Les tableurs peuvent être déroutants. De prime abord, ils paraissent simples, avec leurs lignes et leurs colonnes. Il suffit de saisir quelques chiffres, de les trier par ordre croissant ou décroissant, d'utiliser éventuellement une formule pour calculer un total, et voilà : « maîtrise des tableurs » à ajouter à mon CV.
Jusqu'à ce que la feuille de calcul comporte des centaines de lignes et de colonnes qui débordent sur l'écran, et qu'elle commence alors à ressembler à un puzzle.
Abiodun Adetona a constaté des problèmes liés aux tableurs et à l'analyse au cours de ses quatre années en tant qu'ingénieur logiciel chez Flutterwave, la plus grande startup d'infrastructure de paiement d'Afrique. Ses collègues des équipes non techniques avaient souvent besoin d'aide pour extraire des informations pertinentes des ensembles de données ou des feuilles de calcul, ce qui nécessitait souvent une intervention technique.
« Pendant près d'un an, j'aidais mes collègues à extraire quotidiennement des données de diverses sources… c'était un travail de longue haleine, et il n'y avait pas de moyen plus simple que la méthode technique », se souvient-il dans une interview accordée à TechCabal.
En 2025, Adetona et son équipe de trois personnes ont créé Decide AI, un analyste de feuilles de calcul basé sur l'intelligence artificielle (IA), pour aider les utilisateurs à analyser les données dans les feuilles de calcul via des invites.
Au sein de Decide AI
Lorsque j'ai ouvert Decide AI pour la première fois, l'interface m'a paru très familière, presque identique à celle des assistants IA modernes comme ChatGPT ou Gemini. Elle me permettait de choisir entre deux agents IA pour exécuter mes tâches.
L'agent Fast est conçu pour une analyse rapide qui privilégie la vitesse, tandis que l'agent Pro est destiné aux tâches plus lourdes qui nécessitent une analyse plus approfondie, comme l'exécution de calculs complexes sur plusieurs ensembles de données.
En cliquant par curiosité sur le menu déroulant « Connexions », j’ai remarqué que Decide AI est également conçu pour fonctionner avec des données qui se trouvent en dehors des fichiers tableurs locaux et permet une connexion à des sources externes telles que Google Sheets, Metabase, Google Analytics et Google Ads.
Comme je ne possède qu'un compte Google Sheets, j'ai autorisé l'agent IA à accéder à mon Google Drive sur demande et j'ai connecté mon compte.
Les autres cas d'utilisation pourraient être un utilisateur gérant des campagnes marketing connectant son compte Google Ads et demandant à l'agent d'analyser les performances de la campagne, ou une équipe utilisant Google Analytics demandant à l'agent d'analyser les modèles de trafic ou d'identifier les tendances dans le comportement des utilisateurs.
Adetona a indiqué que l'agent peut effectuer des tâches de base telles que le nettoyage des ensembles de données ou la réalisation de calculs. Il peut également prendre en charge des tâches plus analytiques, notamment l'analyse de scénarios, où les utilisateurs explorent l'influence de différentes variables sur les résultats d'une entreprise, et l'analyse des opportunités de marché, qui consiste à estimer la valeur potentielle d'un marché à partir des données disponibles.
Comment Decide AI analyse une feuille de calcul
Pour observer le comportement de Decide AI avec une véritable feuille de calcul, j'ai importé un jeu de données provenant d'un programme d'inscription à un cours depuis Google Sheets. Cette feuille de calcul contenait les inscriptions de participants de différentes paroisses et doyennés de Lagos, ainsi que d'autres informations telles que la date d'inscription et la présence ou non d'une preuve de paiement.
À l'aide de l'agent Fast, j'ai demandé au système de nettoyer l'ensemble de données, de compter le nombre de participants ayant payé chaque mois, d'exclure certaines entrées et de regrouper les résultats par référence.
Une fois la requête soumise, l'agent a affiché une trace de raisonnement sous forme de lignes d'activité dans une police plus foncée, semblable à du code. Cette trace d'exécution visible reflète ce qui se passe en arrière-plan lorsqu'une analyse est demandée.
