J'ai demandé à ChatGPT et à Gemini de créer un tableau de bord Excel — mais un seul a vraiment livré.
Créer un tableau de bord Excel signifie généralement passer tout un après-midi à concevoir la mise en page. J'ai donc opposé ChatGPT à Gemini pour voir quel outil automatise le mieux le travail fastidieux — et un seul s'est rapproché de ce que j'espérais.
Pour les deux modèles, j'ai utilisé leurs offres gratuites—ChatGPT Free et Gemini Flash—donc les résultats reflètent ce que la plupart des gens expérimenteraient réellement sans fonctionnalités ou extensions payantes. J'ai également veillé à donner à chaque outil le même jeu de données, la même consigne et les mêmes contraintes.
Voici comment cela s'est passé.
J'ai demandé aux deux modèles de générer un fichier Excel complet à partir de zéro
La génération directe de cahiers a échoué en pratique
J'ai commencé par demander aux deux outils de créer un tableau de bord Excel complet à partir de zéro, en utilisant une version modifiée de l'ensemble de données d'exemples financiers de Microsoft, pour voir s'ils pouvaient produire un fichier fonctionnel que je pourrais ouvrir et utiliser immédiatement.
L'invite a commencé par demander aux deux modèles d'agir en tant que concepteurs de tableaux de bord Excel, et je leur ai demandé d'utiliser une architecture stricte à trois feuilles (Données, Traitement, Tableau de Bord), en s'appuyant uniquement sur les formules et fonctions Excel natives. Je leur ai également demandé de créer des cartes KPI pour le chiffre d'affaires total, le bénéfice total et le nombre total d'unités vendues, de produire des tableaux croisés dynamiques, d'insérer trois graphiques, d'inclure un segment connecté à l'ensemble du tableau de bord, et d'appliquer un design professionnel avec des accents bleu marine et des gris atténués.
Malheureusement, l'approche de génération directe de fichiers a échoué.
Gemini a produit un classeur utilisable qui a correctement reconstruit le jeu de données — bien qu'il n'y ait aucune formule. Il a généré des cartes KPI et des graphiques reflétant les valeurs réelles, bien que les couleurs ne correspondaient pas à mon cahier des charges, et il s'appuyait sur des résultats codés en dur dans la couche de traitement au lieu d'un système de tableau croisé dynamique entièrement réutilisable.
ChatGPT a également produit un cahier d'exercices, mais il est arrivé dans un état beaucoup moins complet. Le jeu de données n'était pas entièrement reconstruit, la feuille de traitement contenait des espaces réservés inutiles, et les cartes du tableau de bord affichaient des zéros et des graphiques vides en raison de connexions de données manquantes.
Bien que les deux résultats—en particulier celui généré par Gemini—aient l'air prometteurs visuellement à première vue, aucun n'a fourni une structure de tableau de bord fiable et réutilisable. J'ai rapidement réalisé que demander à ces outils de générer directement le fichier de feuille de calcul complexe, même avec des instructions détaillées, était la mauvaise approche pour ce type de tâche.
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Donc, au lieu de demander un classeur terminé, j'ai changé ma stratégie afin que les deux modèles produisent un plan d'automatisation complet que je pouvais suivre pour construire le tableau de bord Excel manuellement. J'ai utilisé exactement le même jeu de données et les mêmes contraintes qu'auparavant, mais j'ai ajusté la requête pour demander des instructions spécifiques, des coordonnées de cellules, des codes hexadécimaux de couleur et le dimensionnement des éléments.
Ce changement a modifié la nature de la comparaison en exposant à quel point chaque modèle pouvait traduire précisément des exigences abstraites en étapes de mise en œuvre concrètes.
Le plan de Gemini était précis et facile à mettre en œuvre
Un mappage de coordonnées propre a rendu l'assemblage manuel très facile
Le plan de Gemini s'est traduit proprement en Excel car il fournissait des références de cellules exactes et des plages de graphiques spécifiques. J'ai particulièrement aimé le fait qu'il fournisse des références directes aux sources pour les graphiques, telles que des plages de feuilles spécifiques, ce qui signifie que je pouvais les copier directement dans les champs de source de graphique d'Excel plutôt que de sélectionner manuellement les sorties de tableaux croisés dynamiques.
Il a géré les formules KPI de manière claire, a veillé à ce que les résultats des tableaux croisés dynamiques soient alignés avec la disposition du tableau de bord, et a systématiquement cartographié les coordonnées. L'ensemble de la structure semblait stable une fois que j'avais terminé la construction manuelle.
Le système visuel de Gemini fonctionnait également. Il utilisait la palette demandée avec des accents bleu marine, structurant correctement les cartes KPI, et suggérait une disposition horizontale du sélecteur qui améliorait considérablement l'espacement.
