L’apéro Power BI, Fabric, et Power Platform

Mesures orphelines, nommage improvisé, documentation absente : la dette s’installe en silence jusqu’au jour où plus personne n’ose toucher au modèle.

Audit d’un modèle en direct, outillé par l’IA — et vous repartez avec la grille de contrôle que nous appliquons chez nos clients.

Chacun voit ses chiffres, personne ne voit ceux du voisin.

Une heure pour comprendre la sécurité au niveau des lignes (Row-Level Security), déjouer les pièges classiques — hiérarchies, habilitations qui bougent, double casquette — et tester vos rôles avant que vos utilisateurs ne le fassent à votre place.

D’une base brute au rapport en ligne, en direct et sans filet.

Ce que l’IA prend réellement en charge, ce qu’elle propose mal, ce qui doit rester sous contrôle humain — et le temps effectivement passé à chaque étape, de quoi calibrer vos propres délais.

Une IA branchée sur un modèle mal documenté ne dit jamais « je ne sais pas » : elle répond faux, avec aplomb.

Mêmes questions posées avant et après mise en forme du modèle — descriptions, synonymes, logique de calcul, sécurité. L’écart parle de lui-même.

Réservés aux data scientists ? C’est faux, et cela vous coûte cher.

On ouvre le capot sans jargon : à quoi sert vraiment un notebook dans Fabric, quand il va plus vite qu’un flux de données (dataflow), quand il ne sert à rien — et par où commencer quand on n’a jamais écrit une ligne de Python.