Analyser des données avec ChatGPT, même en gratuit : le guide 2026

Analyser des données avec ChatGPT, en 2026, se fait sans plugin ni réglage : tu joins un fichier Excel ou CSV à ta conversation, tu poses ta question en français, et ChatGPT écrit puis exécute du code Python pour nettoyer, calculer et tracer des graphiques. Ça marche aussi sur le compte gratuit, avec des quotas plus serrés.

Au passage, on corrige une erreur de la version précédente de cette page, qui réservait l’exécution de code aux abonnés payants : c’est faux depuis mai 2024. Tout ce qui suit a été vérifié le 5 octobre 2026 dans la documentation d’OpenAI.

De Code Interpreter à Advanced Data Analysis : ce qui a changé

La fonction est née en juillet 2023 sous le nom de Code Interpreter, un plugin réservé aux abonnés payants. OpenAI l’a rebaptisée Advanced Data Analysis en août 2023, au moment du lancement de ChatGPT Enterprise. Le 13 mai 2024, avec l’arrivée de GPT-4o, OpenAI l’a ouverte aux comptes gratuits, sous l’intitulé « analyse de données et création de graphiques ».

Depuis, elle a fondu dans l’interface. Plus de plugin, plus de mode à sélectionner : les vieux tutos qui te demandent d’aller dans « Settings », « Beta features » et de cocher « Advanced data analysis » sont périmés. Dès que tu joins un fichier de données et que tu demandes une analyse, ChatGPT lance le code tout seul. Dans le centre d’aide d’OpenAI, la fonction s’appelle désormais simplement « Data analysis with ChatGPT ».

Ce que ChatGPT sait faire avec tes données

Sous le capot, ChatGPT écrit du code Python et l’exécute dans un environnement de type Jupyter, isolé, avec les bibliothèques classiques de la data comme pandas. Il travaille donc vraiment sur ton fichier, il ne se contente pas d’en parler :

• Nettoyer : repérer les valeurs manquantes ou aberrantes, corriger les formats, dédupliquer, harmoniser des colonnes.
• Analyser : moyennes, totaux, tableaux croisés, corrélations, segmentation, tests statistiques.
• Visualiser : histogrammes, courbes, camemberts, nuages de points générés à partir de tes chiffres.
• Croiser plusieurs fichiers : fusionner deux exports, rapprocher des tables sur une clé commune.
• Rendre le code : tu peux ouvrir le code Python qu’il a écrit pour le réutiliser ou l’auditer.

Côté formats, OpenAI cite les tableurs (.xls, .xlsx, .csv), les PDF et les fichiers texte ou de données (.json, .xml, .yaml, .txt, .md). Tu peux aussi attacher un fichier depuis Google Drive, OneDrive ou SharePoint quand ces connecteurs sont disponibles pour ton compte.

Les tableaux et graphiques sont interactifs depuis une mise à jour de mai 2024, mais au 5 octobre 2026, la page des tarifs réserve cette fonction aux offres Plus et au-dessus. Quand tu ajoutes un jeu de données, ChatGPT peut l’afficher sous forme de tableau que tu ouvres en plein écran. Les graphiques sortent en image, et les barres, courbes, camemberts et nuages de points peuvent basculer en version interactive (« Switch to interactive chart »). Tu ajustes, puis tu télécharges le visuel pour le coller dans une présentation.

Analyser un fichier, étape par étape

1. Prépare ton fichier : des en-têtes de colonnes clairs sur la première ligne, une ligne par enregistrement, pas de lignes vides qui coupent le tableau. C’est ce que recommande OpenAI pour obtenir de meilleurs résultats.
2. Ouvre une nouvelle conversation dans ChatGPT et joins ton fichier avec le bouton de pièce jointe, ou importe-le depuis un service connecté.
3. Décris ta question en clair. Par exemple : « Voici mes ventes 2025. Quel mois a fait le meilleur chiffre d’affaires et pourquoi ? Fais-moi un graphique en barres. »
4. Lis la réponse. Ouvre le tableau ou le graphique, et demande des ajustements (« passe en camembert », « enlève les remboursements », « ajoute la moyenne »).
5. Récupère ce qu’il te faut : télécharge le graphique ou le fichier transformé, ou ouvre le code Python si tu veux reproduire l’analyse ailleurs.

Le bon réflexe : découper. Plutôt qu’une consigne géante, avance question par question. Tu gardes le contrôle sur chaque étape et tu repères plus vite si ChatGPT part dans la mauvaise direction.

