1. Un contexte géopolitique qui change la donne

Les politiques commerciales des grandes puissances redessinent les règles du jeu. En 2025 et 2026, les vagues successives de tarifs imposés par l’administration Trump ont déstabilisé les marchés mondiaux.

En 2025, les États-Unis ont lancé une série de nouveaux tarifs sur les marchandises importées depuis la majorité des partenaires commerciaux, parfois appliqués puis suspendus de manière imprévisible, créant une incertitude profonde pour les entreprises et les consommateurs. [usnews.com]

Ces tarifs ont provoqué des hausses de coûts majeures, des pressions inflationnistes et une volatilité boursière significative, faisant de 2025 « l’une des années économiques les plus turbulentes des dernières décennies » selon les analyses du Economic Times. [economicti…atimes.com]

En 2026, l’effet de ces politiques continue de se faire sentir :

• Les importations américaines sont désormais frappées en moyenne par un taux tarifaire effectif de près de 17%, contre moins de 3% en 2024, un niveau inédit depuis les années 1930. [finance-commerce.com]
• Les entreprises et investisseurs doivent composer avec une fragmentation accrue de l’ordre mondial, où les rivalités États-Unis–Chine, les conflits régionaux et les politiques de sécurité économique accélèrent la reconfiguration des chaînes d’approvisionnement et des marchés internationaux. [wellington.com]

Dans ce monde instable, fragmenté et imprévisible, la capacité d’une organisation à exploiter ses données devient un avantage compétitif déterminant.

2. Les perturbations du marché exigent une capacité d’anticipation accrue

Les impacts économiques des tarifs américains ne sont pas théoriques :

• Des secteurs comme la fabrication, l’automobile ou la distribution ont subi des augmentations de coûts allant jusqu’à 15 % en raison de tarifs sur des intrants essentiels comme l’acier et l’aluminium. [ainvest.com]
• Les ménages américains font face à des hausses de prix pouvant atteindre 40 % pour les chaussures et 38 % pour les vêtements selon le Budget Lab de Yale, en raison des coûts répercutés le long de la chaîne économique. [cnbc.com]

Dans ce type de contexte, les organisations capables de simuler, prévoir, optimiser et réaligner rapidement leurs décisions peuvent absorber ces chocs en minimisant les impacts leur rentabilité.

Cela nécessite :

• une gestion rigoureuse de la donnée (qualité, gouvernance, sécurité, intégrité) ;
• des capacités analytiques avancées (modélisation, prévision, scénarios) ;
• des systèmes de veille et de surveillance capables de détecter rapidement les signaux faibles.

3. Pourquoi la maturité analytique devient un bouclier (et un accélérateur!)

Les organisations ayant une maturité analytique élevée – dotées de données proprement gouvernées, centralisées et exploitables– possèdent trois avantages décisifs :

a) Une compréhension en temps réel de l’impact des perturbations

Elles peuvent analyser l’impact des tarifs, des fluctuations de coûts, ou des goulots d’étranglement logistiques sur leurs marges, stocks et délais.
Elles identifient plus tôt les risques émergents liés aux tensions géopolitiques comme celles soulignées par les rapports EY et Wellington pour 2026 (fragmentation, protectionnisme, conflits régionaux, pressions sur les ressources critiques). [ey.com], [wellington.com]

b) Une réactivité accrue pour réallouer leurs ressources

Grâce à la donnée, elles peuvent :

• optimiser leur stratégie d’approvisionnement (coûts, délais, risques, dépendances) ;
• recalculer la profitabilité par produit ou région ;
• ajuster leurs stratégies commerciales ;
• simuler des scénarios (hausse de 10 %, 20 %, 40 % des coûts, fluctuations de change, etc.).

c) Un retour sur investissement tangible et mesurable en intelligence d‘affaires

Les organisations dotées de systèmes analytiques performants ont démontré une capacité supérieure à :

• maintenir leur marge malgré l’augmentation des coûts ;
• réduire les inefficiences opérationnelles ;
• améliorer leur prise de décision dans un environnement mouvant.