Selon Adetona, le système exécute une étape de prétraitement qui tente d'interpréter la structure du fichier pour identifier les feuilles, les en-têtes, les tableaux, les formules et les relations entre les parties de l'ensemble de données, qui sont ensuite converties en une représentation structurée que le système peut analyser de manière plus fiable.
« La mise en œuvre exacte est confidentielle, mais cette étape est cruciale car l'IA des tableurs échoue souvent lorsqu'elle interprète mal la structure du fichier », a-t-il déclaré. Il a expliqué qu'une fois la structure du document cartographiée, elle est transmise à l'agent d'IA avec la requête de l'utilisateur, qui planifie ensuite l'analyse.
L'agent s'appuie sur des modèles de langage de pointe pour son raisonnement, en utilisant des fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic et Google.
Adeotona a déclaré que Decide AI est conçu pour être indépendant du modèle ; le système peut basculer entre les modèles tandis que sa couche d’orchestration gère l’interprétation et le calcul des feuilles de calcul.
Le système génère du code Python pour l'analyse et les calculs des feuilles de calcul, et l'exécute dans un environnement sandbox sécurisé.
« Nous ne nous basons pas uniquement sur un raisonnement rapide pour effectuer des calculs, car celui-ci est plus sujet aux hallucinations », a ajouté Adetona.
Il a ensuite expliqué que le code généré est exécuté sur l'ensemble de données, effectuant des tâches telles que le filtrage des entrées, le regroupement des résultats, le calcul des totaux et la réorganisation de la feuille de calcul. Si le résultat initial ne répond pas entièrement à la question posée, Adetona a indiqué que le système peut effectuer des calculs supplémentaires jusqu'à obtenir un résultat complet.
Une fois ces calculs terminés, la plateforme effectue une étape de vérification qui compare le résultat aux données de la feuille de calcul fournie avant de renvoyer la réponse finale.
En réponse à ma demande, le système a généré un résumé structuré des données dans la fenêtre de discussion en moins de deux minutes. Ce résumé indiquait le nombre de participants ayant réglé leur inscription en janvier, regroupait les résultats par doyenné et signalait les inscriptions sans justificatif de paiement. Il identifiait également les doyennés présentant le plus grand nombre de dossiers de paiement incomplets.
En plus du résumé, Decide AI a généré un classeur Excel téléchargeable, que j'ai exporté vers Google Sheets. Ce classeur contenait cinq feuilles de calcul différentes, issues du jeu de données initial. L'une récapitulait les inscriptions de janvier, une autre présentait une analyse détaillée des données comme demandé, une autre encore identifiait les inscriptions pour lesquelles aucun justificatif de paiement n'avait été fourni, et les dernières listaient les informations détaillées des participants dont l'inscription était incomplète.
J'ai approfondi l'analyse en demandant à Decide AI de générer un rapport plus détaillé sur l'ensemble de données. Cette fois-ci, j'ai demandé au système de calculer les totaux et les moyennes mensuels, de comparer la participation d'un mois à l'autre, de classer les doyennés par contribution totale et d'identifier les sources de revenus les plus importantes et les plus faibles.
Après près de quatre minutes de réflexion, l'agent d'IA a généré des tableaux et des synthèses. Il a ensuite calculé des pourcentages, estimé les revenus potentiels liés aux inscriptions sans preuve de paiement et tiré des conclusions clés de la requête.
Le résultat final comprenait un classeur Excel réorganisé et un rapport PDF écrit résumant les conclusions et mettant en évidence les tendances dans l'ensemble de données.
Comment Decide AI gagne de l'argent
Decide AI est encore un produit en phase de développement, mais l'entreprise a déjà commencé à expérimenter des moyens de monétiser la plateforme. L'outil était initialement gratuit, le temps que l'équipe se concentre sur l'acquisition d'utilisateurs et la compréhension de leurs interactions avec le système.
Aujourd'hui, Decide AI propose un modèle de tarification hybride combinant abonnement et paiement à l'utilisation. Un paiement de 7 $ permet d'envoyer 20 requêtes au système, tandis que l'abonnement à 15 $ porte ce nombre à 100 requêtes par mois.
Pour les utilisateurs qui utilisent davantage la plateforme, l'abonnement mensuel à 25 $ n'offre aucune limite de requêtes et un accès illimité aux outils d'analyse du système.
