La puissance de ChatGPT Code Interpreter (ADA) : créez des visualisations de données sans écrire une seule ligne de code
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- Rajiv Chandra
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Pendant des années, la maîtrise du code a été le principal obstacle entre des données brutes et des insights exploitables. Avec l’arrivée de ChatGPT Code Interpreter — désormais officiellement appelé Advanced Data Analysis (ADA) — cet obstacle a pratiquement disparu.
Initialement lancé en 2023 et maintenant profondément intégré aux modèles GPT-4o et GPT-5, ChatGPT Code Interpreter permet à n’importe qui d’analyser des données, d’exécuter du code Python et de générer instantanément de superbes visualisations, uniquement à partir d’instructions en langage naturel.
Pensez-y comme à un environnement complet d’analyse de données — Python, bibliothèques de visualisation, import de fichiers, outils de nettoyage de données — intégré directement dans ChatGPT.
Simplifier la visualisation de données avec le Code Interpreter de ChatGPT
À l’ère du big data, transformer des jeux de données en insights visuels est crucial. Mais les outils traditionnels exigent :
- d’exporter les données
- d’écrire du code Python ou SQL
- de déboguer des scripts
- de configurer des bibliothèques de graphiques
Pour les profils non techniques, ce processus peut sembler insurmontable.
C’est là que ChatGPT Code Interpreter (ADA) change la donne. Il peut :
- lire des fichiers CSV, Excel, JSON, PDF et bien d’autres formats
- nettoyer et prétraiter les données automatiquement
- exécuter du code Python dans un sandbox sécurisé
- générer des graphiques de haute qualité (Matplotlib, Seaborn, Plotly)
- exporter les résultats en images ou fichiers téléchargeables
Le tout en anglais courant.
Exemple :
Vous voulez visualiser le chiffre d’affaires produit par produit au fil du temps. Traditionnellement, vous auriez écrit du SQL ou du Python.
Avec ADA, vous dites simplement :
« Crée un diagramme en barres montrant le revenu par produit pour le T1 2024 en utilisant le fichier que j’ai envoyé. »
Et ChatGPT s’occupe du reste : lecture des données, création du graphique, mise en forme des axes, ajout des labels et export.
Cela fonctionne non seulement pour les diagrammes en barres, mais aussi pour :
- les courbes
- les nuages de points (scatter plots)
- les heatmaps
- les visualisations interactives
- les graphiques statistiques (histogrammes, boxplots, graphiques de régression)
C’est comme avoir un analyste de données personnel disponible en permanence.
lab2.dev – Turn text prompts into Python apps. Build Streamlit apps instantly.→
Comment ChatGPT Code Interpreter (ADA) a changé la façon de coder
Avant ADA, les utilisateurs devaient :
- connaître Python
- installer des bibliothèques
- gérer des environnements
- déboguer des erreurs
Désormais, ils peuvent simplement décrire ce qu’ils veulent.
ADA transforme le langage naturel en code exécutable. Il prend en charge :
- le nettoyage de données
- la transformation de données
- la modélisation statistique
- la régression
- le clustering
- la visualisation
Le tout automatiquement.
Il comble le fossé entre compétences techniques et créativité analytique, permettant à tout le monde — des marketeurs aux étudiants — de produire des analyses de qualité sans expertise en code.
Exemples concrets d’utilisation de ChatGPT Code Interpreter pour la visualisation de données
Exemple 1 : analyse descriptive + visualisations
Ethan Mollick a importé un fichier XLS et demandé à ADA :
- « Donne-moi des statistiques descriptives. »
- « Visualise les principaux schémas. »
- « Lance des régressions et diagnostics. »
Le modèle a automatiquement produit :
- des tableaux de synthèse
- des histogrammes
- des nuages de points
- des sorties de régression
- des insights et explications
Cela illustre la capacité d’ADA à réaliser des analyses en plusieurs étapes à partir de simples prompts en langage naturel.
Exemple 2 : analyse de sensibilité + résolution adaptative de problèmes
Même lorsqu’il a temporairement perdu les données de session, ADA a reconstruit la logique de l’analyse, démontrant sa capacité à :
- raisonner malgré des données manquantes
- reconstituer des étapes intermédiaires
- poursuivre l’analyse sans repartir de zéro
C’est un exemple puissant de la robustesse d’ADA dans des workflows réels et imparfaits.