(Voir Sources additionnelles à la fin du texte)

4. En 2026, la donnée comme actif critique

La géopolitique des données elle-même – souveraineté numérique, sécurité, flux transfrontaliers, enjeux infonuagiques – influence directement les stratégies d’entreprise. Les panels comme Navigating the Geopolitics of Data du IAPP Global Summit 2026 montrent que la donnée est désormais intégrée dans les enjeux de sécurité nationale, de commerce international et de cybersécurité. [iapp.org]

Les entreprises doivent aujourd’hui penser la donnée comme :

• un actif stratégique ;
• un amortisseur de risques ;
• un multiplicateur de performance ;
• un déterminant de compétitivité internationale.

Conclusion : en 2026, la maturité analytique n’est plus un luxe – c’est une condition de survie

Dans un monde marqué par des tarifs volatils, des tensions géopolitiques croissantes, des chaînes d’approvisionnement fragilisées et une inflation persistante, les entreprises qui réussissent sont celles qui transforment leurs données en avantage stratégique durable.

Elles ne réagissent pas aux crises: elles les prévoient, les modélisent et s’y adaptent avant les autres.

Et à travers cette capacité, elles démontrent de manière très concrète le retour sur investissement des initiatives en informatique décisionnelle, analytiques et guidées par les données (data-driven).

Vous souhaitez savoir comment tirer profit de vos données ?

Si vous souhaitez explorer concrètement comment votre organisation pourrait mieux exploiter ses données, améliorer sa performance opérationnelle ou renforcer sa résilience face aux perturbations du marché, notre équipe serait ravie d’en discuter avec vous. Chez Syntell, nous aidons les entreprises à transformer leurs données en leviers de croissance mesurables grâce à des initiatives BI pragmatiques, adaptées à leur réalité et axées sur le retour sur investissement.

N’hésitez pas à nous contacter pour planifier une conversation exploratoire.

Sources additionnelles

Acropolium. (2025, March 6). Predictive analytics for supply chains: Benefits & applications. https://acropolium.com/blog/why-use-predictive-analytics-in-supply-chains-advantages-use-cases-solutions/

Dresner Advisory Services. (2025, May 29). Improved operational efficiency among top objectives for business intelligence in 2025 [Press release]. PR Newswire. https://www.prnewswire.com/news-releases/improved-operational-efficiency-among-top-objectives-for-business-intelligence-in-2025-302467373.html

Iseri, F., Iseri, H., Chrisandina, N. J., Iakovou, E., & Pistikopoulos, E. N. (2025). AI-based predictive analytics for enhancing data-driven supply chain optimization. Journal of Global Optimization. https://link.springer.com/article/10.1007/s10898-025-01509-1

Kamatala, S., & Bura, C. (2025). AI-driven predictive analytics for streamlined inventory and supply chain management. In Proceedings of the Recent Advances in Artificial Intelligence for Sustainable Development (RAISD 2025). Atlantis Press. https://www.atlantis-press.com/proceedings/raisd-25/126013750

Ko?išová, M., Slota, J., Sukopová, D., & Fi?o, M. (2025). Enhancing operational efficiency with business intelligence: Industrial applications. Advances in Science and Technology Research Journal, 19(7), 252–265. https://www.astrj.com/pdf-203797-125443

McKinsey & Company. (2024, June 13). Harnessing AI and analytics for advanced procurement strategies. https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/revolutionizing-procurement-leveraging-data-and-ai-for-strategic-advantage

McKinsey & Company. (2025). Transforming procurement functions for an AI-driven world [Industry report as cited by DigitalCommerce360]. https://www.digitalcommerce360.com/2025/11/11/ai-procurement-mckinsey-report/

McKinsey & Company. (2024, June 25). Leveraging data & AI to reshape procurement. Procurement Magazine. https://procurementmag.com/technology-and-ai/mckinsey-leveraging-data-ai-to-reshape-procurement

Ogunsola, K. O., Balogun, E. D., & Ogunmokun, A. S. (2025). Optimizing operational efficiency through business intelligence and data-driven strategic decision-making. International Journal of Academic Management Science Research, 5(3). http://ijeais.org/wp-content/uploads/2025/3/IJAMSR250313.pdf

Rabadiya, S. (2025, April 7). Business intelligence strategy: Your roadmap to data-driven success. SR Analytics. https://sranalytics.io/blog/business-intelligence-strategy-your-roadmap-to-data-driven-success/

Roopesh. (2025). Advanced analytics in procurement in 2025: Current state and future state. The Analyst. https://theanalyst.in/2025advancedanalytics

Mais dans la réalité des organisations, la valeur de l’IA ne réside pas dans la technologie en elle-même, mais dans la capacité à résoudre des problèmes concrets d’affaires grâce à des données fiables et bien exploitées. 

