J’aime bien les petites fonctionnalités qui ne font pas beaucoup de bruit mais qui corrigent un vrai problème.
Le 23 septembre, Microsoft a ajouté dans Excel une fonction toute simple : quand Copilot modifie un classeur, sa réponse peut maintenant contenir des liens qui emmènent directement vers la feuille, la plage, le tableau ou le graphique concerné.
L’objectif annoncé est de faciliter la revue et de donner davantage confiance dans les modifications.
Ce n’est pas spectaculaire.
C’est précisément pour ça que je trouve le signal intéressant.
« J’ai modifié le fichier » n’est pas une information suffisante
Imagine un suivi logistique avec quinze onglets.
Tu demandes à l’IA d’ajouter une colonne de calcul, de corriger une formule ou de créer un graphique.
Elle répond : « c’est fait ».
Très bien.
Maintenant tu fais quoi ?
Tu repars à la chasse dans le classeur pour comprendre où elle est intervenue ?
Plus l’outil agit directement dans le fichier, plus il doit pouvoir te montrer le chemin qu’il a pris.
Pas forcément une dissertation technique.
Juste : j’ai changé ça, ici.
C’est une différence importante entre une IA qui produit quelque chose et une IA qui travaille dans un outil métier.
La revue doit être plus rapide que la recherche de la modification
On parle beaucoup de validation humaine.
Dans la vraie vie, la qualité de cette validation dépend énormément de l’interface.
Si quelqu’un doit passer dix minutes à chercher ce que l’IA a changé, il va finir par cliquer sur « ok » sans vraiment regarder.
À l’inverse, si le système l’emmène directement sur les trois zones touchées, la revue devient beaucoup plus réaliste.
Pour un tableur, je voudrais au minimum pouvoir répondre à quatre questions :
quelles cellules ou objets ont changé ?
quelles formules ont été ajoutées ou remplacées ?
quelles données servent au calcul ?
est-ce que le résultat peut être comparé rapidement avec l’état précédent ?
On n’a pas besoin d’un audit informatique complet pour chaque formule.
On a besoin que la vérification soit praticable.
Le vrai gain n’est pas seulement dans la vitesse d’écriture
Prenons un tableau de stock.
L’IA peut peut-être ajouter en quelques secondes une formule qu’une personne aurait mis dix minutes à construire.
Le gain paraît évident.
Mais si la personne passe ensuite quinze minutes à comprendre ce qui a été créé, il disparaît.
Le bon outil ne devrait donc pas seulement accélérer la production.
Il devrait accélérer le contrôle.
Ça change aussi la façon d’évaluer une fonction IA.
Je regarderais moins la démo « regardez, il construit le tableau tout seul » et davantage ce qui se passe juste après.
Est-ce que je peux retrouver la modification ?
La comprendre ?
La corriger ?
Revenir en arrière ?
Dans Excel, la confiance se gagne cellule par cellule
Un tableur a une particularité assez cruelle.
Il peut avoir l’air parfaitement propre tout en contenant une formule fausse.
Un total cohérent visuellement n’est pas une preuve.
C’est pour ça qu’une IA intégrée à Excel doit être pensée avec le même réflexe que n’importe quelle modification importante : montrer ce qu’elle a touché et laisser quelqu’un vérifier ce qui compte.
Le lien ajouté par Microsoft paraît minuscule.
Mais il va dans la bonne direction.
Quand l’IA commence à modifier directement nos outils, la transparence la plus utile n’est pas un grand discours sur l’intelligence artificielle.
C’est souvent un bouton qui dit : « voilà exactement ce que j’ai changé ».
Sources
- Microsoft 365 Copilot Release Notes, 23 septembre 2026.
Vous avez un sujet concret à regarder dans votre entreprise ? Parlons-en.