Excel et après ?

9 février 2021

Excel, et après ? Voici une question simple que vous pourriez nous poser en nous appelant ou en nous envoyant un mail pour nous solliciter. Soyons clair d’emblée, beaucoup d’analyses peuvent être menées avec un tableur. Nous l’utilisons d’ailleurs toujours chez Agaetis lorsque c’est l’outil le plus adéquat pour la tâche à accomplir.


Seulement voilà, quiconque doit multiplier des analyses variées avec Excel (ou ses concurrents Open Source) finit par se demander s’il n’y aurait pas parfois un outil ou une façon de faire plus efficace. La réponse en un mot est “oui”, mais elle ne vous apporte pas beaucoup de valeur. La réponse plus complète, elle, nécessite de se poser quelques questions.


Commencer par l’état des lieux de votre écosystème…


  • Qui utilise Excel au sein de mon organisation pour analyser des données ?

Cette première question recense le nombre de personnes potentielles qui basculeraient vers la nouvelle solution. L’accompagnement dans cette transition sera personnalisé si une seule personne est concernée mais sera plus général s’il s’agit d’un groupe de personnes. Dans le cas où des dizaines de personnes sont concernées, un premier groupe devra être identifié pour être formé. C’est ce groupe d’ambassadeurs qui contribuera à la formation ultérieure de leurs collègues.


  • Quelles données sont utilisées (type, volume, accès…) et quels sont les objectifs ?

Lister les données entrantes et les objectifs de chaque analyse donne une vision globale sur les données à ingérer et sur le format des livrables à produire.


  • Qui bénéficie des conclusions de ces analyses ?

Les livrables produits dépendent des personnes à qui ils sont adressés. Cette question évalue également le nombre de personnes à qui sont destinés les résultats des analyses.


  • Quel est le niveau d’expertise et d’appétence de chacun (programmation, mathématiques…) ? 

Ici il s’agit d’évaluer les compétences en interne et les volontés de chacun à se former sur une nouvelle technologie. Cela permet d’estimer un éventuel besoin d’externalisation ou d’orienter vers une solution peu coûteuse en temps de formation.


… pour bien déterminer vers quelle solution vous tourner.


Les deux solutions les plus répandues sont les logiciels de BI et les notebooks. D’autres solutions plus marginales peuvent être envisagées mais nous ne les aborderons pas ici.


Les logiciels de BI (Business Intelligence) sont conçus pour faciliter l’ingestion de données, sa mise en forme plus ou moins complexe, et sa restitution sous forme de visuels poussés (communément appelés dashboard). Ils ont les défauts de leurs avantages : des visuels préconçus nombreux et paramétrables mais peu flexibles, des outils facilitant l’ingestion de données mais limités, un code propriétaire (1)  maintenu mais pas modifiable. Ils incarnent donc une suite logique à Excel car ils ne nécessitent pas une formation conséquente pour leur prise en main.

Les notebooks sont des interfaces de programmation interactive. Ils sont généralement structurés autour de cellules qui contiennent chacune des lignes de code exécutables indépendamment ou conjointement. Chaque résultat d’une cellule est directement visualisable : simple opération arithmétique, mise en forme de données dans un tableau, graphique… Cette solution nécessite donc la maîtrise d’un langage informatique : Python, R ou encore Julia parmi les plus connus.

Résumons les avantages et inconvénients de chacun :


Le choix de l’outil dépend donc en résumé des compétences que vous avez en interne, du budget et du temps à votre disposition pour effectuer la tâche voulue et de la maintenabilité de la solution obtenue.

Choisir l’une ou l’autre de ces familles d’outils n’est pas non plus irréversible. Que vous hésitiez encore entre les deux ou que vous souhaitiez basculer vers une nouvelle solution, n’hésitez pas à prendre conseil auprès d’entreprises spécialisées.


Note :
1 : Notons qu’il existe quelques logiciels de BI open source

Ressources Agaetis

Connected Tires

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Project Context Michelin aimed to develop a new generation of digital services based on data from connected tires. The goal was to deliver added value to truck fleet managers and maintenance centers worldwide. The challenge lay in the collection, processing, and supervision of massive sensor data, while ensuring robustness, scalability, and relevance of analytics. Objectives The main objective was to establish a technical and architectural framework to: Efficiently collect and process data from connected tires Monitor data flows and measure the impact of business use cases Create a Big Data platform ready to evolve with growing data volumes Mission Duration A long-term engagement , combining initial architectural study, implementation of monitoring systems, and ongoing support. Implementation Agaetis leveraged its Data and Cloud expertise to: Initial architecture study: Define technological and structural choices Platform monitoring: Implement monitoring principles to ensure robustness and availability Load analysis: Evaluate the impacts of various business use cases Big Data framework definition: Integrate best practices to accelerate implementation Data Science work: Perform domain-specific analysis and develop new indicators and services Results Achieved New digital services: Creation of innovative solutions for fleet managers Robust and scalable platform: A Big Data environment ready to handle massive data volumes Operational optimization: Improved traceability and KPI tracking Enhanced innovation: Data transformed into strategic levers for Michelin Key Success Factors Agaetis’ expertise in Big Data and IoT data processing End-to-end methodology: From architecture to Data Science Immersion in the client’s business environment Proactive supervision ensuring robustness and reliability  And You? Are you wondering about: Leveraging data from your connected equipment ? Creating new digital services based on Data? Implementing a robust and scalable Big Data architecture ? 👉 Contact our experts to transform your IoT data into innovative, value-generating services.

Transforming an Application into a Therapeutic Treatment

par David Walter • 6 novembre 2025
Project Context France’s first research foundation dedicated to innovation in pain management aimed to launch a market-ready application resulting from its clinical research and development program. The goal was to transform the app into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health insurance system. Objectives The organization focuses on driving healthcare innovation through extensive collaborations with hospitals, research institutes, universities, and technology companies. The main challenges included: Transforming an application into a Digital Therapeutic (DTx) reimbursed by the national health system. Managing the transition of patients to this new platform. Preparing a new data warehouse to support scientific research. Mission Duration 3 collaborators over 3 years Methodology Agaetis provided its expertise through targeted and structured actions: Audit of existing systems: Evaluation of current infrastructure to identify needs and areas for improvement. Decision support for partner selection: Assistance in choosing competent and reliable technology partners. Technology advisory: Guidance on application architecture, security, and scalability to ensure long-term viability. Results Achieved Development of an application supporting patients in chronic pain management, progressing toward recognition as a reimbursable DTx. Rigorous technical assessment and selection of strategic partners. Adherence to roadmap milestones , ensuring steady progress and alignment with expectations. This project highlights how Agaetis leverages its technological and strategic expertise to transform challenges into innovative, effective solutions — creating tangible value for clients in the healthcare sector.
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