Introduction

Octobre, chez Verdier Architectes. Claire prépare le rendez-vous annuel avec la banque de l’agence. Elle veut comprendre une impression qu’elle a depuis le printemps : l’agence travaille beaucoup, mais gagne moins sur certains projets. Les données existent : les temps passés par projet, que chacun note dans un tableur, ainsi que les honoraires facturés. Personne n’a jamais pris le temps de les croiser.

Inès, de son côté, voudrait savoir si les clients paient plus tard qu’avant. Elle a le tableau des relances tenu depuis avril.

Ni Claire ni Inès ne sont spécialistes des données. C’est justement le public de cette page. Claude peut lire un tableau, calculer, comparer, produire un graphique et rédiger une synthèse. À condition de lui donner des données propres, de lui faire calculer plutôt que deviner, enfin de garder un regard critique sur ses conclusions.

1. Préparer ses données

Une bonne analyse commence par un bon fichier. Cinq gestes avant de solliciter Claude.

1. Une seule source. Rassemblez les données dans un fichier, plutôt que de coller des morceaux de plusieurs tableaux.
2. Des colonnes claires. Un titre explicite par colonne, une information par cellule, des dates au même format, des montants sans texte.
3. Un dictionnaire des colonnes. Quelques lignes qui expliquent chaque colonne : « Heures : temps passé en heures, saisi chaque vendredi ; Honoraires : montant hors taxes facturé à ce jour. »
4. L’anonymisation. Remplacez les noms de clients ou de salariés par des codes. Pour analyser une rentabilité, le nom du client n’apporte rien.
5. Une copie de travail. Analysez une copie, jamais le fichier de gestion original.

Ces gestes prennent un quart d’heure. Ils évitent la plupart des erreurs d’interprétation : Claude ne peut pas deviner qu’une colonne « Montant » mélange des montants hors taxes et toutes taxes comprises.

Essayez avec Claude. Prenez un tableau que vous suivez depuis plusieurs mois. Rédigez son dictionnaire des colonnes en cinq lignes et demandez à Claude : « Avec ces explications, quelles questions ce tableau permet-il de traiter ? Quelles informations manquent ? »

Exemples :

• Claire rassemble dans un seul fichier les temps de l’équipe et les honoraires de vingt-huit projets ; les noms des clients deviennent « P01 » à « P28 ».
• Inès découvre en écrivant le dictionnaire que la colonne « Date de paiement » est vide pour les factures payées par chèque : elle la complète avant l’analyse.
• Julien remplace les noms des salariés par leurs initiales : l’analyse porte sur les projets, pas sur les personnes.

2. Poser les bonnes questions

Une analyse sert une décision. Commencez par la décision, puis déduisez les questions.

Décision	Questions utiles
Faut-il revoir nos tarifs ?	Quels types de projets rapportent le plus par heure passée ? Lesquels sont à perte ?
Faut-il relancer plus tôt ?	Le délai moyen de paiement augmente-t-il ? Pour quels types de clients ?
Faut-il embaucher ?	Le temps passé par mois augmente-t-il ? Sur quels postes ?

Une question vague, comme « analyse ce tableau », produit une description longue et peu utile. Une question précise, liée à une décision, produit une réponse que l’on peut utiliser.

Pensez aussi à dire ce que vous savez déjà : « Le projet P12 a été interrompu trois mois pour un recours. » Claude ne peut pas le deviner. Ce contexte change l’interprétation.

Essayez avec Claude. Écrivez une décision que vous devez prendre dans les trois mois. Demandez à Claude de proposer les cinq questions qu’une analyse de vos données devrait traiter pour éclairer cette décision. Gardez-en trois.

Exemples :

• La décision de Claire : « Faut-il revoir le tarif des extensions de maisons ? » Questions retenues : rentabilité horaire par type de projet, écart entre temps prévu et temps passé, part des réunions dans le temps total.
• Inès lie son analyse à une décision : avancer ou non la première relance de quinze jours.
• Claire précise à Claude que deux projets ont été suspendus pour un recours, ce qui explique leurs délais.