Chez Syntell, nous croyons que l’IA n’est pas une fin en soi, mais un levier stratégique, qui ne donne son plein potentiel que lorsqu’il est : 

1. Ancré dans une compréhension fine des enjeux d’affaires; 

2. Bâti sur des données bien structurées et gouvernées; 

3. Déployé dans un cadre structuré, géré et opérationnalisé (MLOps) 

La donnée avant la technologie 

Un algorithme, aussi sophistiqué soit-il, ne vaut que par la qualité des données qui l’alimentent. Trop souvent, les projets d’IA échouent non pas à cause des modèles, mais à cause de données fragmentées, incomplètes ou mal documentées. 

Notre expérience auprès de grandes organisations nous le démontre : l’actif informationnel est le véritable moteur de l’IA. 

C’est pourquoi, avant même de parler d’apprentissage profond (Deep Learning), d’IA générative ou de modèles prédictifs, nous commençons par accompagner nos clients dans la structuration, la gouvernance et la valorisation de leurs données. C’est ce travail en amont qui transforme l’IA d’un projet expérimental en un outil stratégique. 

Un impact mesurable sur la performance 

Chez Syntell, nous mesurons la réussite d’un projet IA non pas par la complexité de l’algorithme déployé, mais par les gains tangibles pour l’organisation : 

• Réduction des coûts opérationnels 

• Amélioration de la qualité des décisions 

• Automatisation de tâches répétitives à faible valeur ajoutée 

• Détection plus rapide d’anomalies ou de risques 

• Optimisation des processus critiques 

L’IA devient alors un accélérateur de performance, intégré aux activités quotidiennes et aligné sur les objectifs stratégiques de l’entreprise. 

MLOps : la clé de l’opérationnalisation durable 

Trop souvent, les projets d’intelligence artificielle s’arrêtent à la phase de preuve de concept. Pourtant, c’est dans l’opérationnalisation que se joue la vraie création de valeur. C’est là qu’intervient le MLOps (Machine Learning Operations), un ensemble de pratiques qui permet de déployer, surveiller et maintenir les modèles d’IA en production de manière fiable et évolutive. 

Chez Syntell, nous considérons le MLOps comme un pilier fondamental de tout projet IA sérieux. Il permet de : 

• Déployer les modèles en production via des pipelines CI/CD robustes et automatisés ; 

• Surveiller en continu la performance, la robustesse et la fiabilité des modèles, pour détecter les dérives ou les baisses d’efficacité ; 

• Réentraîner les modèles automatiquement lorsque les données évoluent ou que les performances se dégradent ; 

• Mettre à disposition les nouvelles données en continu, assurant que les modèles restent alignés avec la réalité opérationnelle. 

Cette approche permet de passer d’un projet expérimental à une solution stratégique, intégrée aux processus d’affaires. Elle réduit les risques d’échec, augmente la résilience des modèles et assure une amélioration continue des performances. 

Une approche humaine et pragmatique 

L’intelligence artificielle n’est pas seulement une question de technologie : c’est aussi une question de changement organisationnel et culturel. 

Mettre en place des solutions d’IA performantes exige de mobiliser des équipes pluridisciplinaires : experts métiers, TI, analystes de données, direction… Tous doivent être impliqués pour garantir la pertinence et l’adoption des solutions. 

C’est pourquoi Syntell mise sur une approche humaine et collaborative, qui favorise la co-construction des projets et la montée en compétence des équipes internes. Nous cherchons moins à « imposer une technologie » qu’à outiller les organisations pour qu’elles s’approprient l’IA durablement. 

Le pragmatisme au service de l’innovation 

Le discours entourant l’IA est parfois teinté de promesses futuristes, difficiles à traduire en valeur immédiate. Notre rôle est d’amener l’innovation sur le terrain de l’utile et du concret. 

