⏱️ 3 Heures par Semaine Perdues en Imports Manuels

Dans votre TPE, combien de temps passez-vous chaque semaine à importer manuellement des données ? Exports CSV depuis votre CRM, fichiers fournisseurs reçus par email, consolidation de plusieurs fichiers Excel régionaux… Ces tâches répétitives représentent en moyenne 3 heures hebdomadaires pour une petite équipe.

La bonne nouvelle : Power Query, inclus gratuitement dans Excel (2016+), permet d’automatiser ces imports sans écrire une ligne de code. Une fois configuré, un simple clic « Actualiser » met à jour toutes vos données automatiquement.

Ce guide vous montre comment automatiser vos imports les plus fréquents en 5 étapes, avec des scripts Power Query exportables et deux cas d’usage concrets (ventes et inventaire) adaptés aux TPE/PME.

📋 Au Programme

• Qu’est-ce que Power Query et pourquoi l’utiliser ?
• Premiers pas : Interface et concepts clés
• Cas 1 : Automatiser l’import des ventes CSV
• Cas 2 : Consolidation multi-fichiers inventaire
• Scripts M prêts à l’emploi
• Erreurs fréquentes et solutions
• FAQ : Vos questions fréquentes

📌 Power Query en 3 Points

Power Query est un outil d’import et de transformation de données intégré gratuitement à Excel depuis la version 2016. Il permet de :

1. Connecter Excel à différentes sources : fichiers CSV, autres fichiers Excel, dossiers, bases de données, web…
2. Transformer les données avec une interface visuelle (pas de code requis)
3. Actualiser automatiquement : un clic pour mettre à jour toutes les données

📍 Accès Power Query

1. Ouvrez Excel (version 2016 ou ultérieure)
2. Cliquez sur l’onglet « Données » dans le ruban
3. Section « Obtenir et transformer les données »
4. Boutons disponibles : « Obtenir des données », « Depuis un fichier », « Depuis le Web », etc.

Quand vous créez ou modifiez une requête, Power Query ouvre une fenêtre séparée appelée « Éditeur Power Query ». Voici les zones clés :

🎯 Le Scénario

Contexte : Chaque matin, votre CRM génère un export CSV des ventes de la veille. Vous devez l’importer dans Excel, nettoyer les données (supprimer colonnes inutiles, formater les dates), puis mettre à jour votre tableau de bord.

Objectif : Automatiser complètement ce processus. Vous remplacez juste le fichier CSV dans le dossier, cliquez sur « Actualiser », et tout se met à jour.

1. Dans Excel, onglet Données → Obtenir des données → Depuis un fichier → Depuis un fichier CSV
2. Naviguez jusqu’à votre fichier ventes.csv et ouvrez-le
3. Power Query affiche un aperçu. Cliquez sur « Transformer les données » (pas « Charger »)

Votre CSV contient probablement des colonnes dont vous n’avez pas besoin (IDs techniques, champs vides…).

1. Clic droit sur l’en-tête de la colonne à supprimer
2. Sélectionnez « Supprimer »
3. Répétez pour chaque colonne inutile

Actions courantes :

1. Dans l’éditeur Power Query, cliquez sur Accueil → Fermer et charger
2. Power Query crée un nouveau tableau Excel avec vos données nettoyées
3. Dans le panneau « Requêtes et connexions » (à droite), vous voyez votre requête « ventes »

Pour que votre requête fonctionne même si vous changez d’ordinateur ou de dossier, paramétrez le chemin du fichier :

1. Dans l’éditeur Power Query : Accueil → Éditeur avancé
2. Repérez la ligne avec le chemin : C:\Users\VotreNom\Documents\ventes.csv
3. Remplacez par un chemin relatif ou créez un paramètre (voir section Scripts ci-dessous)

🎯 Le Scénario

Contexte : Vous gérez 3 points de vente (Paris, Lyon, Marseille). Chaque site maintient son fichier Excel d’inventaire. Vous devez les consolider chaque semaine pour avoir une vue du stock global.

Objectif : Créer une requête qui importe et fusionne automatiquement tous les fichiers d’un dossier, même si vous en ajoutez de nouveaux.

