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Importez des fichiers XLSX, XLS, CSV ou TSV. Dites à l'IA ce dont vous avez besoin, laissez-la écrire la logique Python/pandas, puis téléchargez un vrai tableur construit à partir de votre fichier.
Utilisez ChatGPT, Claude, Gemini ou Grok pour le raisonnement, pendant que Python se charge de l'exécution sur le tableur.
Relevé de compte 20250906141923.csv
57,9 Ko · 321 lignes · 11 colonnes
321
Lignes
11
Colonnes
9
Doublons
1,461
Manquants
L'IA a écrit le code
Python l'a exécuté sur vos données
Vos données restent privées
Excel Studio est conçu pour celles et ceux qui ont besoin d'un vrai travail de tableur exploitable, pas seulement de réponses de chat à propos de tableurs.
Commencer à créer des tableursTraitement IA
Importez un fichier XLSX, XLS, CSV ou TSV. L'IA reçoit les métadonnées et 5 lignes d'exemple ; Python applique la logique générée au fichier.
Outils instantanés
Les outils de nettoyage, de formules, de mise en forme, de restructuration, de validation et de protection s'exécutent sans consommer de tokens IA.
Modèles
Budgets, compte de résultat, flux de trésorerie, facture, pipeline commercial, effectif du personnel, inventaire, OKR, notes de frais et classeurs personnalisés.
Assistant de formules
Demandez le calcul dont vous avez besoin et obtenez une formule accompagnée d'une explication, d'exemples de références, de cas limites et d'alternatives.
Fichiers de projet
L'application peut lister les tableurs pris en charge dans vos Projects, pour que vous puissiez travailler à partir d'un contexte existant au lieu de tout réimporter à chaque fois.
Garde-fous
Le profilage et les outils instantanés utilisent actuellement un garde-fou synchrone de 10 Mo. Les classeurs XLSX passent aussi un contrôle de sécurité de 500 Mo non compressés.
Une architecture unique en deux étapes : l'IA écrit la logique de transformation, Python l'exécute sur votre fichier réel. Pas de cellules hallucinées. Pas d'approximation.
Déposez des fichiers XLSX, XLS, CSV ou TSV. Le traitement IA accepte des imports jusqu'à 200 Mo. Le profilage et les outils instantanés utilisent actuellement un garde-fou synchrone de 10 Mo et affichent le nombre de lignes, les types de colonnes, les valeurs manquantes, les doublons et les plages numériques.
Décrivez ce que vous voulez en langage courant. L'IA reçoit les métadonnées des colonnes, les colonnes sélectionnées, les types de données et 5 lignes d'exemple au lieu du jeu de données complet. Elle écrit du code Python/pandas pour accomplir la tâche.
Python exécute le code dans un bac à sable sécurisé sur votre fichier importé. Prévisualisez le résultat directement, affinez avec des instructions complémentaires, puis téléchargez au format XLSX, avec le CSV disponible pour les sorties tabulaires.
Du nettoyage de routine aux transformations complexes en plusieurs étapes — décrivez le résultat souhaité, et l'IA trouve comment y arriver. Voici un aperçu de ce qui est possible.
Ajoutez une colonne qui catégorise chaque ligne à partir du contexte — types de transaction, segments clients, catégories de produits, tonalité. L'IA comprend le sens, pas seulement les mots-clés.
Laissez l'IA repérer les schémas inhabituels — valeurs aberrantes statistiques, valeurs hors des plages attendues, doublons qui ne devraient pas exister, dates incohérentes avec le contexte.
Pivoter, dépivoter, transposer, fusionner des feuilles, répartir les données d'une colonne dans des onglets séparés — des restructurations complexes qui demanderaient habituellement un travail manuel minutieux dans Excel.
Ajoutez des colonnes dérivées à partir d'une logique complexe — marges bénéficiaires, totaux cumulés, croissance en glissement annuel, scores pondérés, ou toute formule multi-conditions que l'IA traduit à partir de votre description en langage courant.
Traduisez les en-têtes, libellés et contenus de cellules dans de nombreuses langues. Reformatez les dates, les nombres et les devises selon les standards régionaux. Un seul prompt, un résultat entièrement localisé.
Allez au-delà de la simple suppression des espaces. L'IA peut normaliser des noms d'entreprise incohérents, fusionner des lignes quasi identiques, déduire des valeurs manquantes à partir du contexte, et standardiser à grande échelle des champs de texte libre désordonnés.