Concrètement, cela signifie : 

• Prioriser des projets qui répondent à des enjeux stratégiques clairs 

• Définir des cas d’usage réalistes et mesurables 

• Déployer des solutions par étapes, en générant des gains rapides 

• Capitaliser sur les succès pour élargir progressivement l’adoption 

Ce pragmatisme assumé fait partie de notre ADN : il permet d’éviter les projets pilotes sans lendemain et d’ancrer l’IA dans la stratégie d’affaires de l’organisation. 

L’IA comme levier de transformation 

Bien utilisée, l’IA n’est pas seulement un outil technologique ; c’est un vecteur de transformation organisationnelle. 

En permettant de tirer pleinement parti des données disponibles, elle aide les entreprises à : 

• Anticiper plutôt que réagir 

• Décider plus rapidement et avec plus de confiance 

• Libérer du temps pour des activités à plus forte valeur ajoutée 

• Mieux servir leurs clients ou leurs usagers 

Cette transformation est durable lorsque les bases sont solides : une gouvernance claire, des données fiables, une vision partagée et des équipes mobilisées. 

Conclusion 

L’intelligence artificielle ne doit pas être perçue comme une promesse technologique abstraite, mais comme un outil stratégique au service des données et des enjeux d’affaires. 

Chez Syntell, notre conviction est simple : investir dans la donnée, dans la compréhension du contexte et dans l’opérationnalisation structurée des modèles, c’est la meilleure façon de transformer l’IA en levier de performance durable. 

Parce qu’au fond, l’IA n’a de valeur que si elle vous aide à mieux décider, mieux agir et mieux performer. 

Syntell et Frontmatec – une réussite analytique | Webinaire Gratuit

Dans ce webinaire animé par Louis Cloutier, VP Innovation et Alain Rivet, directeur au développement stratégique, vous aurez l’occasion unique d’entendre Mathieu Hamel, Directeur Innovation et R&D chez Frontmatec, qui nous partage les coulisses d’une transformation analytique réussie — rendue possible grâce à l’expertise de Syntell et aux solutions Microsoft Power BI et Fabric.

Un rendez-vous incontournable pour toute organisation qui souhaite mieux tirer parti de ses données!

L’analytique informationnelle : une vision claire de vos performances

C’est la première brique d’une stratégie de données efficace. L’analytique informationnelle — aussi appelée analytique descriptive — se concentre sur l’observation et l’interprétation des données historiques. Elle permet de suivre les indicateurs de performance, d’évaluer les résultats passés et de mieux comprendre ce qui s’est passé.

Vous avez besoin de :

• Suivre l’évolution de vos ventes par segment ?
• Visualiser vos performances marketing par campagne ?
• Exposer les bris de machines pour planifier la maintenance préventive ?
• Analyser l’évolution de la consommation d’énergie par bâtiment ?

L’analytique informationnelle transforme vos données brutes en tableaux de bord compréhensibles et actionnables, accessibles à tous les niveaux de l’organisation.

Objectif : Prendre des décisions éclairées, fondées sur des faits plutôt que sur des intuitions.

L’analytique avancée : anticipez les tendances, optimisez vos actions

Une fois que vous avez une lecture fiable de votre passé et de votre présent, il est temps de regarder vers l’avenir. L’analytique avancée repose sur des algorithmes prédictifs, des modèles statistiques et de l’intelligence artificielle pour extraire des patterns complexes, anticiper des événements et recommander des actions.

Elle permet de répondre à des questions stratégiques telles que :

• Quels clients risquent de nous quitter ?
• Quels employés présentent un risque de départ élevé ?
• Quels équipements risquent de tomber en panne ?
• À quoi ressemblera la demande client le mois prochain ?
• Comment optimiser l’affectation des ressources en période de pointe ?

Ces analyses permettent de passer d’un mode réactif à un mode proactif, dans tous les domaines : marketing, ressources humaines, opérations, finances, etc.

Objectif : Optimiser vos décisions, au-delà du constat, en les appuyant sur des modèles probabilistes et non seulement descriptifs.

Deux approches, une même infrastructure de données

Chez Syntell, nous croyons que l’analytique informationnelle et l’analytique avancée ne s’opposent pas : elles se renforcent mutuellement. Les données brutes — qu’elles soient utilisées dans un cadre descriptif ou prédictif — passent par les mêmes canaux de valorisation, sont soumises aux mêmes règles de gouvernance, et s’appuient sur une infrastructure commune et robuste.