Un exemple concret

Imagine un export de commandes d’e-commerce en CSV : date, produit, montant, canal d’acquisition. Tu le joins et tu demandes « Répartis le chiffre d’affaires par canal et montre-moi l’évolution mois par mois ». ChatGPT lit les premières lignes pour comprendre la structure des colonnes, écrit le code pandas qui regroupe les données, puis affiche une courbe par canal. Tu vois d’un coup d’œil quel canal décroche, tu demandes le détail d’un mois, et tu exportes le visuel. Le tout sans écrire une ligne de code toi-même.

Prompts ChatGPT pour data analyst : 8 demandes à copier

La qualité de l’analyse dépend beaucoup de la précision de ta demande. Voici des prompts à coller tels quels, à adapter au nom de tes colonnes. Ils suivent l’ordre d’une vraie analyse : comprendre, nettoyer, calculer, montrer, vérifier.

1. Explorer avant de toucher : « Avant toute analyse, décris la structure de ce fichier : nombre de lignes, colonnes, type de chaque colonne, valeurs manquantes et doublons. Ne modifie rien pour l’instant. »
2. Nettoyer en traçant : « Nettoie ce fichier : supprime les doublons, mets les dates au format JJ/MM/AAAA et liste chaque modification avec le nombre de lignes concernées. Donne-moi ensuite le fichier nettoyé en CSV. »
3. Résumer les chiffres : « Calcule le chiffre d’affaires total, moyen et médian par mois et par catégorie, et présente le résultat dans un tableau trié du plus grand au plus petit. »
4. Visualiser : « Trace l’évolution mensuelle du chiffre d’affaires par canal sous forme de courbes, avec un titre et des axes en français. »
5. Chasser les anomalies : « Repère les valeurs aberrantes dans la colonne montant. Explique la méthode utilisée et montre-moi les 10 lignes les plus suspectes. »
6. Tester un lien : « Calcule la corrélation entre le délai de livraison et la note client, dis-moi si elle est statistiquement significative, et rappelle ce qu’une corrélation ne prouve pas. »
7. Croiser deux fichiers : « Fusionne ces deux fichiers sur la colonne ID client et indique combien de lignes n’ont pas trouvé de correspondance, de chaque côté. »
8. Faire vérifier le travail : « Montre-moi le code Python utilisé et liste les hypothèses que tu as faites. Indique ce qui pourrait fausser ce résultat. »

Le dernier est le plus utile de la liste. OpenAI recommande elle-même de relire le code, les sorties et les hypothèses avant de te fier au résultat.

Et le GPT « Data Analyst » ?

Dans le catalogue des GPT, OpenAI propose toujours un GPT officiel baptisé « Data Analyst » (par ChatGPT), qui promet d’analyser et de visualiser les fichiers que tu y déposes. C’est la même promesse que la conversation normale, qui exécute déjà du code sur tes données. Autre raison de ne pas t’y attacher : OpenAI prévoit de retirer les GPT personnalisés le 11 décembre 2026 au profit des plugins. Sa FAQ ne dit rien du sort de ses propres GPT, mais l’entreprise a déjà fermé son GPT officiel DALL·E le 30 août 2026. Mieux vaut prendre l’habitude de travailler dans une conversation classique.

Gratuit ou payant : qui a accès à l’analyse de données ?

L’analyse de données est incluse dans le plan gratuit. La FAQ d’OpenAI sur l’offre Free liste « analyser tes données et en extraire des enseignements » parmi les fonctions du compte gratuit, avec une limite d’usage propre à l’analyse de données. Ce qui change d’une offre à l’autre, ce sont surtout les quotas. Voici ce qu’affiche la page des tarifs au 5 octobre 2026 :

Quelques chiffres précis, tirés de la FAQ d’OpenAI sur les imports :

• Taille : 512 Mo maximum par fichier, quel que soit le plan. Pour un CSV ou un tableur, la limite pratique tombe à environ 50 Mo, selon la taille des lignes. Une image ne doit pas dépasser 20 Mo.
• Rythme : jusqu’à 80 fichiers toutes les 3 heures, mais 3 par jour sur le compte gratuit. OpenAI prévient que ces limites peuvent baisser aux heures de pointe.
• Projets : 5 fichiers par projet en Free, 25 en Go et Plus, 40 en Pro, Business et Enterprise.
• Stockage : 500 Mo de bibliothèque sur le compte gratuit, et un plafond global de 25 Go par utilisateur.

En pratique, le gratuit suffit pour analyser un fichier de temps en temps. Si tu travailles sur des données tous les jours, la limite de 3 imports quotidiens devient vite le vrai frein. Pour les prix de chaque offre, va voir notre article sur ChatGPT Plus.

