Looker Studio et Data Studio, est-ce le même outil ?

Oui. La documentation de Google consultée le 15/11/2026 nomme l'outil « Data Studio » et précise « anciennement Looker Studio ». Beaucoup de pages et de recherches utilisent encore l'ancien nom.

Peut-on interroger un Google Sheets avec Gemini dans Data Studio ?

Selon Google, l'ancienne expérience de l'analyse conversationnelle prend en charge les fichiers CSV, Google Sheets, Looker et BigQuery ; la nouvelle expérience ne prend en charge que les agents de données BigQuery.

Comment voir la requête SQL générée ?

Cliquez sur « How was this calculated? » sous le résultat, puis ouvrez l'onglet Code. L'onglet Text donne une explication en langage courant.

Looker Studio et Gemini : interroger ses données

Dans Data Studio, le nom que la documentation de Google donne aujourd'hui à l'outil anciennement appelé Looker Studio, une fonction permet de poser des questions à vos données en langage naturel : l'analyse conversationnelle (« Conversational Analytics »), qui s'appuie sur Gemini pour Google Cloud. Vous tapez une question, Data Studio renvoie un graphique ou un tableau, et vous pouvez afficher la requête SQL (langage de requête structuré) qui a servi à le calculer. Ce qui suit vient de la documentation de Google, lue le 15/11/2026. Google y précise que les fonctions Gemini de Data Studio sont en préversion, avec un support limité.

Deux expériences, deux conditions d'accès

	Ancienne expérience	Nouvelle expérience
Qui y a accès	Abonnés Data Studio Pro (anciennement Looker Studio Pro), avec Gemini dans Data Studio activé	Tous les utilisateurs de Data Studio
Sources prises en charge	Fichiers CSV (tableaux en texte simple), Google Sheets, Looker, sources ou agents BigQuery	Agents de données BigQuery uniquement
Pour démarrer	« + Create conversation », puis choix d'une source ou d'un agent	Page « Chat with your data », puis choix d'un agent de données

Pour une petite entreprise dont les chiffres sont dans un Google Sheets, c'est donc l'ancienne expérience, réservée à l'offre Pro, qui s'applique selon cette documentation. Pour analyser un tableur directement, voyez aussi NL-Q Google Sheets.

L'interpréteur de code, qui transforme les questions en code Python pour des analyses plus poussées, demande toujours Gemini dans Data Studio et un abonnement Data Studio Pro.

Les limites documentées

BigQuery : une table à la fois. Pour changer de table, il faut lancer une nouvelle conversation.
Looker (ancienne expérience) : au plus 5 000 lignes par requête.
Questions : les prévisions, la détection d'anomalies et les analyses statistiques avancées ne sont pas prises en charge sans l'interpréteur de code.
Graphiques : courbes, aires, barres, nuages de points et secteurs sont pris en charge ; cartes, cartes de chaleur et infobulles peuvent se comporter de façon inattendue.
Mémoire : une question ne peut s'appuyer que sur les échanges de la conversation en cours.
Langue : la documentation lue ne précise pas les langues prises en charge. Testez vos questions en français sur des chiffres connus.

Voir le SQL : la fonction à utiliser à chaque fois

Sous chaque résultat, « How was this calculated? » ouvre deux onglets :

Code : la requête SQL générée pour BigQuery, et le code Python si l'interpréteur de code est activé ;
Text : une explication en langage courant.

C'est le moment de vérifier la table, la période, les filtres et le calcul, avec la liste de contrôle d'une requête générée. Si un mot vous arrête, comprendre une requête SQL le traduit.

L'avertissement de Google

Google écrit que ces produits peuvent produire des résultats qui semblent plausibles mais sont factuellement inexacts, et recommande de valider toutes les sorties avant de les utiliser. Trois réflexes :

Comparez à un chiffre connu avant de poser une question nouvelle.
Lisez l'onglet Code, pas seulement le graphique.
Reposez la question autrement quand le résultat surprend.

Les conversations et la corbeille

Pour supprimer une conversation, Google indique de l'ouvrir puis de cliquer sur « Move to trash » ; les conversations restées plus de 30 jours dans la corbeille sont supprimées automatiquement.

Avant de brancher vos données

Le compte BigQuery ou la feuille partagée doivent ne donner accès qu'à ce qui est utile. Le principe est le même que pour une base : voir demander un accès en lecture seule.
Des noms de colonnes lisibles aident Gemini à choisir la bonne. Voir le dictionnaire de données.
Le traitement de vos données par Gemini : la documentation renvoie à une page de Google qui explique comment et quand Gemini pour Google Cloud utilise vos données. Lisez-la avant d'y mettre des données personnelles.