Agents IA pour BigQuery
Un agent Monmo travaille dans BigQuery comme un analyste qui rédige des requêtes SQL avec soin. Il interroge vos jeux de données pour répondre à vos questions en termes simples, explique les requêtes rédigées par d’autres, vérifie les doublons et les données manquantes, et transforme une requête en rapport hebdomadaire dans Google Sheets. Il utilise vos propres accès Google Cloud et demande votre accord avant de créer une table, une vue ou une requête planifiée.
Mis à jour le 2026-11-13 · Commencez gratuitement. Forfaits payants à partir de $15 par mois.
Ce que font les agents dans BigQuery
Répondre à une question avec SQL
Demandez combien de clients ont acheté deux fois au cours de leurs 60 premiers jours. L’agent lit les schémas des tables, rédige la requête, l’exécute et vous donne le résultat avec le SQL correspondant, pour que chacun puisse vérifier la logique.
DemanderCombien de clients ont passé une deuxième commande dans les 60 jours suivant la première, par mois d’inscription cette année ?
Expliquer une requête rédigée par quelqu’un d’autre
Collez une requête de 200 lignes ou indiquez-en une enregistrée. L’agent explique chaque étape simplement, nomme les tables et les jointures, et signale les éléments qui pourraient compter des lignes deux fois ou en exclure.
DemanderExplique étape par étape ce que fait cette requête sur le chiffre d’affaires et dis-moi si elle risque de compter des données deux fois.
Contrôler la qualité des données
L’agent recherche dans une table les clés en double, les valeurs nulles dans les colonnes obligatoires, les dates futures et les jours sans données. Il rédige un court rapport avec la requête utilisée pour chaque contrôle.
DemanderVérifie dans la table des commandes les identifiants de commande en double, les identifiants client manquants et les jours sans données.
Maîtriser la taille des requêtes
Avant d’exécuter une requête volumineuse, l’agent effectue une simulation pour estimer le nombre d’octets analysés, suggère des filtres sur les colonnes partitionnées ou clusterisées et demande votre accord si la requête dépasse la limite que vous avez fixée.
DemanderAvant d’exécuter une requête de plus de 50 GB, montre-moi l’estimation et demande mon accord. Utilise le partitionnement par date quand c’est possible.
Analyser votre export GA4
Si vous exportez vos données Google Analytics vers BigQuery, l’agent interroge directement les tables d’événements pour répondre aux questions que les rapports standard ne couvrent pas, comme les parcours avant un achat ou le comportement d’un segment personnalisé.
DemanderÀ partir de notre export GA4, montre les trois parcours de pages les plus fréquents pendant la session précédant un premier achat.
Créer un rapport récurrent
L’agent rédige la requête une fois, puis l’exécute tous les lundis à 7 h, place le résultat dans Google Sheets ou une source de données Looker Studio et signale les anomalies. Il demande votre accord avant d’enregistrer une requête planifiée dans votre projet.
DemanderTous les lundis à 7 h, exécute la requête hebdomadaire sur le chiffre d’affaires et mets à jour la feuille Revenue. Signale-moi toute anomalie.
Documenter un jeu de données
Pour un jeu de données sans documentation, l’agent répertorie les tables, ce que chaque colonne semble contenir, leurs jointures et les tables qui ne sont plus à jour. Il rassemble le tout dans une page Notion ou Google Docs que votre équipe peut conserver.
DemanderDocumente le jeu de données marketing : ce que contient chaque table, leurs jointures et celles qui semblent inutilisées.
Comment la connexion fonctionne
- 1Vous connectez une seule fois votre propre compte Google ou un compte de service configuré par votre administrateur. L’agent travaille dans les projets et jeux de données accessibles à ce compte, selon ses rôles IAM : les rôles de lecteur de données et d’utilisateur de tâches suffisent pour lire les données et lancer des requêtes.
- 2Vous choisissez les agents qui utilisent BigQuery. Un agent chargé des données ou des finances s’y prête ; ne donnez pas de droits d’écriture aux agents qui ont seulement besoin de lire.
- 3La lecture des schémas et l’exécution de requêtes sont considérées comme des opérations de lecture, dans la limite de taille que vous fixez. L’agent demande votre accord avant de créer, modifier ou supprimer des tables, vues, jeux de données ou requêtes planifiées, ainsi qu’avant de charger ou d’exporter des données.
Autres applications : Analyse et données
D’autres applications de ce type dans lesquelles les agents travaillent, chacune avec sa propre page.
Questions fréquentes
Un agent IA peut-il écrire des requêtes SQL pour BigQuery ?
Oui. Un agent Monmo lit les schémas de vos tables, rédige du SQL standard pour BigQuery, l’exécute et vous montre le résultat avec la requête correspondante. Il précise ses hypothèses, comme la colonne de date utilisée, pour que vous puissiez les corriger avant de vous fier au résultat.
Comment empêcher un agent IA de lancer des requêtes BigQuery coûteuses ?
Fixez une limite dans vos consignes et utilisez les contrôles de BigQuery. L’agent IA estime le nombre d’octets analysés par une simulation et demande votre accord avant de dépasser votre limite. Pour imposer une limite stricte, votre administrateur peut définir des quotas de requêtes personnalisés et ne donner à son compte que les rôles nécessaires.
L’agent peut-il modifier les tables de notre entrepôt de données ?
Uniquement avec votre accord et si son compte dispose des droits d’écriture. La création d’une table, la modification d’une vue, la suppression de données ou l’enregistrement d’une requête planifiée font d’abord l’objet d’une demande sur une carte. L’agent passe par la connexion BigQuery ou utilise son propre navigateur lorsque la connexion ne couvre pas l’opération.
BigQuery est-il adapté aux rapports d’une petite entreprise ?
Souvent, non. Si vos données tiennent dans Google Sheets ou proviennent directement de Google Analytics, ces outils peuvent être plus simples. BigQuery devient utile lorsque les données sont volumineuses, proviennent de plusieurs systèmes ou que vous avez besoin des données brutes d’événements. L’agent peut vous aider à choisir la solution adaptée.
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