Pour aller plus loin : ChatGPT Work et le plugin Data

Depuis le 9 juillet 2026, ChatGPT a un second mode, Work, un agent qui mène une tâche longue jusqu’au livrable : recherche, analyse, tableurs, rapports, présentations. Le 10 septembre 2026, OpenAI y a ajouté le plugin Data, qui analyse des données d’entreprise connectées (Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift et d’autres) et fabrique des tableaux de bord interactifs, partageables ensuite avec ton équipe.

C’est pensé pour les équipes : la mise en place passe le plus souvent par l’administrateur de l’espace de travail, qui active les bonnes sources. Les comptes gratuits et Go n’ont qu’un accès limité à Work, sur l’application de bureau. Si tu vis plutôt dans Excel ou Google Sheets, ChatGPT existe aussi en extension pour ces tableurs, avec un accès limité en Free et Go.

Les limites à connaître en 2026

La fonction est solide, mais elle n’est pas magique.

• Elle ne remplace pas ton jugement. ChatGPT peut choisir une méthode statistique ou un type de graphique qui ne correspond pas à ce que tu voulais. OpenAI le reconnaît dans sa documentation. Sur une décision qui compte, vérifie le code et recoupe les chiffres.
• Pas d’accès à Internet depuis Python. L’environnement d’analyse ne peut pas aller chercher des données en ligne ni appeler une API. Si ton analyse dépend de données externes, importe-les ou connecte la source.
• Les PDF scannés et les tableaux en image coincent. ChatGPT peut se tromper en lisant des valeurs dans une image ou une mise en page complexe. Quand les chiffres exacts comptent, donne-lui un tableur ou un fichier texte.
• Les gros fichiers peuvent être lus à moitié. Un fichier peut s’importer sans erreur et rester trop lourd ou trop mal structuré pour une analyse complète. Si le résultat te paraît incomplet, demande-lui de travailler feuille par feuille, ou découpe le fichier. Pour de la vraie ingénierie de données, les outils dédiés restent plus adaptés.
• Tes données ne sont pas forcément privées. Sur les offres personnelles (Free, Go, Plus, Pro), le contenu peut servir à entraîner les modèles d’OpenAI, sauf si tu le refuses dans les paramètres de contrôle des données. Évite d’importer des fichiers clients nominatifs.

Une précision qui traîne dans les vieux articles : non, l’analyse n’est pas bloquée par une « date de coupure des connaissances ». ChatGPT travaille directement sur le fichier que tu lui donnes, donc tes données de 2026 sont parfaitement analysables. La date de coupure ne concerne que ce que le modèle sait du monde, pas les chiffres que tu lui fournis.

Si tu débutes avec l’outil, commence par notre guide pour utiliser ChatGPT avant de te lancer dans l’analyse de données. Et garde le réflexe de base : ChatGPT accélère l’analyse, il ne signe pas tes conclusions à ta place.

Questions fréquentes

ChatGPT peut-il faire de l’analyse de données avancée ?

Oui. Quand tu joins un fichier de données, ChatGPT écrit et exécute du code Python pour nettoyer, calculer, faire des tests statistiques et tracer des graphiques. C’est l’ancienne fonction Advanced Data Analysis, aujourd’hui intégrée par défaut à la conversation.

L’analyse de données de ChatGPT est-elle gratuite ?

Oui, avec des limites. Depuis le 13 mai 2024, le compte gratuit peut analyser des données et créer des graphiques. Il est limité à 3 imports de fichiers par jour et à un quota d’analyse de données plus serré que les offres payantes.

Faut-il activer un plugin Data Analysis dans ChatGPT ?

Non. Le plugin Code Interpreter de 2023 n’existe plus et il n’y a aucun réglage à activer. Il suffit de joindre un fichier et de demander une analyse : ChatGPT lance le code tout seul.

Qu’est-ce que ChatGPT Advanced Data Analysis ?

C’est le nom donné en août 2023 à la fonction d’analyse de données de ChatGPT, d’abord appelée Code Interpreter. Elle fait exécuter du code Python sur tes fichiers. Le nom a disparu de l’interface, mais la fonction est toujours là.

Peut-on analyser des données en langage naturel avec ChatGPT ?

Oui, c’est tout l’intérêt. Tu poses ta question en français (« quel produit a le plus progressé ce trimestre ? ») et ChatGPT traduit lui-même ta demande en code Python, sans que tu aies à programmer.

Quelle taille de fichier ChatGPT accepte-t-il pour une analyse ?

512 Mo maximum par fichier, sur toutes les offres. Pour un CSV ou un tableur, la limite pratique est d’environ 50 Mo selon la taille des lignes.