Demandez un graphique en barres comparant le chiffre d'affaires mensuel, une carte de chaleur sur une matrice, ou une feuille de synthèse en tableau de bord — l'IA le construit et intègre le tout directement dans le fichier.
Une seule instruction, plusieurs opérations. L'IA comprend l'intention et enchaîne tout ce qui est nécessaire — filtrer, calculer, mettre en forme, trier, synthétiser — en une seule passe sur vos données.
Pour les tâches déterministes comme la déduplication, la mise en forme des dates, la fusion de colonnes, les tableaux croisés et les règles de validation, Python s'exécute directement sans passer par l'IA. Les opérations basées sur des motifs, comme le filtrage de lignes par numéro ou le tri, peuvent être détectées et exécutées sans consommer de tokens de modèle.
27
outils de précision
10 Mo
garde-fou outils/profilage
0
Tokens IA pour les outils
5
groupes d'outils
Nettoyage
Supprimer les espaces
Supprime les espaces en début et fin de toutes les cellules de texte
Supprimer les doublons
Supprime les lignes en double avec une sélection intelligente des colonnes
Corriger la casse
Conversion MAJUSCULES / minuscules / Casse de titre
Supprimer les vides
Supprime les lignes ou colonnes entièrement vides
Remplir les vides
Remplit les cellules vides vers l'avant ou vers l'arrière
Corriger les dates
Standardise les colonnes de dates dans un format cohérent
Diviser une colonne
Divise par virgule, point-virgule, barre verticale ou séparateur personnalisé
Fusionner des colonnes
Combine plusieurs colonnes en une seule avec un séparateur
Formules
Ligne de synthèse
Ajoute SOMME, MOYENNE, NB en bas
Total cumulé
Colonne de somme cumulée pour tout champ numérique
% du total
Chaque ligne exprimée en pourcentage du total de la colonne
% de croissance
Variation en pourcentage d'une période à l'autre
Classement
Classe les lignes par valeur, du plus grand ou du plus petit
Mise en forme
Tableau automatique
Convertit en tableau Excel mis en forme avec filtres
Échelle de couleurs
Mise en forme conditionnelle en carte de chaleur (rouge–jaune–vert)
Barres de données
Barres horizontales dans la cellule pour les colonnes numériques
Surlignage par seuil
Surligne les cellules au-dessus, en dessous ou entre des valeurs sélectionnées
Corriger les nombres
Applique automatiquement les formats monétaire, pourcentage et date
Largeur automatique
Ajuste automatiquement la largeur des colonnes au contenu
Figer les volets
Verrouille la ligne d'en-tête pendant le défilement
Remodeler
Synthèse croisée
Regroupe les lignes et agrège les valeurs
Transposer
Inverse les lignes et les colonnes en un clic
Répartir en feuilles
Une feuille par valeur unique d'une colonne
Validation et protection
Validation par liste déroulante
Ajoute des listes déroulantes contrôlées aux cellules sélectionnées
Validation de plage
Restreint la saisie numérique à des valeurs minimales et maximales sûres
Protéger les cellules de formules
Verrouille les formules tout en laissant les zones modifiables accessibles
Plages nommées
Crée des plages nommées pour des formules et des modèles plus clairs
Décrivez le tableur dont vous avez besoin, ou choisissez un modèle. L'IA planifie la structure complète, Python construit la structure du classeur.
Catégories de revenus/dépenses mensuels avec analyse des écarts
Chiffre d'affaires, coût des ventes, dépenses et résultat net avec colonnes mensuelles
Exploitation, investissement et financement avec calcul de la trésorerie disponible
Échéancier de paiement avec capital, intérêts et solde
Lignes de détail avec quantité, prix unitaire, taxe et total
Opportunités avec étapes, probabilité et prévision pondérée
Annuaire du personnel avec départements, salaire et ancienneté
Références produits avec seuils de réapprovisionnement, coût unitaire et valeur totale
Tâches, dates, dépendances et suivi de statut
Objectifs, résultats clés, cibles et progression
Options face à des critères pondérés, avec scores et classement
L'IA choisit la meilleure structure à partir de votre description
De quel tableur avez-vous besoin ?
ex. Budget mensuel pour une startup de 50 personnes, suivi de pipeline commercial pour une équipe SaaS…
Dites à l'IA ce que vous essayez de calculer. Elle renvoie une formule Excel — avec une explication étape par étape, des exemples de références de cellules, des notes sur les cas limites et des approches alternatives. Pour tout niveau de complexité.