3. Faire calculer, pas deviner

Le module « Découvrir Claude » l’a montré : Claude calcule mal de tête. Pour une analyse, il doit utiliser un outil de calcul.

Dans la conversation, joignez le fichier et demandez explicitement une analyse par calcul : Claude peut exécuter du code pour lire le fichier et calculer, une fonction présente dès l’offre gratuite quand l’exécution de code est activée. Demandez-lui d’indiquer la méthode utilisée.

Dans Excel, l’extension pour Excel, sur les offres payantes, répond avec des citations de cellules et conserve vos formules. Elle convient bien quand vous voulez garder la main sur le classeur.

La demande type.

Analyse le fichier joint en utilisant ton outil de calcul, pas des estimations. Pour chaque projet, calcule les honoraires par heure passée. Donne un tableau trié du plus rentable au moins rentable, la moyenne et la médiane. Indique la méthode utilisée et toute ligne que tu as dû exclure, avec la raison.

À vérifier. Deux ou trois chiffres refaits dans votre tableur, les lignes exclues et le total général, qui doit correspondre à celui de votre fichier.

Essayez avec Claude. Joignez une copie de votre tableau et faites calculer une moyenne, un total et un classement avec la demande type. Refaites deux calculs vous-même dans le tableur pour contrôler.

Exemples :

• Claude calcule les honoraires par heure des vingt-huit projets et exclut deux projets sans temps saisi, en le signalant.
• Claire vérifie dans son tableur le total des honoraires : il correspond au centime près.
• Inès utilise l’extension pour Excel pour calculer le délai moyen de paiement par trimestre, avec des formules qu’elle garde dans son classeur.

4. Repérer tendances et anomalies

Une fois les calculs faits, Claude aide à voir ce qui ressort : les tendances, ce qui évolue dans le temps, puis les anomalies, ce qui sort de l’ordinaire.

La demande type.

À partir de ces calculs, indique : les trois tendances principales sur la période, les valeurs qui s’écartent nettement des autres. Pour chacune, donne deux explications possibles. Présente les explications comme des hypothèses à vérifier, pas comme des conclusions.

La dernière phrase est importante. Claude peut proposer des explications plausibles ; seules vos connaissances de l’entreprise et une vérification permettent de savoir laquelle est juste.

À vérifier. Chaque anomalie : est-ce une vraie particularité, ou une erreur de saisie ? Une valeur aberrante vient souvent d’une faute de frappe.

Essayez avec Claude. Demandez à Claude les tendances et anomalies de votre tableau. Pour chaque anomalie, vérifiez la ligne d’origine : erreur de saisie ou vraie particularité ?

Exemples :

• Tendance repérée : la rentabilité horaire des extensions de maisons baisse depuis deux ans. Hypothèses : réunions plus nombreuses, prix inchangés.
• Anomalie : un projet affiche 900 heures pour 8 000 € d’honoraires. Vérification : une erreur de saisie, 90 heures et non 900.
• Inès constate que le délai moyen de paiement des particuliers est stable, mais que celui des petites collectivités a augmenté de dix jours.

5. Visualiser

Un graphique bien choisi vaut une page de commentaires. Claude peut produire des graphiques et des tableaux de bord sous forme d’artefacts, présentés dans le module « Organiser son travail dans Claude », ou des graphiques modifiables dans Excel avec l’extension.

Quelques repères pour choisir :

Ce que vous voulez montrer	Graphique adapté
Une évolution dans le temps	Courbe
Une comparaison entre catégories	Barres
Une répartition d’un total	Barres empilées, plutôt que camembert
Une relation entre deux valeurs	Nuage de points

La demande type.

Propose le graphique le plus adapté pour montrer [l’évolution de la rentabilité horaire par type de projet sur trois ans], avec un titre qui dit la conclusion, des axes nommés et les unités. Explique ton choix en une phrase.

À vérifier. Que le graphique reflète bien les chiffres : échelle qui ne démarre pas à zéro sans le dire, catégories oubliées, couleurs trompeuses.