Adetona a déclaré que la plateforme a attiré près de 4 000 utilisateurs, dont un sous-ensemble plus restreint est devenu client payant depuis la refonte de la plateforme pour la rendre entièrement autonome et le lancement du nouvel agent Decide en février 2026. Il a noté que nombre de ces utilisateurs expérimentent le système pour analyser des feuilles de calcul et des rapports financiers.
Selon lui, Decide AI a également levé des fonds auprès de proches dont le montant n'a pas été divulgué, ce qui a permis de soutenir les premières phases de développement pendant que l'équipe travaillait à l'amélioration du produit.
Decide AI semble privilégier le développement produit à la monétisation. Cependant, opérer dans le secteur des assistants IA peut s'avérer coûteux, notamment lorsque les systèmes reposent sur des modèles externes et des ressources de cloud computing.
Les limites de l'analyse des feuilles de calcul par l'IA
Comme de nombreux systèmes d'IA, Decide AI n'est pas à l'abri des erreurs. Adetona a reconnu que le système ne produit pas toujours des résultats parfaits, car les ensembles de données contiennent souvent des informations manquantes ou des formats incohérents qui ne sont pas explicitement indiqués dans le fichier lui-même.
Lorsque de tels cas se produisent, Adetona explique que l'équipe examine le chemin d'exécution du système pour identifier l'origine de la panne, puis ajuste l'architecture du système en conséquence, en affinant la façon dont l'agent traitera des tâches similaires à l'avenir.
De grands laboratoires d'IA, tels qu'OpenAI, Google et Anthropic, développent déjà des systèmes capables d'analyser des feuilles de calcul et des ensembles de données structurés, avec des produits comme ChatGPT, Gemini et Claude. Adetona estime que l'avantage de Decide AI réside dans sa spécialisation sur les feuilles de calcul, plutôt que dans sa volonté de créer un assistant IA généraliste.
Face à ces assistants IA généralistes, Decide AI met en avant ses performances sur SpreadsheetBench, un banc d'essai conçu pour évaluer la capacité des agents IA à réaliser des tâches concrètes sur des feuilles de calcul. SpreadsheetBench comprend plus de 900 exercices d'analyse de feuilles de calcul issus de flux de travail Excel, et 400 exemples annotés par des experts.
Ces tâches permettent de vérifier si un agent d'IA peut interpréter correctement les structures des feuilles de calcul, effectuer des calculs et produire des résultats précis.
Selon Adetona, le système de Decide AI a atteint une précision de 82.5 % sur le test de référence SpreadsheetBench Verified, le plaçant au quatrième rang parmi les agents les mieux classés au niveau mondial.
Même si les benchmarks permettent de mesurer les performances d'un produit, la concurrence avec les grandes entreprises d'IA qui améliorent rapidement leurs capacités d'analyse pourrait s'avérer un défi plus important pour Decide AI que l'obtention d'un bon score de benchmark.
Decide AI n'en est qu'à son premier mois d'activité, l'équipe continuant d'affiner les types de flux de travail que le système peut gérer. L'un des axes prioritaires est une intégration plus poussée avec les outils déjà utilisés pour stocker et analyser les données, tels que BigQuery et les métadonnées publicitaires, ainsi que la possibilité pour les utilisateurs de connecter leur propre interface de programmation (API).
Adetona explique que l'objectif est de permettre au système de se connecter directement aux sources de données de l'entreprise afin d'analyser les feuilles de calcul et les rapports au sein des flux de travail existants. Reste à savoir si une équipe de trois personnes peut rivaliser avec des géants de l'IA comme ChatGPT et Microsoft Copilot, qui développent des outils similaires.
Si l'analyse de feuilles de calcul devient une simple fonctionnalité parmi d'autres au sein des outils d'IA généralistes, Decide AI devra prouver qu'un agent d'IA spécialisé dans l'analyse de feuilles de calcul peut produire des analyses plus performantes et plus fiables que les outils intégrés aux plateformes que les utilisateurs utilisent déjà. C'est ce qui déterminera en fin de compte si Decide AI restera un outil de niche pour l'analyse de feuilles de calcul ou si ses capacités seront absorbées par la vague d'assistants IA généralistes.
Note de la rédaction : Cet article a été mis à jour afin de clarifier certains détails concernant Decide AI.
