L’intelligence artificielle transforme progressivement la manière dont les entreprises accèdent à leurs données. Là où l’analyse reposait principalement sur des tableaux de bord, des rapports ou des recherches documentaires, les utilisateurs peuvent désormais poser directement leurs questions en langage naturel.
Qlik Answers s’inscrit dans cette évolution. Initialement centré sur l’exploitation de contenus non structurés grâce notamment au RAG (Retrieval-Augmented Generation), l’outil évolue en 2026 vers une expérience plus largement conversationnelle et agentique. Analyse des données Qlik, recherche documentaire, génération de visualisations, prédiction ou automatisation : découvrons les principales fonctionnalités de Qlik Answers, ses cas d’usage et les conditions nécessaires pour bien l’exploiter.
Qu’est-ce que Qlik Answers ?
Qlik Answers est l’interface conversationnelle d’IA agentique proposée dans Qlik Cloud. Elle permet d’interroger en langage naturel des applications analytiques Qlik ainsi que des contenus non structurés comme des documents, procédures, contrats ou bases de connaissances.
À l’origine, Qlik Answers était principalement orienté vers les questions-réponses sur des contenus non structurés grâce au RAG. Cette approche consiste à rechercher des informations pertinentes dans une base de connaissances avant de les fournir au modèle d’IA afin de générer une réponse contextualisée.
En 2026, son périmètre s’est considérablement élargi. Qlik Answers peut désormais mobiliser différentes capacités agentiques pour rechercher une information, analyser des données, générer une visualisation, exploiter des fonctions prédictives ou déclencher une action métier.
Quelles sont les grandes nouveautés de Qlik Answers en 2026 ?
L’analyse conversationnelle des applications Qlik
Les utilisateurs peuvent dialoguer directement avec une application Qlik : demander un KPI, comparer des dimensions, analyser une tendance ou approfondir un résultat en langage naturel.
Qlik Answers s’appuie sur le contexte de l’application, sa logique métier, ses mesures principales et les droits d’accès de l’utilisateur. Il peut également générer des visualisations et contribuer à créer des feuilles analytiques à partir d’une demande.
Fast Mode et Thinking Mode
Qlik distingue deux modes selon la complexité de la question.
- Le Fast Mode privilégie la rapidité pour les demandes directes portant sur les données structurées : obtenir un chiffre d’affaires, un classement, une évolution ou une visualisation.
- Le Thinking Mode est destiné aux analyses nécessitant plusieurs étapes de raisonnement, des croisements d’informations ou une analyse plus approfondie.
Qlik Answers peut ainsi adapter le traitement à la complexité de la demande.
Qlik Predict en langage naturel
Qlik Answers permet également d’interagir avec Qlik Predict. L’utilisateur peut décrire un problème métier et être accompagné dans la création d’une expérimentation de machine learning depuis l’interface conversationnelle.
Les cas d’usage concernent notamment le churn client, les prévisions de ventes ou l’analyse des risques opérationnels.
Des agents spécialisés pour la gouvernance des données
L’écosystème agentique de Qlik s’étend également à la gouvernance avec des capacités liées à la qualité des données, aux data products, au catalogue et au glossaire métier. On retrouve notamment le :
- Data Quality Agent
- Data Product Agent
- Catalog & Business Glossary Agent
Une meilleure compréhension du vocabulaire métier
La nouveauté la plus récente concerne l’amélioration de la compréhension sémantique. Grâce au nouvel espace de compréhension sémantique, les équipes BI peuvent contrôler et enrichir les descriptions automatiques utilisées par l’IA pour interpréter le modèle de données et ses éléments principaux.
Associée aux glossaires métier, cette fonctionnalité améliore la pertinence des réponses et réduit les ambiguïtés d’interprétation.
De l’insight à l’action avec Qlik Automate
Qlik Answers peut déclencher des workflows Qlik Automate à partir d’une analyse. L’utilisateur ne se contente plus d’identifier un problème : il peut aussi lancer une notification, mettre à jour un système tiers ou exécuter un processus métier directement depuis la conversation.