Essayez avec Claude. Faites produire un graphique de votre tendance principale. Vérifiez trois points du graphique contre les chiffres du tableau.

Exemples :

• Claire obtient une courbe par type de projet, titrée « Les extensions rapportent de moins en moins par heure ».
• Inès fait un graphique en barres du délai moyen de paiement par trimestre et par type de client.
• Julien repère qu’un premier graphique commençait l’axe à 50 € de l’heure, ce qui exagérait la baisse : il le fait corriger.

6. Rédiger une synthèse prête à partager

L’analyse sert une décision, souvent partagée avec d’autres : un associé, la banque, l’expert-comptable, l’équipe. Une bonne synthèse tient en une page.

Une structure simple :

1. Le message principal en une phrase.
2. Trois constats chiffrés, chacun avec sa source dans le fichier.
3. Les limites : données manquantes, périmètre, hypothèses.
4. Deux ou trois recommandations, présentées comme des options.
5. La prochaine étape : ce qu’il faut vérifier ou décider.

La demande type.

Rédige une synthèse d’une page pour [notre banquier], à partir de l’analyse. Structure : message principal, trois constats chiffrés avec leur source, limites des données, deux recommandations, prochaine étape. Ton factuel, sans jargon. N’ajoute aucun chiffre qui ne vient pas de l’analyse.

À vérifier. Chaque chiffre de la synthèse contre l’analyse. Le ton aussi : une synthèse destinée à l’extérieur engage l’entreprise.

Essayez avec Claude. Faites rédiger la synthèse de votre analyse avec la demande type. Relisez chaque chiffre et supprimez toute affirmation qui ne repose pas sur vos données.

Exemples :

• La synthèse de Claire pour la banque : « La rentabilité horaire de l’agence est stable, mais celle des extensions baisse de 18 % en deux ans. » Recommandation : réviser le tarif des extensions et mieux cadrer le nombre de réunions.
• Inès présente à l’équipe une synthèse d’une demi-page : première relance avancée de dix jours pour les petites collectivités.
• Claire retire de la synthèse une phrase de Claude sur « la conjoncture du secteur », qui ne venait pas des données de l’agence.

7. Les pièges à éviter

Une analyse bien présentée inspire confiance. Cinq pièges guettent.

Les données incomplètes. Des temps non saisis, une période trop courte, des projets oubliés : la conclusion vaut ce que valent les données.

Corrélation n’est pas causalité. Deux chiffres qui évoluent ensemble ne prouvent pas que l’un cause l’autre. Claude propose des hypothèses ; vous vérifiez.

Les petits nombres. Une moyenne sur quatre projets est fragile. Un seul projet atypique la fausse.

Les données personnelles. Une analyse par salarié touche à des données personnelles et à des sujets sensibles. Préférez l’analyse par projet ou par type de tâche, anonymisée. Respectez votre charte.

La décision automatique. L’analyse éclaire une décision ; elle ne la prend pas. Le module « La méthode 4D » l’a rappelé : l’IA ne signe rien.

Essayez avec Claude. Demandez à Claude de critiquer sa propre analyse : « Quelles sont les limites de cette analyse ? Quelles conclusions seraient abusives ? » Ajoutez ses réponses pertinentes à la partie « limites » de la synthèse.

Exemples :

• Claire renonce à conclure sur les projets de rénovation : seulement trois projets sur la période.
• Inès évite d’attribuer la hausse des délais aux collectivités elles-mêmes : la période inclut un changement de logiciel de facturation.
• Julien refuse une analyse de rentabilité par architecte : l’agence décide d’analyser par type de projet uniquement.

Résumé

Analyser ses chiffres avec Claude ne demande pas d’être spécialiste des données. Cela demande une méthode. On prépare un fichier unique, aux colonnes claires, avec un dictionnaire des colonnes, anonymisé, sur une copie. On part d’une décision pour poser des questions précises, en donnant le contexte que Claude ne peut pas deviner.