C’est ce socle partagé qui permet de consolider les analyses dans des tableaux de bord unifiés, où l’on peut retrouver, par exemple, le taux d’absentéisme (informationnel) aux côtés du risque de départ d’un employé (avancé).

Comparer les deux approches

Le bon dosage selon votre maturité analytique

Pas besoin d’être une multinationale pour exploiter l’analytique avancée. Mais il est essentiel de partir sur de bonnes bases :

• Des données fiables et bien modélisées
• Une pratique établie d’analytique descriptive
• Des objectifs d’affaires clairs (pas d’IA juste pour l’IA !)

C’est pourquoi nous recommandons une approche progressive, intégrée dans une démarche d’informatique décisionnelle bien enracinée.

Vous voulez passer au niveau supérieur ?

Chez Syntell, nous ne nous contentons pas de livrer des outils : nous aidons les organisations à bâtir une culture de la donnée, à tous les niveaux. Que vous amorciez vos premiers tableaux de bord ou que vous planifiiez un projet d’IA appliquée, nous vous accompagnons avec une approche personnalisée, centrée sur vos enjeux d’affaires concrets.

Parlons de vos objectifs. Ensemble, faisons de vos données un levier de croissance durable!

D’où vient le terme « intelligence d’affaires » ?

Le terme « intelligence d’affaires » est une traduction directe de l’expression anglaise business intelligence (BI), un terme tout à fait approprié dans cette langue. Si la traduction littérale du terme est largement utilisée dans l’industrie, elle demeure un anglicisme, comme le souligne l’Office québécois de la langue française (OQLF), qui recommande plutôt l’usage de « informatique décisionnelle » dans ses fiches terminologiques officielles (voir Grand dictionnaire terminologique – OQLF).

Par ailleurs, « intelligence d’affaires » peut prêter à confusion : parle-t-on ici d’intelligence humaine, d’intelligence artificielle, ou de stratégie d’entreprise ? L’ambiguïté est réelle, surtout pour un public non spécialiste.

Pourquoi Syntell préfère « informatique décisionnelle »

Le terme « informatique décisionnelle » désigne plus clairement ce dont il est question : l’ensemble des outils et des systèmes qui permettent de transformer les données brutes en informations exploitables pour soutenir la prise de décision.

Il s’agit d’une discipline au croisement de la technologie et de la gestion, qui regroupe :

• L’entreposage et la modélisation des données (entrepôt de données, magasin de données)
• L’analyse et la visualisation (rapports, tableaux de bord)
• L’aide à la décision (indicateurs de performance, modélisation)
• Et de plus en plus, l’analytique avancée (modèles prédictifs, apprentissage machine)

Parler d’informatique décisionnelle, c’est remettre l’accent sur la finalité de ces outils : soutenir les orientations stratégiques et améliorer la performance organisationnelle en permettant aux décideurs de prendre des décisions éclairées basées sur les faits et non sur l’opinion.

Une question de rigueur… mais aussi de culture

Chez Syntell, nous accompagnons depuis plus de 35 ans des organisations publiques et privées dans la mise en valeur de leurs données. Notre approche repose sur des solutions analytiques robustes, mais aussi sur une communication claire, accessible et rigoureuse.

Le choix de notre vocabulaire reflète cette posture. Utiliser le terme « informatique décisionnelle », c’est faire le choix :

• D’une culture de la donnée enracinée dans la réalité des organisations québécoises;
• D’un français professionnel et normé (conformément aux recommandations de l’OQLF);
• D’une communication précise, qui évite les anglicismes inutiles.

Ce positionnement s’inscrit dans un mouvement plus large visant à mieux encadrer l’usage de la langue dans les secteurs technologiques, notamment à travers des initiatives comme celles du Référentiel des compétences numériques et des travaux du CEFRIO (aujourd’hui poursuivis par le Réseau Action TI).

En conclusion

Les mots façonnent notre compréhension des outils, des concepts et des rôles qu’ils jouent. Choisir informatique décisionnelle, c’est choisir un terme qui nous ramène constamment à la finalité de la discipline : supporter de meilleures décisions.

