Microsoft/Data-Formulator - Générer des visualisations avec l’IA

• Une application de Microsoft Research qui utilise des LLM pour transformer les données et accélérer les tâches de visualisation de données
• Aide les analystes à transformer les données avec l’IA et à créer de riches visualisations de manière itérative
• Contrairement à la plupart des outils d’IA conversationnels où l’utilisateur doit tout décrire en langage naturel, Data Formulator combine les interactions via l’interface utilisateur (UI) et les entrées en langage naturel (NL) pour permettre une interaction plus simple
• Installation via Python PIP ou utilisation possible dans GitHub Codespaces
• Utilisation de base
  • Fournir sa propre clé OpenAI, choisir un modèle (GPT-4o recommandé), puis sélectionner un jeu de données
  • Choisir un type de graphique, puis faire glisser les champs de données vers les propriétés du graphique (x, y, couleur, ...) pour définir l’encodage visuel
• Générer des visualisations au-delà du jeu de données initial
  • Il est possible de saisir dans l’encoding shelf un nom de champ qui n’existe pas dans les données actuelles
    • Cela revient à demander à Data Formulator de créer une visualisation nécessitant un calcul ou une transformation à partir des données existantes
    • Il est aussi possible de fournir en option un prompt en langage naturel pour expliquer et clarifier l’intention (inutile si le nom du champ est explicite)
  • Cliquer sur le bouton Formulate
    • Data Formulator transforme alors les données et instancie la visualisation à partir de l’encodage et du prompt
  • Examiner les données, le graphique et le code
  • Pour créer un nouveau graphique à partir d’un graphique existant, effectuer un suivi en langage naturel
    • Fournir un prompt de suivi (ex. : "N’afficher que les 5 premiers !")
    • Il est également possible de mettre à jour l’encodage visuel du nouveau graphique

[yangeok]

Je vais m'accrocher avec gpt et pandas.

[halfenif]

J’ai l’impression que, si je veux continuer à faire ce genre de travail à l’avenir, il va falloir apprendre de nouveaux outils de développement — ou plutôt de nouveaux langages de programmation.