Générateur de tableur IA
Décrivez le modèle avec des mots. Un agent IA construit le vrai tableur — colonnes, formules qui se recalculent et prévision quand l’historique le permet — au lieu de vous remettre un tableau de chiffres figés que vous ne pouvez pas modifier.
À quoi servent vraiment les tableurs
Un tableur est un modèle, pas un tableau. Ce qui change d’un cas à l’autre, c’est quelles cellules sont des hypothèses que vous allez discuter et lesquelles sont de l’arithmétique qui en découle.
Trésorerie et runway
Les entrées, les sorties, mois par mois, et le mois où l’argent manque. Les hypothèses ont leurs propres cellules, car tout l’intérêt est de les modifier.
Prévision à partir de l’historique
Collez ce qui s’est passé et obtenez ce qui est probable ensuite — avec une lecture honnête de ce que l’historique permet réellement, plutôt qu’une courbe assurée tracée à travers du bruit.
Budget et réalisé
Le prévu face au réel, l’écart en valeur absolue et en pourcentage, et un signal sur les lignes qui appellent une discussion.
Tarification et unit economics
Trois offres côte à côte pour plusieurs volumes de clients, de sorte que la comparaison relève de l’arithmétique et non de l’intuition.
Plan de recrutement et de capacité
Effectifs, coûts et production dans le temps — le modèle derrière « peut-on se permettre ce recrutement et quand est-il rentabilisé ».
Nettoyage et restructuration de données
Des lignes en vrac en entrée, une feuille structurée en sortie : colonnes séparées, dates normalisées, catégories cohérentes, prête pour un tableau croisé dynamique.
Comment ça marche, en trois étapes
- 1
Décrivez le modèle
Dites ce qu’il doit calculer et ce que vous savez : taux, coûts, effectifs, ou collez l’historique dont vous disposez déjà.
- 2
L’agent le construit
Il organise les colonnes, écrit de vraies formules qui se recalculent, sépare les hypothèses de l’arithmétique et ajoute une prévision quand les données le permettent.
- 3
Modifiez les hypothèses
Dites à l’agent ce qu’il faut ajuster en langage courant, ou exportez vers Excel et pilotez-le vous-même. Dans les deux cas, le modèle est à vous.
Pourquoi c’est mieux qu’un tableau de chatbot
Demandez un tableur à un modèle de conversation et vous en obtenez une image : des chiffres déjà calculés, collés sous forme de texte, morts dès qu’une hypothèse change.
| Un tableau de chatbot | Agent Veii | |
|---|---|---|
| Ce que vous obtenez | Des chiffres déjà calculés, sous forme de texte | Des formules qui se recalculent quand vous modifiez une donnée |
| Hypothèses | Intégrées de façon invisible dans les chiffres | Dans leurs propres cellules, où vous pouvez les contester |
| Calculs | Un modèle de langage qui fait des additions de tête | Le tableur calcule ; l’agent se contente d’écrire le modèle |
| Prévision | Une courbe d’apparence plausible | Une vraie méthode, avec ce que l’historique permet réellement |
| Livrable | Du texte à ressaisir dans Excel | Un fichier à ouvrir dans Excel, Sheets ou Numbers |
| Modifications | On redemande et on reconstruit à la main | Vous dites ce qui a changé ; le modèle se met à jour |
À qui s’adresse cet outil
Fondateurs et chefs de petite entreprise
Il vous faut le chiffre du runway avant jeudi et vous n’allez pas construire un modèle de zéro pour l’obtenir. Décrivez l’activité comme vous le feriez à un expert-comptable et obtenez quelque chose que vous pouvez vraiment modifier quand les hypothèses changent.
Construis un modèle de trésorerie sur 12 mois pour ma boulangerie : 38 k€ de chiffre d’affaires mensuel en croissance de 2 % par mois, 14 k€ de matières premières, 19 k€ de personnel, 4,5 k€ de loyer et charges, 22 k€ en banque aujourd’hui. Dis-moi quel mois devient tendu et ce qui devrait changer.