Cependant, le plan nécessitait encore des corrections mineures. Les dimensions du trancheur étaient trop petites pour afficher entièrement ses boutons de texte, le graphique en anneau laissait un segment avec la couleur néon par défaut car le modèle m'avait seulement dit de restyler cinq des six catégories, et les titres des graphiques manquaient. Je devais également apporter quelques ajustements mineurs aux éléments du graphique et à l'espacement vertical pour améliorer la lisibilité.
Cela dit, aucun de ces problèmes n'a affecté la fonctionnalité principale, et il n'a fallu qu'environ deux minutes de petites modifications pour transformer le résultat en quelque chose dont j'étais satisfait.
Le plan de ChatGPT nécessitait une interprétation manuelle approfondie
Des instructions vagues et des formules incorrectes ont ajouté de la friction
ChatGPT a couvert les mêmes composants principaux : formules, configuration du tableau croisé dynamique, placement des graphiques et configuration des segments. Cependant, il m'a fourni une cartographie des coordonnées beaucoup moins précise, ce qui a entraîné une certaine confusion lors de la traduction des instructions dans Excel.
Par exemple, il décrivait les zones de mise en page en utilisant des termes généraux comme « Arrière-plan : Blanc ; Zone inutilisée : Remplissage gris clair » sans définir de limites claires entre elles, et suivre les instructions exactes de placement pour le trancheur signifiait qu'il était obscurci par l'un des graphiques une fois que j'avais fini de tout assembler.
Les graphiques semblaient également comprimés verticalement, ce qui réduisait la lisibilité et nécessitait plus d'ajustements manuels que la mise en page plus espacée de Gemini.
L'hallucination de l'IA s'est également glissée dans les résultats de ChatGPT. Elle comprenait une section 'Executive Insight' conçue pour générer automatiquement des commentaires textuels — mais cette fonctionnalité a échoué en pratique parce que les formules sous-jacentes renvoyaient des erreurs ou des résultats vides, ce qui signifiait que je devais soit reconstruire, soit supprimer entièrement cette section supplémentaire.
Plusieurs problèmes de formatage ont dû être corrigés, y compris les couleurs par défaut du graphique en anneau qui n'étaient pas remplacées, une mauvaise hiérarchie des cartes KPI dans laquelle les étiquettes et les valeurs manquaient de poids visuel distinct, et un espacement serré qui faisait que les éléments se chevauchaient. ChatGPT m'a également seulement dit de supprimer le fond dans un graphique, plutôt que dans les trois.
Du côté positif, il m'a explicitement incité à renommer mes objets de graphique, un détail clé que Gemini avait négligé. Et ses instructions pour les tableaux croisés dynamiques étaient généralement plus faciles à suivre que celles de Gemini, bien que les deux modèles supposent encore une certaine connaissance préalable d'Excel.
Bien qu'aucun des problèmes de ChatGPT n'ait été catastrophique, leur simple nombre faisait que corriger le résultat prenait beaucoup plus de temps que pour la sortie de Gemini.
Les deux outils d'IA comprennent les bases d'Excel mais diffèrent dans l'exécution
L'écart réel apparaît lorsqu'on mappe les éléments sur la grille
ChatGPT et Gemini ont tous deux structuré correctement le classeur en feuilles Données, Traitement et Tableau de bord, fourni des formules KPI valides pour les Ventes, le Profit et les Unités vendues, et expliqué clairement la création de tableaux croisés dynamiques et la connexion des segments.
Les différences cruciales sont devenues évidentes lorsque j'ai mis en œuvre les étapes. Gemini fournissait des éléments réutilisables et directement copiables comme des plages de cellules explicites et des sources de graphiques, mais ChatGPT s'appuyait sur des instructions génériques et avait du mal avec le formatage. En conséquence, la production confiante de Gemini nécessitait moins de corrections et se verrouillait proprement, tandis que le plan moins précis de ChatGPT signifiait que je passais beaucoup plus de temps à affiner l'espacement et la structure visuelle avant de pouvoir réellement utiliser le classeur.
Et le gagnant est...
Aucun des modèles n'a livré un tableau de bord Excel entièrement automatisé à partir de la demande initiale du classeur. Cependant, une fois que je suis passé à l'approche par plan, les différences sont devenues plus claires. Gemini a produit le résultat le plus précis et le plus utilisable et n'a nécessité que des ajustements mineurs, tandis que les mises en page déformées et les hallucinations de ChatGPT signifiaient que son résultat nécessitait plus de raffinement manuel avant d'atteindre le même niveau de finition.
En termes pratiques, l'expérience a montré que la différence clé n'était pas la capacité brute mais la précision des instructions. Comme Gemini fournissait des formules plus claires, des coordonnées exactes de la grille et des instructions de mise en page plus précises, c'était le seul outil qui réduisait réellement la quantité de temps et d'efforts manuels nécessaires pour construire le tableau de bord Excel que je voulais.