Cette nouveauté ouvre la porte à de nombreux cas d’utilisation intéressants. Cet article vous permettra de découvrir cette fonctionnalité et vous fournira des liens pour explorer plus en profondeur cette nouveauté. 

Comment activer cette nouvelle option 

Il faut aller dans les Options de Power BI Desktop et activer la fonctionnalité qui vient de sortir en préversion. Un redémarrage de l’application sera nécessaire. 

Aperçu de la fonctionnalité 

Un peu comme pour la vue DAX, il est possible de se créer plusieurs onglets de requêtes TMDL qui seront sauvegardés avec le reste. 

Les tables et colonnes sont visibles dans la section de droite et il est possible de générer le script à partir d’un objet via une commande. 

Par exemple pour générer le script pour toute une table : 

Il est aussi possible de générer un script pour ajouter ou modifier juste une colonne : 

Vous pouvez aussi glisser-déposer un objet (« drag and drop ») dans le script. 

Cas d’utilisation 

Cela ouvre la porte à plusieurs facilitants intéressants : 

1. Transférer un sous-ensemble d’un modèle à un autre (ex. dimension temps, date d’actualisation, groupe de calculs, mesures etc.) 

2. Rechercher et remplacer du texte en masse 

3. Fournir des extraits de modèle dans un article ou un courriel 

4. Mieux comprendre ce qui est défini dans le modèle (vous pouvez scripter tout le modèle) 

Et comme le script TMDL est exécuté à même Power BI Desktop, il n’est pas nécessaire de redémarrer l’application pour que les changements soient effectifs. Auparavant, il était possible d’utiliser Visual Studio Code avec une extension TMDL mais les changements n’étaient pas reflétés à moins d’un redémarrage de Power BI Desktop. 

Pour aller plus loin 

Annonce et documentation officielle : 

Deep dive into TMDL view for Power BI Desktop (Preview) 
https://powerbi.microsoft.com/en-us/blog/deep-dive-into-tmdl-view-for-power-bi-desktop-preview/ 

Tabular Model Definition Language (TMDL) 
https://learn.microsoft.com/en-us/analysis-services/tmdl/tmdl-overview?view=asallproducts-allversions 

Work with TMDL view in Power BI Desktop (preview) 
https://learn.microsoft.com/en-us/power-bi/transform-model/desktop-tmdl-view 

Autres articles très intéressants sur l’utilité du format TMDL : 

Why Power BI developers should care about the Tabular Model Definition Language (TMDL) 
https://endjin.com/blog/2025/01/why-power-bi-developers-should-care-about-the-tabular-model-definition-language-tmdl 

Why Power BI developers should care about Power BI projects (PBIP) 
https://endjin.com/blog/2024/08/why-power-bi-developers-should-care-about-power-bi-projects 

Mot de la fin 

Dans mes tests, j’ai rencontré certains problèmes avec les caractères accentués. Le script produit générait des erreurs et ne pouvait pas être transféré à d’autres modèles. Puisqu’il s’agit d’une fonctionnalité en préversion, il faut être conscient que cela peut arriver. Mais à la cadence où le produit évolue on peut espérer que ces problèmes seront rapidement résolus. 

SYNTELL a une expertise reconnue avec les projets analytiques et la plateforme Power BI. N’hésitez pas à nous contacter si vous avez besoin d’accompagnement avec votre projet.  

Pourquoi la Littératie des Données Est Essentielle pour Votre Organisation | Webinaire Gratuit

Avec la place grandissante des données dans les organisations, il devient crucial que tous les employés (ou presque) sachent travailler efficacement avec les données.

C’est là qu’intervient la littératie des données !

Dans ce webinaire, vous découvrirez :

• Ce qu’est la littératie des données
• Pourquoi elle est indispensable dans les organisations modernes
• Comment aider vos équipes à développer ces compétences

Que vous soyez dirigeant, gestionnaire ou collaborateur, comprendre et utiliser les données est un avantage clé pour rester compétitif dans l’ère numérique.

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Pourquoi se certifier? 