On fait calculer avec un outil, jamais de tête : exécution de code dans la conversation, ou extension pour Excel avec citations de cellules. On vérifie deux ou trois chiffres et le total. On demande tendances et anomalies, en traitant les explications comme des hypothèses. On choisit un graphique adapté et on rédige une synthèse d’une page, sourcée, avec ses limites.

Cinq pièges : données incomplètes, corrélation prise pour une cause, petits nombres, données personnelles, décision laissée à l’outil.

Remplissez « Ma fiche d’analyse » dans l’annexe : c’est la vingt et unième page de votre carnet d’utilisation.

Questions fréquentes

Faut-il savoir utiliser un tableur pour analyser ses chiffres avec Claude ?

Il faut savoir tenir un tableau propre. Claude se charge des calculs et des graphiques, mais il dépend de la qualité de vos données. Les vérifications se font aussi dans le tableur.

Claude peut-il se tromper dans les calculs ?

De tête, oui. Avec son outil de calcul, beaucoup moins. Demandez toujours un calcul par outil avec la méthode utilisée, puis vérifiez quelques chiffres.

Puis-je confier à Claude les données financières de mon entreprise ?

Avec prudence : utilisez un compte validé par l’entreprise, retirez les données personnelles, ne transmettez que les colonnes nécessaires. Sur les offres Team et Enterprise, vos contenus ne servent pas à l’entraînement par défaut.

Quelle différence entre la conversation et l’extension pour Excel ?

Dans la conversation, Claude analyse un fichier joint et produit tableaux, graphiques et synthèses. L’extension pour Excel travaille dans votre classeur, avec des citations de cellules et vos formules conservées.

Claude peut-il me dire quelle décision prendre ?

Il peut proposer des options et leurs conséquences. La décision reste la vôtre, avec les informations que les chiffres ne contiennent pas.

Termes clés

• Jeu de données : ensemble organisé de données, généralement un tableau, soumis à une analyse.
• Dictionnaire des colonnes : courte explication de chaque colonne d’un tableau : contenu, unité, mode de saisie.
• Outil de calcul : fonction qui permet à Claude d’exécuter du code pour calculer avec exactitude, au lieu d’estimer.
• Tendance : évolution d’une valeur dans le temps, à la hausse ou à la baisse.
• Anomalie : valeur qui s’écarte nettement des autres, à vérifier : erreur de saisie ou vraie particularité.
• Corrélation : lien statistique entre deux valeurs qui évoluent ensemble, sans preuve que l’une cause l’autre.
• Synthèse décisionnelle : document d’une page qui présente le message principal, les constats chiffrés, les limites et les options pour décider.

Références

• Anthropic — Use Claude for Excel
• Anthropic — What are artifacts and how do I use them?
• Anthropic — Offres et tarifs de Claude
• Claude Academy — Claude 101 (cours gratuit, en anglais)
• Acadigit — ROI et stratégie IA

QCM (une seule bonne réponse par question)

Question 1 — Avant d’analyser un tableau avec Claude, le premier geste est :

1. Préparer un fichier unique aux colonnes claires, anonymisé, sur une copie
2. Coller des morceaux de plusieurs tableaux
3. Envoyer le fichier de gestion original

Question 2 — À quoi sert un dictionnaire des colonnes ?

1. À traduire le tableau en anglais
2. À expliquer le contenu, l’unité et la saisie de chaque colonne
3. À protéger le fichier par un mot de passe

Question 3 — Une bonne analyse part :

1. D’une demande vague, « analyse ce tableau »
2. Du graphique le plus joli
3. D’une décision à prendre, dont on déduit les questions

Question 4 — Pour calculer une moyenne sur trois cents lignes, vous demandez à Claude :

1. De l’estimer de tête
2. D’utiliser son outil de calcul et d’indiquer sa méthode
3. D’arrondir chaque ligne

Question 5 — Comment vérifier une analyse chiffrée ?