Quels sont les principaux cas d’usage de Qlik Answers ?
Les principaux scénarios concernent aujourd’hui :
- l’analyse conversationnelle des données par les équipes métier ;
- la recherche dans la documentation interne ;
- l’analyse combinant données structurées et documents ;
- la création assistée de visualisations ;
- l’analyse prédictive ;
- l’automatisation de processus à partir d’insights.
Un responsable commercial peut par exemple demander : « Pourquoi la marge a-t-elle baissé ce trimestre ? » puis approfondir l’analyse par région ou catégorie de produits. Il peut ensuite générer une visualisation et, lorsque le processus est configuré, déclencher une action via Qlik Automate.
Qlik Answers permet ainsi de construire une continuité entre question, analyse, compréhension et action.
Quels sont les facteurs de réussite pour bien utiliser Qlik Answers ?
La qualité des réponses de Qlik Answers dépend fortement de la qualité des modèles de données analytiques sous-jacents. Les entreprises doivent notamment :
- Structurer correctement leurs applications ;
- Documenter les mesures et dimensions ;
- Mettre en place un glossaire métier ;
- Tester les assistants avec des questions réelles ;
- Maîtriser les règles de sécurité et de gouvernance.
L’IA facilite l’accès à la donnée, mais ne remplace pas un modèle analytique bien conçu.
Quelle est la roadmap de Qlik Answers ?
Qlik positionne Qlik Answers comme l’interface centrale de son architecture agentique. Plusieurs agents spécialisés sont déjà disponibles pour analyser les applications, rechercher dans les documents, détecter des anomalies, lancer des prédictions, travailler sur la qualité des données ou déclencher des automatisations.
Les prochaines évolutions annoncées doivent étendre ce périmètre :
- Des capacités multimodales permettant d’interpréter des images et des graphiques ;
- De nouveaux agents, dont des agents dédiés aux pipelines de données ;
- La possibilité d’interroger plusieurs applications au sein d’une même analyse.
Aujourd’hui, l’analyse des données structurées reste limitée au contexte d’une seule application par requête. Une approche multi-applications permettrait de traiter des questions plus transverses, sans devoir regrouper au préalable toutes les données dans un modèle unique.
Qlik prévoit enfin d’élargir le support officiel des langues. L’expérience agentique reste actuellement optimisée pour les questions et réponses en anglais. Les autres langues peuvent fonctionner grâce aux glossaires des applications, mais leur niveau de précision n’est pas encore officiellement garanti.
Qlik Answers ou Qlik MCP Server : quelle différence ?
Les deux solutions participent à la stratégie d’IA de Qlik mais répondent à des besoins différents.
Qlik Answers fournit l’expérience conversationnelle agentique native de Qlik. L’utilisateur peut interagir directement avec ses données, documents et différentes capacités de Qlik Cloud.
Qlik MCP Server permet quant à lui à des assistants et agents externes compatibles avec le Model Context Protocol (MCP) d’accéder de manière gouvernée aux données et fonctionnalités de Qlik.
En résumé : Qlik Answers fournit l’expérience conversationnelle native, tandis que Qlik MCP Server permet de connecter Qlik à des expériences agentiques externes.
Tableau récapitulatif des fonctionnalités de Qlik Answers
Avec Qlik Answers, Qlik fait évoluer l’accès à la Business Intelligence vers une expérience davantage conversationnelle et agentique.
Le RAG permet toujours d’exploiter les connaissances contenues dans les documents, mais Qlik Answers va désormais plus loin en combinant données analytiques, documentation, prédiction et automatisation au sein d’une même expérience.
Pour les entreprises déjà présentes sur Qlik Cloud, l’enjeu consiste donc autant à découvrir ces nouvelles possibilités qu’à préparer correctement leurs modèles de données, leurs glossaires et leur gouvernance.
Altimis Group accompagne les organisations dans la préparation de leur environnement Qlik et l’identification des cas d’usage pertinents pour exploiter Qlik Answers.