Microsoft offre un catalogue impressionnant de certifications. Mais quelles sont les principales raison de se certifier? Selon cet auteur, la raison principale serait de permettre d’établir sa crédibilité en tant que spécialiste d’une technologie?: 

Les autres raisons énoncées sont?: 

• Faciliter l’évolution de sa carrière 

• Augmenter sa rémunération en accédant à des postes supérieurs ou en obtenant une reconnaissance de la part de son employeur 

• Certaines études indiquent que 37% des personnes ayant obtenu une certification ont vu leur salaire augmenter 

• Dans tous les cas, l’employeur sera en mesure de reconnaître l’effort déployé pour obtenir la certification 

Chez SYNTELL nous avons constaté que la certification est un outil supplémentaire pour s’assurer qu’un candidat ou employé a acquis les connaissance suffisantes pour intervenir sur certains projets. Si vous libérez du temps à un employé pour qu’il se développe dans une nouvelle technologie, n’est-il pas pertinent de vérifier sa progression en lui demander de passer l’examen de certification? 

Durée de validité d’une certification et renouvellement 

Dorénavant, après un an, il est possible de renouveler gratuitement une certification en passant un petit test qui valide que le professionnel a continué de suivre l’évolution du produit. Celui-ci dispose de six (6) mois après la durée normale de la certification pour le faire autrement il devra reprendre l’examen payant. Et Microsoft envoie des courriels de rappel. C’est à livre ouvert et il est possible de refaire plusieurs fois ce test. Bref c’est une manière simple de conserver sa certification pour une année supplémentaire. 

Tous les détails sont ici et ce diagramme permet de visualiser le principe?: 

Informations sur la certification Microsoft Fabric 

Écusson obtenu :

Pour aller plus loin 

Il est possible de se tester via un «?PRACTICE ASSESSMENT?» gratuit de 50 question. En plus de pouvoir valider chacune de vos réponses au fur et à mesure, vous obtiendrez une explication. À la toute fin de la pratique, vous recevrez votre résultat final et pourrez voir toutes vos réponses ainsi que l’explication dans un format facile à imprimer pour révision ultérieure. Par exemple?: 

Vous pouvez le refaire plusieurs fois et les questions vont changer. Bref, un bel outil pour identifier dans quel volet vous devriez consacrer vos études. 

Il y a du contenu pour étudier la théorie sur Microsoft Learn, et la durée estimée pour parcourir le contenu est de 4 jours?: 

Microsoft suggère de faire plusieurs fois la pratique afin d’obtenir un résultat au-dessus de 80% avant de tenter l’examen. 

Comme pour toute certification Microsoft ou autre fournisseur, il y a toujours des offres commerciales ($)pour mieux vous préparer à l’examen. À l’écriture de ces lignes, j’ai pu trouver celles-ci?: 

• UDemy?: Microsoft Fabric – DP-600 Exam Preparation – 19,95 $CAN – En ligne 

• Microsoft Fabric Analytics Engineer (DP-600) – 3285 $CAN – En ligne ou en personne 

D’autres bloggeurs proposent aussi des ressources pour vous préparer, parfois avec des vidéos pour ceux qui préfèrent ce format pour s’instruire?: 

• DP-600 Exam Preparation Study Resources 

• DP-600 Fabric Analytics Engineer Exam: First Impressions and Learning Tips! 

• DP-600 EXAM PREPARATION COURSE | Video 1 of 12 (Introduction) 

Faites ce que je dis … et ce que je fais! 

Dans mon cas, j’ai obtenu ma certification le 18 décembre 2024 avec une note de 875/1000. J’ai pris deux jours et demi (2 ½) pour me préparer mais il est certain que mon expérience avec Power BI a beaucoup aidé. Et j’avais eu la chance de travailler avec des projets ETL avec Fabric. La majorité des questions portaient sur les modèles sémantiques Power BI, le T-SQL dans un contexte BI et les notebook PySpark.  

Mot de la fin 

Vous avez maintenant en main toute l’information nécessaire afin de débuter votre apprentissage si vous souhaitez obtenir cette certification. Bien qu’elle exige des connaissances variées, il est possible que votre parcours professionnel vous ait préparé à relever ce défi qui a le potentiel de propulser votre carrière encore plus loin. 

SYNTELL a une expertise reconnue avec les projets analytiques et la plate-forme Power BI. N’hésitez pas à nous contacter si vous avez besoin d’accompagnement avec votre projet.  

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