1. Refaire deux ou trois calculs dans le tableur et contrôler le total
2. Faire confiance à la présentation
3. Demander à Claude s’il est sûr

Question 6 — Un projet affiche 900 heures pour 8 000 € d’honoraires. Avant de conclure, vous :

1. Le présentez comme le pire projet de l’année
2. Vérifiez la ligne d’origine : erreur de saisie ou vraie particularité
3. Le supprimez sans rien dire

Question 7 — Claude propose une explication à une tendance. Vous la traitez comme :

1. Une conclusion certaine
2. Une hypothèse à vérifier
3. Une information à publier

Question 8 — Pour montrer une évolution dans le temps, le graphique le plus adapté est :

1. Une courbe
2. Un camembert
3. Un nuage de mots

Question 9 — Deux chiffres évoluent ensemble. Cela prouve-t-il que l’un cause l’autre ?

1. Oui, toujours
2. Oui, si Claude le dit
3. Non : une corrélation n’est pas une causalité

Question 10 — Une analyse de rentabilité par salarié :

1. Ne pose aucune question
2. Touche à des données personnelles : on préfère l’analyse par projet, anonymisée, selon la charte
3. Doit être publiée

Voir les réponses et les explications

Réponses : 1→1 · 2→2 · 3→3 · 4→2 · 5→1 · 6→2 · 7→2 · 8→1 · 9→3 · 10→2

Explications.

1. Un fichier propre et anonymisé, analysé sur une copie, évite la plupart des erreurs.
2. Le dictionnaire donne à Claude le sens des colonnes, qu’il ne peut pas deviner.
3. Une question liée à une décision produit une réponse utilisable.
4. Claude calcule mal de tête ; son outil de calcul donne des résultats exacts.
5. Quelques calculs refaits et le total contrôlé suffisent à valider l’ensemble.
6. Une valeur aberrante vient souvent d’une erreur de saisie.
7. Seules vos connaissances et une vérification confirment une explication.
8. La courbe montre une évolution dans le temps.
9. Deux valeurs liées peuvent avoir une autre cause commune, ou aucun lien de cause.
10. Les données des salariés sont personnelles et sensibles : on analyse par projet.

Exercices

Exercice 1 — Préparer un fichier (15 min) Prenez un tableau réel. Rassemblez les données dans une copie, nettoyez les colonnes, anonymisez et rédigez le dictionnaire des colonnes. Notez les problèmes trouvés.

Exercice 2 — Mener une analyse complète (20 min) Partez d’une décision. Posez trois questions, faites calculer avec la demande type, demandez tendances et anomalies, puis un graphique. Vérifiez deux chiffres et chaque anomalie.

Exercice 3 — Rédiger la synthèse (5 min) Faites rédiger une synthèse d’une page avec la structure en cinq parties. Relisez chaque chiffre et la partie « limites ».

Corrections des exercices

Exercice 1 — Exemple d’Inès : tableau des relances ; problèmes trouvés : dates de paiement manquantes pour les chèques, deux formats de date, montants parfois TTC ; noms des clients remplacés par un code et un type (particulier, collectivité, entreprise). La préparation fait apparaître des défauts qui auraient faussé l’analyse.

Exercice 2 — Exemple de Claire : décision sur le tarif des extensions ; calcul des honoraires par heure pour vingt-huit projets, deux exclus ; une erreur de saisie corrigée (900 heures au lieu de 90) ; tendance à la baisse pour les extensions ; courbe par type de projet. Chaque étape a sa vérification : c’est ce qui rend la conclusion utilisable.

Exercice 3 — Exemple de Claire : synthèse pour la banque, message principal, trois constats chiffrés, limites (trois projets de rénovation seulement, temps saisis par chacun), deux recommandations, prochaine étape (nouveau tarif testé sur les trois prochaines extensions). Une page sourcée convainc mieux qu’un rapport de dix pages.

Annexe — Ma fiche d’analyse

Vingt et unième page de votre carnet d’utilisation de Claude.

Étape	Ma réponse
Décision à éclairer
Fichier et période
Dictionnaire des colonnes
Données retirées ou anonymisées
Questions posées
Calculs vérifiés (lesquels)
Tendances repérées
Anomalies et vérification
Graphique retenu
Message principal de la synthèse
Limites
Décision prise ou prochaine étape