Finance et opérations
Les modèles récurrents — suivi budgétaire, planification des effectifs, comparaison de fournisseurs — prennent une journée chacun et changent peu d’un cycle à l’autre. Décrivez la forme une fois et régénérez-la avec de nouveaux chiffres au lieu de tout reconstruire.
Construis un plan de recrutement pour l’an prochain : 6 recrutements échelonnés sur les quatre trimestres, coût complet moyen de 78 k€, montée en compétence complète en 4 mois, chiffre d’affaires de 190 k€ par collaborateur productif. Affiche le coût cumulé, la contribution cumulée et le mois où le plan devient positif.
Toute personne avec un historique à exploiter
Vous avez deux ans de chiffres mensuels et une question sur le prochain trimestre. La réponse utile n’est pas qu’une projection — c’est une projection assortie d’une lecture honnête de ce que l’historique permet de conclure.
J’ai 30 mois de volume de tickets de support avec un pic net chaque décembre. Prévois le prochain trimestre, conserve la saisonnalité et dis-moi franchement si 30 mois de données suffisent pour se fier au schéma saisonnier.
Questions fréquentes
Qu’est-ce qu’un générateur de tableur IA ?
C’est un outil qui transforme une description écrite en tableur opérationnel : colonnes, vraies formules et hypothèses placées dans leurs propres cellules. La différence avec un tableau demandé à un modèle de conversation, c’est que le résultat se recalcule — modifiez une donnée et le modèle réagit, au lieu de vous remettre des chiffres figés au moment où ils ont été saisis.
Le générateur de tableur IA est-il gratuit ?
Oui. Veii fonctionne avec des modèles gratuits : construire un tableur ne vous coûte donc rien et aucune carte bancaire n’est demandée à l’inscription.
Écrit-il de vraies formules ou seulement des chiffres ?
De vraies formules. Cette distinction est tout l’enjeu : un modèle de langage qui calcule de tête devine, alors qu’un tableur qui calcule ses propres cellules ne devine pas. L’agent écrit le modèle et le tableur fait les calculs, c’est aussi pour cela que vous pouvez modifier une hypothèse et obtenir une réponse juste.
Puis-je exporter vers Excel ou Google Sheets ?
Oui. Les tableurs s’exportent sous forme de fichier que vous pouvez ouvrir dans Excel, Google Sheets ou Numbers, avec les formules intactes pour qu’il continue de fonctionner hors de l’espace de travail.
Comment fonctionnent les prévisions ?
Les prévisions reposent sur une vraie méthode statistique plutôt que sur une courbe d’apparence plausible, et elles s’accompagnent d’une lecture de ce que votre historique permet de projeter. Une série courte ou bruitée produit une réponse plus large et moins sûre, et l’agent doit le dire plutôt que présenter une courbe lisse comme une certitude.
Puis-je lui fournir mes propres données ?
Oui. Collez les chiffres, importez un fichier ou pointez vers des données déjà présentes dans votre espace de travail. L’agent les lit, les restructure si nécessaire et construit le modèle par-dessus, sans vous demander de les nettoyer d’abord.
Et si je ne suis pas d’accord avec une hypothèse ?
Modifiez-la. Les hypothèses sont volontairement placées dans leurs propres cellules plutôt que fondues dans les calculs : vous pouvez donc les modifier directement dans le fichier — ou dire à l’agent ce qu’il faut changer et lui faire reconstruire les parties concernées.
Peut-il se tromper ?
Il peut construire le mauvais modèle — mal comprendre ce que vous vouliez dire, ou poser une hypothèse que vous n’auriez pas posée. Ce qu’il ne fera pas, c’est se tromper dans l’arithmétique, puisque c’est le tableur qui la calcule. Lisez d’abord les cellules d’hypothèses : c’est là que se situera un désaccord, et c’est la partie qui mérite votre attention.
Construisez votre premier modèle
Créez un espace de travail gratuit, décrivez le modèle et modifiez une hypothèse. Si les chiffres bougent, c’est un modèle — c’est le test.
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