Le nettoyage de feuilles de calcul à l'aide de l'IA n'est pertinent que si chaque transformation est traçable, testée et justifiée. Ce cours explique comment combiner l'IA avec des règles de gestion, des contrôles de qualité des données et une documentation des décisions, afin que le processus de nettoyage dans Excel et Google Sheets reste reproductible plutôt qu'opaque. Les participants repartent avec une méthodologie pratique pour profiler les données, automatiser les tâches, détecter les erreurs silencieuses et transmettre les fichiers nettoyés accompagnés d'un historique des modifications.
La formation aborde la conception de flux de travail pour le nettoyage assisté par IA, la prise de décision concernant les données manquantes, les doublons, les types et les valeurs aberrantes, ainsi que les méthodes pour détecter les échecs silencieux tels que la coercition de type et la suppression de lignes. Elle couvre également le profilage de la qualité des données, l'automatisation reproductible dans Excel et Google Sheets, la vérification, le débogage et la livraison finale accompagnée de la documentation.