Un prompt de visualisation de données est une instruction complète adressée à une IA : vous collez vos données tabulaires, vous dites ce que vous voulez montrer, et l'IA choisit le type de graphique le plus adapté, fournit un code de tracé qui s'exécute tel quel, et explique pourquoi elle a choisi ce graphique. Il convient à toute personne qui prépare un rapport, une figure pour un article ou une revue d'activité : pas besoin d'apprendre la théorie des graphiques, pas besoin d'hésiter entre des dizaines de types de graphiques — copiez le prompt, remplacez les données, et vous obtenez un graphique.
Copiez ce prompt et utilisez-le tel quel
Vous êtes un expert en visualisation de données. À partir des données et de l'objectif que je vous fournis, réalisez une visualisation.
Données :
[Collez vos données tabulaires ou un CSV, en gardant les en-têtes et les unités]
Ce que je veux montrer :
[Rédigez votre conclusion principale en une phrase, par exemple : les ventes ont progressé sur les 6 derniers mois, mais septembre a connu une baisse anormale]
Lecteurs et contexte d'utilisation :
[Rapport à la direction / figure pour un article / revue d'activité — précisez qui va le lire]
Exigences :
1. Recommander un seul type de graphique, et expliquer pourquoi il convient mieux à ces données que les autres
2. Fournir le code Python (matplotlib) complet et exécutable pour tracer le graphique, en utilisant exactement les chiffres que j'ai collés
3. Indiquer les 2 à 3 chiffres clés qui doivent figurer sur le graphique
4. Si les données ne se prêtent pas à un graphique, le dire directement au lieu d'en forcer unRemplacez les trois crochets par vos propres informations
Les crochets marquent les variables : remplacez-les par vos propres informations avant d'utiliser le prompt. Pour les données, collez le tableau d'origine, pas seulement la conclusion : sans les chiffres originaux, l'IA ne peut pas choisir de graphique. Pour ce que vous voulez montrer, écrivez une conclusion et non pas simplement « dessine-moi un graphique », afin que l'IA choisisse le graphique en fonction de la conclusion. Les lecteurs et le contexte d'utilisation déterminent le niveau de détail du graphique : pour la direction, mettez la conclusion en avant ; pour un article, indiquez les unités et les sources. Une fois le graphique obtenu, vous pouvez continuer à poser des questions : « Quelles informations perdrait-on avec un graphique en courbes ? » ou « Passez la palette à des tons sombres adaptés au vidéoprojecteur. » Si le code fourni par l'IA ne s'exécute pas, renvoyez le message d'erreur et demandez-lui de corriger uniquement ces lignes, sans réécrire tout le script.
Vérifiez trois points avant de l'insérer dans votre rapport
Ce prompt ne produit qu'un seul graphique statique : ne l'utilisez pas pour des tableaux de bord en direct ou des affichages interactifs. Avant d'utiliser le graphique, vérifiez trois points : premièrement, que les chiffres du code de l'IA correspondent aux données que vous avez collées, car l'IA recopie parfois mal une valeur ; deuxièmement, que le type de graphique correspond aux données — courbes pour les séries temporelles, barres pour les parts, histogrammes pour les distributions, et séparez les données mélangées avant de tracer ; troisièmement, retirez les informations sensibles des données internes de l'entreprise, en supprimant les noms de clients et les montants réels avant de coller. Si les données ne comptent que deux ou trois chiffres, ne forcez pas le graphique : une conclusion en une phrase est plus claire. Avant de commencer, vous pouvez aussi lire le prompt d'analyse de tableau pour d'abord repérer les tendances et les anomalies, puis décider quoi dessiner.
