I. Introduction : Pourquoi utiliser ChatGPT pour l’analyse de données ?
chatgpt pro, développé par OpenAI, est un modèle de langage génératif fondé sur l'architecture GPT-4. Son extension « Advanced Data Analysis », anciennement appelée Code Interpreter, permet l'analyse, la transformation et la visualisation de données tabulaires. En quelques lignes de prompt, il peut générer du code Python, exécuter des opérations statistiques, et produire des graphiques clairs.
L’analyse de données est aujourd’hui un secteur où l’intelligence artificielle apporte un soutien croissant. Pour les data analysts, ChatGPT devient un véritable copilote qui permet de gagner du temps, d’automatiser des tâches répétitives et de se concentrer sur l’interprétation stratégique des résultats.
Ce guide complet explore les applications pratiques de ChatGPT pour l'analyse de données, de la préparation de fichiers à la modélisation prédictive, tout en identifiant ses limites et les meilleures pratiques à adopter.
II. Cas d’usages concrets : Ce que ChatGPT peut faire pour un Data Analyst
A. Nettoyage de données
Identification des valeurs nulles ou aberrantes
Suppression ou remplissage conditionnel
Exemples de prompt :
« Nettoie ce fichier CSV avec des doublons et valeurs manquantes. »
B. Visualisation de données
Génération de graphiques : histogrammes, boxplots, nuages de points
Conversion de requêtes en code Python avec Matplotlib ou Seaborn
Cas d’usage : rapports rapides, détection visuelle de tendances
C. Analyse exploratoire automatisée
Calcul de statistiques descriptives : moyenne, écart-type, corrélation
Profiling automatique des variables (numériques, catégorielles)
Utile pour les data analysts débutants
D. Modélisation prédictive simple
Modèles : régression linéaire, arbres de décision
Interprétation des coefficients et mesures de performance (RMSE, accuracy)
Prompt type : « Prédis les ventes en fonction des variables suivantes. »
III. Guide étape par étape : Utiliser ChatGPT pour manipuler vos données
A. Activation de l’outil d’analyse avancée
Avoir un abonnement ChatGPT Plus (GPT-4)
Accéder au mode « Advanced Data Analysis » dans les paramètres
B. Formats de fichiers acceptés
CSV, XLSX, JSON principalement
Taille maximale recommandée : 100 Mo
Prétraitement des données complexes conseillé
C. Exemples de requêtes efficaces
« Fais-moi un graphique de la distribution des prix. »
« Calcule la corrélation entre l’âge et les revenus. »
Utiliser un langage clair, contextuel, et donner un objectif explicite
IV. Étude de cas : Analyse d’un jeu de données réel avec ChatGPT
Dataset : ventes mensuelles d'un e-commerce (produit, date, montant)
Nettoyage : traitement des dates, suppression des lignes incomplètes
Exploration : total par catégorie, tendances temporelles
Visualisation : courbes de ventes mensuelles, top produits
Modèle prédictif : régression linéaire sur les ventes mensuelles
Conclusion : qualité des résultats, ajustements proposés par ChatGPT
V. Limites de ChatGPT dans le traitement de données
Ne perçoit pas les biais contextuels dans les données
Mémoire limitée : perte du contexte entre sessions
Capacité de traitement limitée pour les très gros volumes
Risque de surinterprétation des résultats prédictifs
VI. Bonnes pratiques et sécurité des données
❌ Ne jamais partager de données sensibles, mêmes anonymes sans vérification
✅ Utiliser des datasets tests ou des versions dégradées
✅ Vérifier manuellement le code et les résultats
✅ Garder une traçabilité de l’origine des suggestions et du raisonnement
VII. Conclusion : Un outil puissant mais non autonome
ChatGPT est un formidable assistant pour les data analysts. Il permet de gagner un temps précieux sur les tâches opérationnelles, tout en facilitant l’accès à des analyses compréhensibles et visuelles. Cependant, il ne remplace pas la vigilance, la maîtrise métier et le jugement critique d’un analyste humain.
VIII. FAQ enrichie
ChatGPT peut-il remplacer un data scientist ?
Non, il peut automatiser certaines tâches, mais pas la prise de décision complexe ni l’interprétation de contextes métiers.
Quelle différence entre GPT-4 et des bibliothèques comme pandas ?
GPT-4 interprète des requêtes en langage naturel, tandis que pandas est un outil de manipulation de données à coder manuellement.
Est-ce sécurisé de charger un fichier dans ChatGPT ?
Il ne faut jamais charger de données sensibles. Utiliser uniquement des données publiques ou fictives.
ChatGPT peut-il écrire un modèle d’IA complet ?
Oui, pour des modèles simples. Mais la validation, l’entraînement et le déploiement doivent être faits par un humain.