1. Créez un dossier C:\Inventaires\
2. Placez-y vos fichiers Excel : Paris.xlsx, Lyon.xlsx, Marseille.xlsx
3. Important : Tous les fichiers doivent avoir la même structure (mêmes colonnes, mêmes noms)

1. Excel : Données → Obtenir des données → Depuis un fichier → Depuis un dossier
2. Sélectionnez le dossier C:\Inventaires\
3. Power Query affiche la liste de tous les fichiers détectés
4. Cliquez sur Combiner → Combiner et transformer

1. Dans la boîte de dialogue, sélectionnez la feuille Excel (ex: « Stock »)
2. Cochez « Utiliser la première ligne comme en-têtes »
3. Cliquez sur OK

Power Query fusionne automatiquement toutes les données et ajoute une colonne « Source.Name » indiquant le fichier d’origine.

Pour identifier facilement chaque site dans votre tableau consolidé :

1. Cliquez sur la colonne Source.Name
2. Transformer → Extraire → Texte avant le délimiteur
3. Entrez . (point) comme délimiteur → OK
4. Renommez cette colonne en « Site »

1. Fermer et charger
2. Vous obtenez un tableau consolidé avec tous les sites
3. Pour actualiser : remplacez les fichiers dans le dossier → Actualiser tout

🎯 Comment Utiliser Ces Scripts

Le langage M de Power Query est généré automatiquement, mais vous pouvez le copier-coller pour réutiliser des transformations. Voici comment :

1. Créez une nouvelle requête vide : Données → Obtenir des données → Requête vide
2. Dans l’éditeur : Accueil → Éditeur avancé
3. Supprimez le code par défaut et collez le script ci-dessous
4. Modifiez le chemin du fichier selon votre configuration
5. OK → Fermer et charger

let
    // ==== CONFIGURATION ====
    CheminFichier = "C:\Données\ventes.csv",  // Modifiez ce chemin
    
    // ==== IMPORT ====
    Source = Csv.Document(File.Contents(CheminFichier),[Delimiter=";", Columns=10, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
    
    // ==== PROMOTION EN-TÊTES ====
    EnTetes = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true]),
    
    // ==== SUPPRESSION COLONNES INUTILES ====
    // Remplacez par vos noms de colonnes à garder
    ColonnesGardees = Table.SelectColumns(EnTetes,{"Date", "Client", "Produit", "Montant", "Statut"}),
    
    // ==== NETTOYAGE ====
    SupprimerLignesVides = Table.SelectRows(ColonnesGardees, each [Montant] <> null and [Montant] <> ""),
    
    // ==== TYPAGE ====
    TypeCorrect = Table.TransformColumnTypes(SupprimerLignesVides,{
        {"Date", type date}, 
        {"Client", type text}, 
        {"Produit", type text}, 
        {"Montant", type number}, 
        {"Statut", type text}
    }),
    
    // ==== FILTRE ====
    FiltreStatut = Table.SelectRows(TypeCorrect, each ([Statut] <> "Annulé")),
    
    // ==== RENOMMAGE (optionnel) ====
    Renommer = Table.RenameColumns(FiltreStatut,{{"Montant", "CA_HT"}})
in
    Renommer

📝 Points à personnaliser :

• CheminFichier : Votre chemin complet vers le CSV
• Delimiter : « ; » pour CSV français, « , » pour CSV anglais
• ColonnesGardees : Liste des colonnes à conserver
• Filtre : Adaptez la condition selon vos besoins

let
    // ==== CONFIGURATION ====
    CheminDossier = "C:\Inventaires\",  // Modifiez ce chemin
    
    // ==== CONNEXION AU DOSSIER ====
    Source = Folder.Files(CheminDossier),
    
    // ==== FILTRE FICHIERS EXCEL ====
    FilesExcel = Table.SelectRows(Source, each Text.EndsWith([Name], ".xlsx")),
    
    // ==== FONCTION D'IMPORT ====
    ImporterFichier = (contenu) => 
        let
            Classeur = Excel.Workbook(contenu),
            Feuille = Classeur{[Item="Stock",Kind="Sheet"]}[Data],  // Nom de la feuille
            EnTetes = Table.PromoteHeaders(Feuille)
        in
            EnTetes,
    
