service · tableaux de bord kpi
Je construis des tableaux de bord qui affichent vos indicateurs clés (production, ventes, délais) et se mettent à jour seuls à partir de vos fichiers et logiciels, dans Excel ou en Python.
ce que je fais pour vous
Un tableau de bord KPI rassemble sur un seul écran les quelques indicateurs qui comptent pour piloter votre activité : ce qui a été produit, vendu, livré ou facturé, et ce qui dérape. Je le construis autour des décisions que vous prenez réellement, puis je l'alimente automatiquement depuis vos sources pour que plus personne n'ait à recopier un chiffre.
Dans beaucoup de PME, le reporting consiste encore à exporter des données, à les coller dans un classeur, à refaire les calculs et à mettre à jour les graphiques à la main. C'est long, et chaque manipulation est une occasion d'erreur. Un reporting automatisé fait le même travail en quelques instants, toujours selon les mêmes règles.
Exemple de situation courante. Le gain réel dépend de vos sources et de la fréquence de vos rapports : je l'estime avec vous pendant le diagnostic.
deux approches
Je choisis l'outil en fonction de vos utilisateurs, de vos volumes de données et de la façon dont les chiffres doivent circuler dans l'entreprise.
La solution idéale quand vos équipes vivent déjà dans Excel. Le classeur reste familier, mais les données arrivent toutes seules et les graphiques suivent.
Le bon choix pour les gros volumes, les sources multiples ou les rapports qui doivent partir sans que personne n'ouvre de fichier.
| Votre situation | Tableau de bord Excel | Rapport ou application Python |
|---|---|---|
| Utilisateurs | Équipes à l'aise avec Excel, qui veulent filtrer et manipuler les chiffres | Lecteurs qui veulent un rapport prêt à lire, sans rien manipuler |
| Volume de données | Fluide jusqu'à quelques dizaines de milliers de lignes | Centaines de milliers de lignes et plus |
| Sources | Un ou deux exports, fichiers de saisie | Plusieurs logiciels, bases SQL, API |
| Mise à jour | Un clic sur un bouton, ou l'ouverture du fichier | Tâche planifiée, sans ouvrir aucun fichier |
| Diffusion | Classeur partagé, export PDF | Envoi par e-mail, page consultable sur le réseau interne |
Vous utilisez déjà Power BI ? Power BI n'est pas ma spécialité, et je préfère vous le dire clairement. En revanche, je peux préparer en amont des données propres et structurées (fichiers consolidés, base de données SQL, calculs fiabilisés) pour alimenter les rapports Power BI que vous utilisez.
indicateurs
Un bon tableau de bord tient en une page : cinq à huit indicateurs choisis pour les décisions que vous prenez vraiment. Voici des exemples courants, à adapter à votre activité.
TRS (taux de rendement synthétique : disponibilité × performance × qualité), cadence en pièces par heure, taux de rebut, temps d'arrêt classés par cause, respect du plan de production par ligne ou par équipe.
Chiffre d'affaires par client, famille ou commercial, marge brute en euros et en pourcentage, panier moyen, évolution par rapport à l'année précédente, palmarès des meilleurs clients et produits.
Délais de traitement des factures, des commandes ou des dossiers, encours clients et fournisseurs, retards de paiement, volume de dossiers en attente par personne ou par service.
Taux de service (commandes livrées complètes et à l'heure), valeur et rotation du stock, ruptures, nombre de préparations par jour, délais de livraison par transporteur.
Heures passées par chantier ou par dossier comparées au budget, avancement, taux de facturation, rentabilité par affaire : utile dans le BTP comme dans un cabinet comptable ou de conseil.
Taux de non-conformité, nombre de réclamations et délai de réponse, retours clients, actions correctives ouvertes et en retard, par fournisseur ou par produit.
Un chiffre, une définition. Chaque indicateur est livré avec sa fiche : formule, source des données, fréquence de mise à jour et seuil d'alerte. Tout le monde lit ainsi le même chiffre de la même façon, et le tableau de bord reste compréhensible dans deux ans. Pour choisir vos premiers indicateurs, lisez mon guide tableau de bord KPI pour PME : quels indicateurs suivre.
résultat mesuré
Au sein d'une entreprise industrielle (ETI), j'ai développé des tableaux de bord Python de suivi de la production. Ils mettaient sous les yeux des équipes trois familles d'indicateurs : le rendement, les cadences et les arrêts.
Un tableau de bord ne produit rien par lui-même : il rend les pertes visibles. Quand le rendement, les cadences et les causes d'arrêt sont affichés clairement et à jour, chacun sait où agir en priorité. Ces outils ont contribué à un gain de 10 % de capacité de production.
C'est la même démarche que je propose aux PME : partir des données que vous avez déjà, calculer des indicateurs fiables et les montrer aux bonnes personnes, au bon moment.
Résultat obtenu en entreprise industrielle. Chaque contexte est différent : ce chiffre illustre ce qu'un bon suivi permet, il ne constitue pas une promesse de résultat.
Reconstitution avec des données fictives : TRS, pièces produites, taux de rebut, production journalière comparée à l'objectif et classement des causes d'arrêt.
→ Les pertes visibles, les priorités claires
sous le capot
Le tableau de bord n'est que la partie visible. Derrière, un traitement va chercher les données là où elles se trouvent, les contrôle, calcule les KPI selon des règles écrites une fois pour toutes, puis met l'affichage à jour.