Exemple 3 : visualiser une heatmap d’observations d’OVNI
À partir d’un jeu de données brut et désordonné, ADA a nettoyé les données et généré :
- une heatmap
- une visualisation géographique
- une détection des valeurs aberrantes
Le tout à partir d’une seule instruction.
Ces exemples montrent comment ADA transforme des analyses complexes en workflows conversationnels.
Comment utiliser ChatGPT Code Interpreter (ADA) pour la visualisation de données
La prise en main est simple :
- Importez votre jeu de données (CSV, Excel, JSON, TSV, tableaux PDF, fichiers ZIP).
- Décrivez ce que vous voulez :
« Crée un nuage de points prix vs quantité pour chaque catégorie. »
- ADA se charge de l’ingestion, de la création du graphique et de l’export.
- Posez des questions de suivi de manière conversationnelle.
Aucun code. Aucun changement d’outil. Aucune configuration.
Cela rend ADA utile pour :
- les marketeurs qui analysent des données de campagne
- les journalistes qui explorent des données publiques
- les étudiants qui travaillent sur des projets de recherche
- les équipes métier qui examinent leurs indicateurs internes
- les analystes qui créent des dashboards plus rapidement
Cas d’usage de ChatGPT Code Interpreter (ADA)
ADA peut réaliser :
✔ Exploratory Data Analysis (EDA)
- Statistiques descriptives
- Détection des valeurs manquantes
- Matrices de corrélation (heatmaps)
✔ Visualisation de données
- Tous types de graphiques (Matplotlib, Seaborn, Plotly, Altair)
- Graphiques statistiques
- Graphiques de séries temporelles
✔ Nettoyage de données
- Déduplication
- Correction de types
- Détection des outliers
✔ Tâches de data science
- Régression
- Clustering
- Prévisions (forecasting)
- Feature engineering
✔ Automatisation de fichiers
- Convertir CSV → Excel
- Fusionner des fichiers
- Extraire des tableaux de PDFs
C’est une boîte à outils complète de data science, accessible en langage naturel.
ChatGPT Code Interpreter (ADA) et le machine learning
ADA est propulsé par des modèles de machine learning capables de :
- interpréter l’intention de l’utilisateur
- générer du code Python
- inspecter les résultats
- se corriger en cas d’erreur
- itérer jusqu’à obtenir un résultat correct
Cela crée une boucle de feedback qui imite la manière de travailler d’un analyste humain.
Pour en savoir plus sur la technologie derrière ADA, consultez cet article dans Nature : https://www.nature.com/articles/d41586-023-01833-0 (opens in a new tab)
L’avenir du code : conversationnel + no-code
Des outils comme ADA combinent :
- no-code
- low-code
- programmation traditionnelle
- raisonnement assisté par IA
Au lieu d’écrire le code manuellement, les utilisateurs décrivent les tâches, et l’IA génère instantanément du code optimisé.
Cela accélère le mouvement plus large du No-Code / AI-Assisted Analytics — en donnant à chacun le pouvoir de travailler avec les données.
Par exemple, des solutions comme VizGPT et Visualize Airtable Data prolongent ce mouvement en permettant de créer des dashboards et des graphiques uniquement à partir de prompts.
FAQs
Qu’est-ce que ChatGPT Code Interpreter (ADA) ?
C’est un environnement d’exécution Python, propulsé par l’IA et intégré à ChatGPT, qui permet d’analyser des données et de générer des visualisations en langage naturel.
Comment l’utiliser ?
Envoyez un fichier → décrivez l’analyse → obtenez des graphiques, des synthèses et les résultats d’exécution du code.
Quels langages sont pris en charge ?
Principalement Python, avec un support complet des bibliothèques de données comme Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly, NumPy, Scikit-Learn.
Est-ce gratuit ?
Il est inclus dans les offres ChatGPT Plus, Team et Enterprise.
Ce n’est pas disponible pour moi — quelles alternatives ?
Vous pouvez utiliser VizGPT, qui génère des visualisations de données directement à partir de prompts texte.
Conclusion
ChatGPT Code Interpreter (ADA) transforme la façon dont les gens travaillent avec les données. En combinant interaction en langage naturel et exécution puissante de Python, ADA supprime les barrières techniques à la visualisation, à l’analyse et à l’automatisation des données.
Que vous soyez débutant découvrant votre premier jeu de données ou professionnel cherchant à accélérer vos workflows, ADA offre une manière plus rapide, plus simple et plus intuitive de transformer les données en insights.