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Lire des CSV, écrire du SQL, créer des formules Excel, expliquer ce que disent les chiffres.
Un prompt, quatre réponses côte à côte : ChatGPT, Claude, Gemini et Grok dans Compare Mode
Le travail sur les données se divise en trois couches : écrire du code (SQL, pandas en Python), expliquer ce que dit un jeu de données, et produire le récit — graphiques et commentaires — autour du résultat. Les quatre modèles couvrent ces couches de façon différente.
Les quatre savent lire un petit CSV collé dans une conversation, mais lire n’est pas calculer. Pour une vraie analyse, demandez à un modèle d’écrire le code et de l’exécuter (dans MultipleChat, ChatGPT et Claude peuvent l’exécuter dans un bac à sable sur votre fichier importé), puis demandez le commentaire.
Claude écrit le code de pipeline de données le plus fiable — SQL, pandas, dplyr — et rédige les commentaires les plus lisibles autour des résultats. Il traite aussi les questions du type « pourquoi ces chiffres sont-ils ainsi ? » avec le plus de rigueur.
Essayez ce prompt
Point fort
Meilleur code de pipeline de données, meilleurs commentaires, prudent sur les réserves ; peut exécuter du code dans un bac à sable.
Point faible
Plus lent que ChatGPT pour les requêtes courtes.
Quand l’utiliser
SQL, pipelines pandas, commentaires d’analyste.
Point fort
Exécute du code sur les données importées : les chiffres sont calculés plutôt que prédits.
Point faible
Ses commentaires signalent moins de réserves que ceux de Claude.
Quand l’utiliser
Analyse de bout en bout dans une seule conversation, explorations rapides de CSV.
Point fort
Intégré aux applications de Google, fonctionne avec Sheets et BigQuery.
Point faible
Réponses plus verbeuses par défaut.
Quand l’utiliser
Flux de travail dans l’écosystème Google, analyse directement dans Sheets.
Point fort
Interprétations percutantes et directes.
Point faible
Moins fiable pour les manipulations de données complexes.
Quand l’utiliser
Second avis rapide sur une analyse déjà réalisée.
Classement revu en octobre 2026 sur la base des modèles phares actuels de chaque fournisseur : OpenAI GPT-6.1 Sol et GPT-6 Astra, Anthropic Claude Opus 5.5 et Sonnet 5.5, Google Gemini 4 Argon et xAI Grok 4.7. Les notes reflètent notre appréciation éditoriale des résultats typiques en analyse de données, et non un benchmark publié.
Le SQL/pandas fonctionne-t-il vraiment sur votre schéma ?
Signale-t-il les biais, les problèmes d’échantillon, les cas limites ?
Sait-il expliquer ce que signifient les chiffres à un non-analyste ?
Peut-il exécuter du code sur votre fichier, ou seulement décrire ce que ferait le code ?
Claude pour écrire la requête. Pour lancer une analyse sur un fichier importé, utilisez ChatGPT ou Claude avec le bac à sable de MultipleChat.
N’importe lequel des quatre. Tous gèrent bien les formules Excel et Sheets ; demandez une explication d’une ligne pour chaque partie afin de pouvoir la vérifier.
Parfois. Posez toujours la question explicitement : « Quel est l’artefact le plus probable ? » — tous font mieux avec un petit coup de pouce dans le prompt.
Pas son jugement. Elle réduit la part fastidieuse d’ingénierie des données ; choisir quelle analyse mener reste votre affaire.
Compare Mode envoie un même prompt à ChatGPT, Claude, Gemini et Grok et affiche les réponses en colonnes parallèles : vous pouvez ainsi vérifier ce classement sur vos propres données. L’offre Pro à 20 $/mois inclut les quatre, plus Perplexity.
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Pour aller plus loin
Envoyez une même demande à plusieurs modèles et voyez quelle réponse tient la route.
HumanizerRéécrivez vos brouillons IA avec un autre modèle pour un rendu naturel.
GratuitHumanisez vos textes IA sans payer, avant de passer à une offre payante.
DétecteurRepérez les tournures typiques de l'IA, puis retravaillez ce qui doit l'être.
GuideComprenez ce que mesurent les détecteurs et comment écrire honnêtement.
Espace de travailChatGPT, Claude, Gemini, Grok et Perplexity dans un seul espace de travail.
Outils gratuitsCommencez par les outils gratuits, passez au payant quand le multi-modèle fait gagner du temps.