Ci-dessous, le calcul du TRS et de la cadence par machine et par semaine à partir des relevés de production. Chaque relevé indique le temps requis (le temps pendant lequel la machine devait produire, pauses et arrêts planifiés exclus), les arrêts subis, les pièces, les rebuts et le temps de cycle théorique en minutes par pièce. Le résultat alimente un tableau de bord Excel ou un rapport PDF.
import pandas as pd
# Relevés de l'atelier : une ligne par machine et par poste (temps en minutes)
df = pd.read_excel("releves_production.xlsx")
df["semaine"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.strftime("%G-S%V") # 2026-S41
df["temps_theorique"] = df["pieces"] * df["temps_cycle"]
# On additionne d'abord les temps et les pièces par machine et par semaine
cols = ["temps_requis", "temps_arret", "temps_theorique",
"pieces", "rebuts"]
s = df.groupby(["machine", "semaine"])[cols].sum()
# TRS = disponibilité x performance x qualité
fonctionnement = s["temps_requis"] - s["temps_arret"]
s["disponibilite"] = fonctionnement / s["temps_requis"]
s["performance"] = s["temps_theorique"] / fonctionnement
s["qualite"] = (s["pieces"] - s["rebuts"]) / s["pieces"]
s["trs"] = s["disponibilite"] * s["performance"] * s["qualite"]
s["cadence_h"] = s["pieces"] / (fonctionnement / 60) # pièces par heure
# Onglet lu par le tableau de bord Excel
s.round(3).to_excel("kpi_semaine.xlsx", sheet_name="KPI")Deux détails qui comptent. Les temps et les quantités sont additionnés avant de calculer les ratios : faire la moyenne de pourcentages journaliers donnerait un TRS faux dès que les journées n'ont pas la même durée. Et la semaine est repérée par son année et son numéro (2026-S41) : la semaine 1 de deux années différentes n'est jamais mélangée. C'est ce genre de rigueur qui rend un tableau de bord digne de confiance.
méthode
Je pars de vos questions, pas des données disponibles : c'est ce qui fait la différence entre un tableau de bord consulté et un tableau de bord oublié.
30 minutes pour parler de vos décisions : quels chiffres regardez-vous, à quelle fréquence, et d'où viennent les données aujourd'hui ?
Je vous propose une liste d'indicateurs, une maquette de l'écran, les sources à connecter et un prix fixe. Rien ne démarre sans votre accord.
Je connecte les sources, j'écris les calculs et je vous montre une première version. Vous vérifiez les chiffres sur une période que vous connaissez bien.
Tableau de bord testé, fiches des indicateurs, code commenté et notice. Je vous montre comment l'actualiser et le faire évoluer.
tarifs
Trois exemples de projets pour situer votre besoin. Le prix exact figure dans un devis gratuit, fixé avant de commencer.
| Exemple de projet | Ce qui est livré | Prix |
|---|---|---|
| Tableau de bord Excel d'une page à partir d'un export existant : tableaux croisés, graphiques, segments | Classeur prêt à l'emploi, bouton pour actualiser, notice | dès 60 € |
| Reporting automatisé : consolidation de plusieurs fichiers, calcul des KPI et envoi d'un PDF chaque semaine | Macro ou script, tâche planifiée, fiches des indicateurs | dès 90 € |
| Tableau de bord sur mesure relié à une base SQL ou consultable dans le navigateur (application Python) | Outil documenté, base de données, prise en main en visio | dès 180 € |
Ces montants sont des points de départ. Je réponds à votre demande sous 24 h et, après le diagnostic gratuit, vous recevez un devis à prix fixe : le prix annoncé est le prix payé. Les retouches sont incluses tant que le tableau de bord ne fait pas ce qui était convenu dans le devis. Pour une mission longue, je peux aussi intervenir à la journée (250 € par jour). TVA non applicable, art. 293 B du CGI.
faq
Les réponses aux questions que l'on me pose avant de lancer un projet de reporting.
À voir en un coup d'œil ce qui va bien, ce qui dérape et où agir, sans ouvrir dix fichiers. Il regroupe sur un écran ou une page les quelques indicateurs clés de performance (KPI) de votre activité : production, ventes, délais, qualité. Pour être utile, il doit être fiable, à jour et limité aux chiffres qui servent vraiment à décider.
Un premier tableau de bord Excel bâti sur un export existant démarre à 60 €. Un reporting automatisé qui consolide plusieurs sources et envoie un rapport chaque semaine démarre à 90 €, un outil complet relié à une base de données à 180 €. Après un diagnostic gratuit de 30 minutes, vous recevez un devis à prix fixe.
Excel convient très bien quand vos équipes veulent filtrer et manipuler les chiffres elles-mêmes et que les volumes restent raisonnables. Python est préférable pour les gros volumes, les sources multiples et les rapports envoyés automatiquement sans ouvrir de fichier. Les deux se combinent souvent : Python prépare les données, Excel les affiche.
Oui, c'est tout son intérêt. Selon votre organisation, la mise à jour se fait par un bouton « Actualiser », à l'ouverture du fichier ou chaque nuit grâce à une tâche planifiée. Les données sont lues directement dans vos exports, vos fichiers de saisie ou votre base de données, sans copier-coller.
Power BI n'est pas ma spécialité : je construis des tableaux de bord dans Excel ou en Python. En revanche, je peux préparer des données propres et structurées (fichiers consolidés, base SQL, calculs fiabilisés) pour alimenter un rapport Power BI que vous utilisez déjà.
aller plus loin
Un tableau de bord n'est fiable que si les données qui le nourrissent le sont aussi.
Fusion de fichiers, nettoyage et rapports planifiés pour préparer les données de vos indicateurs.
Découvrir · dès 50 €Formulaires de saisie, contrôles et boutons d'actualisation directement dans vos classeurs.
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Basé à Montilliers, en Maine-et-Loire, entre Cholet et Angers, je conçois des tableaux de bord pour les entreprises des Pays de la Loire comme pour celles de toute la France. Tout se fait à distance : échanges par e-mail ou en visio, données anonymisées si vous le souhaitez.
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