« Moyenne pondérée de la colonne B en utilisant les poids de la colonne C »
=SUMPRODUCT(B2:B100,C2:C100)/SUM(C2:C100)
+ explication, cas limites et 2 alternatives
Toute complexité
de SI à LAMBDA
Étape par étape
explication incluse
Alternatives
plusieurs approches
Décrivez la formule dont vous avez besoin
En-têtes de colonnes et exemples de données (facultatif — améliore la précision)
Changez de modèle pour n'importe quelle tâche. Choisissez un modèle par tâche de tableur et comparez le style de raisonnement qui convient le mieux à votre fichier.
OpenAI
Excelle dans les tâches de données structurées, la génération de code et le suivi précis d'instructions étape par étape.
Anthropic
Exceptionnel pour les instructions nuancées et les transformations de données complexes à conditions multiples.
Traitement rapide avec un excellent support multilingue — idéal pour les tâches de traduction et de localisation.
xAI
Des approches créatives de l'analyse — utile pour des transformations non conventionnelles et un travail exploratoire sur les données.
Excel Studio est le plus puissant quand il devient le point de départ d'un vrai livrable professionnel : nettoyer les chiffres, rédiger le document, puis présenter le résultat.
Importez des fichiers XLSX, XLS, CSV ou TSV. Demandez à l'IA d'analyser, nettoyer, mettre en forme, valider ou transformer les données, avec une exécution appuyée sur Python.
Utiliser Excel Studio →Transformez des données nettoyées, des notes et de la matière source en rapports, propositions, synthèses, notes de cadrage, livres blancs, DOCX, PDF, Markdown ou HTML.
Ouvrir Document Studio →Utilisez votre rapport, vos recherches ou les constats de votre tableur comme matière source pour un diaporama PPTX modifiable avec mises en page et notes du présentateur.
Créer une présentation →Pourquoi c'est important : de nombreux utilisateurs ne veulent pas d'un énième onglet de chatbot. Ils veulent un fichier terminé : un tableur nettoyé, un document professionnel rédigé, ou un diaporama qu'ils peuvent envoyer à un client.
Le traitement IA envoie les métadonnées des colonnes, les colonnes sélectionnées, les types de données et 5 lignes d'exemple, pour que le modèle puisse écrire le code de transformation. Python applique ce code à votre fichier importé dans un flux d'exécution sécurisé.
Bloque les imports non sûrs, eval/exec, l'accès aux fichiers/réseau et les opérations au niveau du système d'exploitation
Fichiers stockés de manière sécurisée avec suppression automatique après une durée de vie de 7 jours
Limitation de débit et protection CSRF sur tous les points d'accès
L'IA voit les métadonnées et 5 lignes d'exemple, pas le tableur complet
Les détails concrets dont on a généralement besoin avant de faire confiance à un workflow de tableur par IA.
Excel Studio ne repose pas sur un modèle qui réécrit un tableur collé. Pour le traitement IA, le modèle écrit une logique Python/pandas à partir des métadonnées du fichier et des lignes d'exemple, puis Python applique cette logique au fichier importé.
Pour le traitement IA, le modèle reçoit les métadonnées des colonnes, les colonnes sélectionnées, les types de données et 5 lignes d'exemple. Le fichier complet est traité par Python plutôt que collé dans le prompt de l'IA.
Les formats d'entrée incluent XLSX, XLS, CSV et TSV. Le chargement CSV gère les fichiers séparés par virgule, point-virgule ou tabulation, avec les encodages courants. Les sorties traitées utilisent un flux de téléchargement XLSX, avec le CSV disponible pour les sorties tabulaires lorsqu'elles sont produites.
Oui. Excel Studio inclut 13 modèles de génération, dont le suivi budgétaire, le compte de résultat, la prévision de flux de trésorerie, la facture, le pipeline commercial, le suivi des stocks, le suivi de projet, le tableau de bord KPI, la matrice de comparaison, la note de frais et les classeurs personnalisés.
Il peut aider au nettoyage, aux formules, à la mise en forme, à la restructuration, à la validation, aux tableaux de bord, aux synthèses et à l'analyse en langage courant. La boîte à outils Python couvre les tâches courantes sur tableur, comme les doublons, les dates, la division de colonnes, les synthèses croisées, la validation par liste déroulante, le figeage des volets et la protection des cellules de formules.
Importez un fichier ou partez d'un modèle. Demandez du nettoyage, des formules, des tableaux de bord, des traductions, des règles de validation, ou un résultat Excel prêt pour l'entreprise.