Si vous manipulez des données expérimentales, vous connaissez la rengaine. Vous avez un dossier plein de fichiers .txt ou .csv, et les mettre dans Excel dans un format propre implique généralement un mélange pénible de Power Query et de copier-coller sans fin. Nous sommes en 2026, nous ne devrions plus faire ça.
Je viens de terminer un flux de travail avec Mica pour automatiser toute cette chaîne. Au lieu de parcourir des menus « Importer des données », j'ai simplement dit à l'IA ce que je voulais en langage courant. Il a réellement parcouru mon système de fichiers local, récupéré les données brutes et fait les calculs pour moi.
« Importe RawExperimentalData depuis Documents\workdata vers Excel et calcule la moyenne et l'écart-type de la sortie à chaque température. »Vidéo : de 0 à un rapport terminé en quelques secondes
Comment il a géré le complexe
Ce qui m'a le plus impressionné, ce n'est pas l'import du fichier — c'est la logique des formules. Calculer une moyenne selon des critères de température précis exige généralement des références absolues pénibles. Mica n'a pas déversé des valeurs statiques : il a écrit les vraies formules dans les cellules.
Regardez cette syntaxe qu'il a générée à la volée :
=MOYENNE.SI(ExperimentalData!$B$2:$B$47; A2; ExperimentalData!$C$2:$C$47) (AVERAGEIF)
C'est du costaud pour qui n'est pas un « ninja des formules », mais l'IA a parfaitement géré le verrouillage des plages (ces signes $ sont faciles à rater). L'ensemble du processus a été incroyablement fluide. Comme tout reste sur ma machine locale, je n'ai pas à craindre que les données de mon entreprise fuient vers un jeu d'entraînement public de LLM.
Si vous en avez assez d'être « le Monsieur Excel » qui passe des heures à nettoyer des colonnes, vous devriez probablement vous automatiser hors de ce travail. Cela fait gagner énormément de temps, et les résultats sont bien plus cohérents qu'à la main.