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Une requête Power Query enregistre chaque étape de nettoyage une seule fois. Ensuite, il suffit de cliquer sur Actualiser pour que tout se refasse tout seul. Dans ce guide, vous allez comprendre ce qu'est une requête, comment elle fonctionne, et quelles transformations utiliser en premier. Même sans connaître le code.
Qu'est-ce qu'une requête Power Query ?
Power Query est l'outil de préparation des données d'Excel et de Power BI. Une requête est la recette qui part d'une source de données (fichier Excel, CSV, dossier, base de données, liste SharePoint...), la transforme pas à pas, puis envoie le résultat propre vers votre feuille ou votre rapport.
Ses trois grands atouts :
- Elle automatise : une fois créée, la requête se rejoue en un clic quand la source change
- Elle ne touche pas à vos données d'origine : la source reste intacte, seul le résultat est transformé
- Elle garde la trace de tout : chaque action est notée dans la liste des étapes appliquées, que l'on peut modifier, réordonner ou supprimer
Si vous hésitez encore à vous y mettre, lisez notre article 5 raisons de se former sur Power Query en 2026.
Le schéma d'une requête Power Query : connecter, transformer, charger
Toutes les requêtes suivent le même parcours en trois temps :
- Connecter : on indique la source des données. Dans Excel, c'est l'onglet Données ; dans Power BI, le bouton Obtenir les données.
- Transformer : dans l'éditeur Power Query, on nettoie et on remet en forme. Chaque action crée une étape.
- Charger : on envoie le résultat vers Excel ou vers le modèle Power BI, où il alimente vos tableaux et vos graphiques.
La magie opère après : quand la source est mise à jour, un clic sur Actualiser rejoue les trois temps. Plus de copier-coller, plus d'oubli, et le même résultat à chaque fois.
Les transformations à connaître en premier
L'éditeur propose des dizaines d'actions, mais cinq suffisent pour résoudre la majorité des cas :
- Supprimer des colonnes ou des lignes : retirer ce qui est inutile, comme les lignes vides ou les en-têtes répétés
- Changer le type de données : texte, nombre, date. C'est l'étape la plus importante, car un mauvais type fausse les calculs et les tris
- Fractionner une colonne : séparer un nom complet en prénom et nom, ou une date en jour, mois et année
- Supprimer les doublons et remplacer des valeurs : harmoniser les libellés pour que « Paris » et « paris » ne soient plus deux villes
- Ajouter une colonne conditionnelle : créer une valeur selon une règle, par exemple « si le jalon est faux, garder la date de fin »
Vous retrouverez ces gestes, pas à pas, dans notre article Comment bien débuter sur Power Query et dans la formation Power Query débutant.
Combiner plusieurs requêtes Power Query : ajouter ou fusionner
Très vite, une seule table ne suffit plus. Power Query propose deux façons de combiner vos requêtes, qu'il ne faut pas confondre :
- Ajouter empile des tables qui ont les mêmes colonnes, comme les ventes de janvier, de février et de mars. On obtient plus de lignes
- Fusionner relie deux tables grâce à une colonne commune, comme les ventes et la liste des produits. On obtient plus de colonnes
Une astuce utile : pour traiter automatiquement tous les fichiers d'un dossier, connectez-vous au dossier plutôt qu'à un fichier. Chaque nouveau fichier déposé est alors intégré à la prochaine actualisation.
Pour la fusion, suivez notre tutoriel Power Query : fusionner plusieurs tables pas à pas.
Le langage M : ce qui se cache derrière les étapes
Chaque clic dans l'éditeur génère automatiquement une ligne de code dans un langage appelé M. Vous pouvez l'ignorer pendant longtemps, mais le consulter permet de comprendre ce que fait votre requête et de la personnaliser quand l'interface ne suffit plus.
Attention à ne pas le confondre avec le DAX : le langage M prépare les données avant qu'elles n'arrivent dans le modèle, tandis que le DAX calcule des indicateurs dans le modèle. Notre article Langage M (Power Query) : comprendre sa logique et sa différence avec DAX détaille cette distinction.
Erreurs fréquentes et bonnes pratiques pour utiliser les requêtes Power Query
- Dates non reconnues : une date importée en texte ne se trie pas et bloque les calculs. Vérifiez le type de chaque colonne dès le début
- Renommer après coup : si la source change le nom d'une colonne, la requête affiche une erreur. Utilisez des sources stables
- Tout faire dans une seule requête : séparez la préparation de chaque table. Le résultat est plus lisible et plus facile à corriger
- Des étapes sans nom : renommez les étapes importantes pour vous y retrouver dans quelques mois
- Charger trop de données : ne chargez que les colonnes utiles, pour garder un rapport rapide
Enfin, testez toujours l'actualisation après une modification : c'est elle qui valide que votre requête fonctionne sur de nouvelles données.
Se former à Power Query avec Solpedinn
Maîtriser les requêtes, c'est gagner du temps chaque semaine et fiabiliser tous vos rapports. Selon votre niveau, plusieurs parcours sont possibles :
- la formation Power Query débutant, pour apprendre à nettoyer vos premières données
- la formation Power Query intermédiaire et la formation Power Query avancé, pour fusionner, automatiser et personnaliser avec le langage M
- une formation Power Query sur mesure, adaptée à vos fichiers et à votre métier
- la formation Power BI débutant, pour exploiter ensuite vos données propres dans des rapports
Vous préférez le présentiel ? Découvrez aussi la formation Power Query à Paris.