    // ==== APPLICATION À TOUS LES FICHIERS ====
    AjouterContenu = Table.AddColumn(FilesExcel, "Données", each ImporterFichier([Content])),
    
    // ==== DÉVELOPPEMENT DES DONNÉES ====
    Developper = Table.ExpandTableColumn(AjouterContenu, "Données", 
        {"Produit", "Quantité", "Seuil_Alerte"},  // Colonnes de vos fichiers
        {"Produit", "Quantité", "Seuil_Alerte"}),
    
    // ==== AJOUT COLONNE SITE ====
    ExtraireSite = Table.AddColumn(Developper, "Site", each Text.BeforeDelimiter([Name], ".")),
    
    // ==== SÉLECTION COLONNES FINALES ====
    ColonnesFinales = Table.SelectColumns(ExtraireSite,{"Site", "Produit", "Quantité", "Seuil_Alerte"}),
    
    // ==== TYPAGE ====
    TypeCorrect = Table.TransformColumnTypes(ColonnesFinales,{
        {"Site", type text}, 
        {"Produit", type text}, 
        {"Quantité", Int64.Type}, 
        {"Seuil_Alerte", Int64.Type}
    })
in
    TypeCorrect

💡 Explications du script :

• Folder.Files : Liste tous les fichiers du dossier
• Text.EndsWith : Ne garde que les fichiers .xlsx
• ImporterFichier : Fonction personnalisée qui ouvre chaque fichier
• Table.ExpandTableColumn : « Déplie » les données importées
• Text.BeforeDelimiter : Extrait « Paris » de « Paris.xlsx »

❌ Erreur : « DataFormat.Error »

Cause : Conflit entre formats numériques (virgule vs point décimal)

Solutions :

1. Remplacer virgules par points : Sélectionnez la colonne → Transformer → Remplacer les valeurs → « , » par « . »
2. Paramètre de locale : Dans l’éditeur avancé, ajoutez [Culture="fr-FR"] après le type number
3. Texte avant conversion : Forcez d’abord le type « Texte », puis appliquez les remplacements, puis convertissez en nombre

❌ Erreur : « Expression.Error: Le fichier n’a pas été trouvé »

Causes possibles :

• Le fichier source a été déplacé ou renommé
• Le chemin absolu ne correspond plus (changement d’ordinateur)
• Problème de droits d’accès au dossier

Solutions :

1. Vérifier le chemin : Ouvrez l’éditeur avancé et contrôlez le chemin du fichier
2. Paramètre de chemin : Créez un paramètre pour le chemin (voir tutoriel Microsoft)
3. Chemin relatif : Utilisez Excel.CurrentWorkbook() si le fichier source est dans le même classeur

❌ Erreur : « Column ‘X’ not found »

Cause : Le fichier source a changé de structure (colonne renommée, ajoutée, supprimée)

Solutions :

1. Mettre à jour la requête : Ouvrez l’éditeur, identifiez l’étape qui échoue, et corrigez le nom de colonne
2. Utiliser Table.SelectColumns avec option : Ajoutez MissingField.Ignore pour ignorer les colonnes manquantes
3. Standardiser vos sources : Imposez une structure fixe pour tous vos fichiers

❌ Erreur : « Formula.Firewall »

Cause : Power Query limite le mélange de sources pour des raisons de sécurité

Solution :

1. Fichier → Options → Sécurité
2. Sous « Confidentialité des données » : cochez « Ignorer les niveaux de confidentialité »
3. ⚠️ Attention : Ne faites cela que si vous faites confiance à toutes vos sources

🎯 Récapitulatif : Passez à l’Action

Power Query transforme radicalement votre gestion des données dans Excel. En quelques heures d’apprentissage, vous éliminez des tâches manuelles répétitives qui vous prenaient des heures chaque semaine.

Besoin d’aller plus loin dans l’automatisation Excel ? Découvrez nos autres guides sur la réduction des tâches manuelles et le nettoyage automatique des données.

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