d’une...

Précisions sur la version du logiciel utilisée et les options activées

Ce livre a été écrit en juin 2025 : c’est donc cette version de Power BI qui est utilisée ici.

Bien que j’aie une préférence pour le thème sombre, j’ai, pour des raisons liées à l’impression du livre, conservé le thème classique - clair.

Vous pouvez changer ce paramètre dans Options et paramètres - Options, rubrique GLOBAL, sous-rubrique Paramètres de rapport, zone Personnaliser l’apparence.

En ce qui concerne les options, il est impératif de désactiver la fonctionnalité Date/heure automatique :

Une fois Power BI ouvert, cliquez sur Fichier puis Options et paramètres (au bas de la fenêtre) puis sur Options.

Dans la rubrique GLOBAL, sous-rubrique Chargement des données, rendez-vous dans la zone Time Intelligence, et décochez Date/heure automatique pour les nouveaux fichiers.

De même, dans la rubrique FICHIER ACTIF, sous-rubrique Chargement des données, rendez-vous dans la zone Time Intelligence et décochez Date/heure automatique.

Cette modification n’affectera pas les rapports que vous avez déjà créés, elle ne concerne que le fichier en cours et les futurs rapports.

Enfin, voici les fonctionnalités en préversion...

Faut-il utiliser Copilot pour Power BI ?

À ce jour, vous pouvez utiliser Copilot à différents stades du développement :

Lors de la préparation des données : à condition de travailler dans la version web de Power Query (Data Flow Gen 2), vous pouvez demander à Copilot de procéder pour vous à certaines transformations.
Lors de la mise en place du modèle, où vous pouvez demander à Copilot de suggérer des descriptions et des synonymes pour vos tables et champs.
Lors de l’écriture de formules DAX, dans la Vue de requête DAX, où vous pouvez décrire votre besoin et laisser Copilot écrire la formule en vue de la création d’une mesure.
Lors de la visualisation, où Copilot peut être utilisé entre autres pour générer des visuels de type Narratif.

Et plus largement aujourd’hui, vous pouvez utiliser Copilot pour Power BI pour tout ce qui concerne l’interrogation des données.

L’avantage de Copilot sur ChatGPT par exemple, pour ce qui concerne le développement, c’est sa capacité à effectuer des tâches (et pas seulement à vous conseiller), et sa connaissance native du modèle de données (alors qu’il faut décrire le modèle si vous utilisez une autre IA générative, ou, dans...