Analyser des PDF, Word et Excel

Analyser des PDF, Word et Excel

ChatGPT lit et analyse des fichiers directement dans la conversation. Vous envoyez un PDF, un document Word ou un tableur Excel, et vous demandez un résumé, une analyse, une extraction ou une reformulation. Ce qui prenait une soirée de lecture se traite en quelques échanges — à condition de savoir formuler la demande, car un fichier envoyé avec un simple « Que penses-tu de ce document ? » ne produira qu’une réponse générique.

Envoyer un fichier

L’envoi passe par l’icône de trombone, ou le « + », dans la barre de saisie : vous sélectionnez le fichier et l’accompagnez d’une instruction. Les formats acceptés couvrent l’essentiel de ce qui circule en entreprise.

La taille maximale par fichier est de 512 Mo, mais au-delà de quelques dizaines de Mo le traitement ralentit sensiblement : n’envoyez alors que les sections pertinentes. Attention aussi à la nature du fichier — un PDF scanné est une image, pas du texte. ChatGPT le lira par la vision, ce qui reste utile mais moins précis qu’un texte natif : entre le scan et le document d’origine, prenez toujours le second.

Tirer parti d’un PDF

Le PDF domine les échanges professionnels, et c’est le format sur lequel le gain de temps est le plus visible. Sur un rapport de cinquante pages, commencez par la synthèse : « Résume ce rapport en 10 points clés. Identifie les conclusions principales et les recommandations. » Sur un contrat, visez au contraire l’extraction chirurgicale : « Dans ce contrat, identifie toutes les clauses relatives aux pénalités de retard et aux conditions de résiliation. Présente-les sous forme de tableau. »

Deux fichiers envoyés dans la même conversation ouvrent la comparaison, pénible à l’œil nu et immédiate ici : « Compare ces deux versions et liste les différences clause par clause. » Enfin, ChatGPT peut jouer le lecteur méfiant, souvent le rôle le plus rentable : « Lis ce rapport financier et identifie les incohérences, les données manquantes ou les affirmations qui ne sont pas étayées par des chiffres. » Notez la différence entre ces quatre demandes — résumer, extraire, comparer, critiquer : c’est le verbe qui pilote la qualité de la réponse.

Travailler avec des fichiers Excel

Sur un tableur, ChatGPT ne se contente pas de lire : il utilise son environnement d’exécution de code, ce qui signifie de vrais calculs et non des estimations — différence essentielle dès qu’un chiffre doit être juste. Commencez par cartographier le contenu : « Décris le contenu de ce fichier Excel : combien de feuilles, combien de lignes par feuille, quelles sont les colonnes principales ? » Puis attaquez l’analyse proprement dite : « Calcule la moyenne, la médiane et l’écart-type de la colonne ‘Chiffre d’affaires’. Identifie les 5 valeurs les plus élevées et les 5 plus basses. » Le passage au visuel se demande dans la foulée : « À partir de ces données de ventes mensuelles, crée un graphique montrant l’évolution sur l’année avec une courbe de tendance. » Et quand le fichier est douteux, faites-le diagnostiquer avant d’en tirer la moindre conclusion : « Ce fichier contient des doublons et des cellules vides. Identifie les problèmes et propose un plan de nettoyage. »

Reprendre un document Word

Sur un document texte, trois angles couvrent la plupart des besoins. La reformulation d’abord : « Reformule ce document en langage plus accessible, en gardant toutes les informations mais en simplifiant le jargon technique. » L’examen de la structure ensuite, utile avant de diffuser une note importante : « Analyse la structure de ce document. Est-elle logique ? Propose une réorganisation si nécessaire. » L’extraction d’actions enfin, qui transforme un compte rendu en plan de travail : « Lis ce compte rendu de réunion et extrais tous les points d’action avec les personnes responsables et les échéances. »

Gérer les documents longs

Au-delà de cent pages, une demande unique et large donne une réponse diluée ; un document de cinq cents pages ne sera de toute façon pas traité intégralement en une seule passe. Procédez en deux temps. Cartographiez d’abord : « Donne-moi un résumé de la structure de ce document : titres des sections, nombre de pages par section, thèmes principaux. » Puis creusez là où c’est utile : « Maintenant, analyse en détail la section 4 sur les projections financières. » Vous dirigez ainsi l’analyse au lieu de la subir.

Mettez-le en pratique sur un document professionnel que vous avez lu récemment — rapport, contrat, présentation — avec cette demande : « Analyse ce document et fournis : (1) un résumé en 5 points, (2) les 3 informations les plus importantes, (3) les questions que ce document laisse sans réponse, (4) un point d’action prioritaire basé sur son contenu. » Comparez avec ce que votre lecture en avait retenu : l’écart vous apprendra autant sur votre lecture que sur l’outil. Un dernier réflexe avant chaque envoi : les fichiers transitent par les serveurs d’OpenAI, alors évaluez la sensibilité de ce que vous transmettez.

Points clés à retenir

• ChatGPT analyse les PDF, Word, Excel, PowerPoint et fichiers texte directement dans la conversation
• Pour les fichiers longs, procédez en deux temps : vue d’ensemble puis approfondissement ciblé
• Les fichiers Excel bénéficient de l’exécution de code pour des calculs réels
• Soyez spécifique dans vos demandes d’analyse pour obtenir des résultats exploitables
• Évaluez la sensibilité de vos données avant de les envoyer à ChatGPT