Chat with your data : le vieux fantasme de l’analytics qui devient enfin une vraie option 

« Poser une question en langage naturel à ses données et obtenir une réponse claire. »
 
Si vous travaillez dans la data depuis un moment, cette promesse ne vous est pas inconnue. Elle traîne dans les roadmaps, les démos et les keynotes depuis… des décennies. 

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Et pourtant, jusqu’à récemment, ça ne marchait jamais vraiment. 

Alors pourquoi, en 2026, le Chat with your data revient-il au centre des discussions, cette fois comme une tendance sérieuse de l’analytics ? 

Ce qui a changé : pas la promesse, mais les usages 

Le vrai point de bascule ne vient pas de la data. Il vient des habitudes des utilisateurs. 

ChatGPT (et plus largement les LLM) ont profondément modifié la façon dont les équipes travaillent au quotidien. Résumer un document, reformuler un mail, explorer une idée… le réflexe est devenu conversationnel. 

Résultat : les métiers se posent une question simple, presque naïve mais légitime : “Pourquoi est-ce que je dois ouvrir un dashboard ou demander une extraction SQL, alors que je peux déjà tout faire en discutant avec une IA ?” 

Ce n’est pas un caprice. C’est une évolution naturelle de l’interface. 

Le Chat with your data n’est donc pas une innovation technologique isolée, mais la rencontre entre une attente utilisateur devenue évidente, et des capacités techniques enfin suffisamment mûres. 

Un vieux fantasme… techniquement très dur 

Soyons clairs : faire du Chat with your data, ce n’est pas “poser une question à une base”. 

Dans les faits, il faut : 

  • comprendre une question métier formulée en langage naturel, 
  • la traduire en requêtes exploitables (souvent du SQL), 
  • respecter les définitions internes (indicateurs, périmètres, filtres), 
  • restituer une réponse fiable, contextualisée, compréhensible. 

Et ce problème-là est un marronnier de la tech. Transformer du texte en requêtes structurées, on essaie de le faire depuis des dizaines d’années… sans succès industriel massif. 

Ce qui change aujourd’hui, c’est que la génération de SQL simple à intermédiaire est devenue fiable, les LLM savent raisonner avec du contexte, et surtout, on a appris à ne plus leur demander de tout inventer. 

Pourquoi ça commence enfin à marcher 

Les retours terrain convergent : ce qui fait la différence, ce n’est pas le chatbot, mais ce qu’on lui donne à manger. Trois piliers ressortent systématiquement. 

1. Une couche sémantique claire (et écrite) 

Le semantic layer, ce n’est rien d’autre que de la documentation structurée : 

  • définitions des indicateurs, 
  • règles de calcul, 
  • dimensions utilisables, 
  • contexte métier. 

Et c’est essentiel, car les LLM travaillent sur du texte. Pas sur des dashboards, pas sur des vidéos, pas sur des intuitions. Sans ce socle, le chat produit des réponses… mais pas des réponses fiables. 

2. L’ancrage dans la réalité (grounding) 

Les équipes les plus avancées ne se contentent pas de schémas de tables. Elles réinjectent aussi :

  • des exemples de requêtes validées, 
  • l’historique SQL réellement utilisé par les analystes, 
  • des patterns “qui marchent”. 

On n’attend plus du modèle qu’il soit créatif. On lui demande d’être cohérent avec l’existant. 

3. Une ambition raisonnable 

Le Chat with your data ne remplace pas toute l’analytics. Il excelle surtout sur : 

  • les questions récurrentes, 
  • les analyses exploratoires, 
  • l’autonomie métier sur des besoins simples à intermédiaires. 

Et c’est déjà énorme. 

Ce que ça change vraiment pour l’analytics 

La vraie rupture n’est pas “moins de dashboards”. C’est moins de friction entre la question et la réponse. 

  • Les métiers n’attendent plus un reporting. 
  • Les analystes passent moins de temps à “sortir des chiffres”. 
  • L’énergie se déplace vers l’interprétation, la décision, l’impact. 

Autrement dit : on automatise ce qui est répétitif, pas ce qui fait la valeur. Et pour la première fois, ce discours n’est plus théorique. 

Une tendance 2026… pas une mode de plus 

Si le Chat with your data s’impose maintenant, ce n’est pas parce qu’il est “nouveau”. 

C’est parce que : 

La question n’est donc plus “est-ce que ça va marcher ?”  
Mais plutôt, “sur quels périmètres, avec quel niveau de gouvernance, et pour quels usages métiers ?” 

Et ça, c’est exactement le type de débat mature que l’analytics attendait depuis longtemps. Chez Valoway, nous aidons les équipes Data et métiers à transformer ce fantasme en réalité : mise en place de semantic layer, gouvernance LLM, industrialisation des use cases. 

Vous voulez savoir comment réussir votre Chat with your data ?  

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