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Préparation PL-300

Guide complet de l'examen PL-300 - Power BI Data Analyst

Vue d'ensemble de la certification

L'examen PL-300 évalue vos compétences en tant qu'analyste de données Power BI. Cette certification reconnaît votre capacité à concevoir et déployer des solutions d'analyse avec Power BI, incluant la préparation des données, la modélisation, la visualisation et la sécurisation des ressources.

1. Préparer les données (25-30%)

1.1 Obtenir ou se connecter aux données

Identifier et se connecter à des sources de données ou à un modèle sémantique partagé

Power BI permet de se connecter à une multitude de sources de données : fichiers Excel, bases SQL Server, services cloud, API web, etc. Un modèle sémantique partagé est un dataset publié dans le service Power BI que plusieurs rapports peuvent réutiliser.

Points clés :

  • Utiliser "Obtenir des données" pour accéder aux connecteurs
  • Comprendre la différence entre connexion en direct et import
  • Savoir naviguer dans les sources de données disponibles

Changer les paramètres de source de données

Les paramètres incluent les informations d'identification (authentification), les niveaux de confidentialité qui déterminent comment Power BI peut combiner les données de sources différentes, et les chaînes de connexion.

Niveaux de confidentialité :

  • Public : données accessibles à tous
  • Organisationnel : données visibles dans l'organisation
  • Privé : données confidentielles isolées

Choisir entre DirectQuery et Import

Import : les données sont stockées dans le modèle Power BI, permettant des performances rapides mais nécessitant des actualisations périodiques.

DirectQuery : les requêtes sont envoyées directement à la source en temps réel, idéal pour les données qui changent constamment ou les très grands volumes.

Cas d'usage :

  • Import : données historiques, petits à moyens volumes
  • DirectQuery : données temps réel, très grands volumes, restrictions de sécurité

Créer et modifier des paramètres

Les paramètres permettent de créer des connexions flexibles et réutilisables. Ils peuvent contrôler des chemins de fichiers, des filtres, ou des valeurs dans les requêtes M.

Exemple d'utilisation :

  • Basculer entre environnements (dev/prod)
  • Filtrer dynamiquement les données
  • Créer des rapports paramétrables

1.2 Profiler et nettoyer les données

Évaluer les données

L'évaluation inclut l'analyse des statistiques (min, max, moyenne, écart-type) et des propriétés des colonnes (type de données, nombre de valeurs distinctes, valeurs nulles).

Outils disponibles :

  • Qualité des colonnes (% de valeurs valides/erreurs/vides)
  • Distribution des colonnes (histogramme des valeurs)
  • Profil des colonnes (statistiques détaillées)

Résoudre les incohérences et problèmes de qualité

Les problèmes courants incluent :

  • Valeurs null : décider de les remplacer, supprimer ou conserver
  • Valeurs inattendues : détecter les anomalies avec les statistiques
  • Incohérences : variations d'orthographe, formats différents
  • Doublons : identifier et supprimer les lignes en double

Techniques de nettoyage :

  • Remplacer les valeurs
  • Supprimer les doublons
  • Corriger les types de données
  • Normaliser le texte (majuscules/minuscules)

Résoudre les erreurs d'importation

Les erreurs peuvent survenir lors de changements de schéma, problèmes de connexion, ou types de données incompatibles.

Solutions :

  • Vérifier les étapes appliquées dans Power Query
  • Actualiser les métadonnées
  • Corriger les transformations qui causent des erreurs

1.3 Transformer et charger les données

Sélectionner les types de données appropriés

Les types de données influencent la taille du modèle et les performances. Choisir le bon type évite des conversions coûteuses.

Types principaux :

  • Texte, Nombre entier, Nombre décimal
  • Date, Date/Heure
  • Booléen (Vrai/Faux)
  • Binaire

Créer et transformer des colonnes

Power Query offre de nombreuses transformations :

  • Ajouter une colonne personnalisée : formules M
  • Extraire : parties de texte (premiers caractères, derniers, plage)
  • Fractionner : diviser une colonne par délimiteur ou position
  • Format : majuscules, minuscules, première lettre en majuscule
  • Dupliquer/Supprimer colonnes

Grouper et agréger des lignes

L'agrégation résume les données en groupes avec des opérations comme somme, moyenne, compte, min, max.

Exemple : regrouper les ventes par client et calculer le total des achats par client.

Pivoter, dépivoter et transposer

  • Pivoter : transformer des lignes en colonnes
  • Dépivoter : transformer des colonnes en lignes (normalisation)
  • Transposer : inverser lignes et colonnes

Ces opérations permettent de restructurer les données pour l'analyse.

Convertir des données semi-structurées en table

Les données JSON, XML ou imbriquées doivent être aplaties pour devenir tabulaires. Power Query peut développer les enregistrements et listes imbriqués.

Créer des tables de faits et dimensions

Table de faits : contient les mesures quantitatives (ventes, quantités) avec des clés étrangères vers les dimensions.

Table de dimension : contient les attributs descriptifs (produits, clients, dates) avec une clé primaire.

Cette structure en étoile ou flocon optimise les requêtes et l'analyse.

Requêtes de référence vs dupliquées

  • Référence : pointe vers une autre requête, économise de la mémoire mais dépend de la source
  • Dupliquée : copie indépendante, utile pour créer des variantes sans affecter l'original

Impact :

  • Référence : modifications propagées automatiquement
  • Dupliquée : isolation complète

Fusionner et ajouter des requêtes

  • Fusionner (Merge) : jointure entre tables (gauche, droite, complète, interne)
  • Ajouter (Append) : empiler des tables avec la même structure

Équivalent aux JOIN et UNION en SQL.

Identifier et créer des clés pour les relations

Les clés doivent être uniques dans la table de dimension. Les clés étrangères dans la table de faits référencent ces clés primaires.

Bonnes pratiques :

  • Clés simples (une colonne) de préférence
  • Types de données identiques
  • Aucune valeur null dans les clés

Configurer le chargement des requêtes

Contrôler quelles requêtes sont chargées dans le modèle :

  • Désactiver le chargement pour les requêtes intermédiaires
  • Activer le chargement uniquement pour les tables finales

Cela réduit la taille du modèle et améliore les performances.

2. Modéliser les données (25-30%)

2.1 Concevoir et implémenter un modèle de données

Configurer les propriétés de table et colonne

Propriétés de table :

  • Nom, description
  • Table cachée (masquée des rapports)
  • Dossier d'affichage

Propriétés de colonne :

  • Type de données, format
  • Résumé par défaut (somme, moyenne, ne pas résumer)
  • Catégorie de données (géographie, URL, image)
  • Colonne cachée
  • Trier par une autre colonne

Implémenter des dimensions de rôle actif

Une dimension de rôle actif permet d'utiliser la même table de dimension dans plusieurs rôles. Exemple : une table Date utilisée pour "Date de commande" et "Date de livraison".

Solution :

  • Créer plusieurs relations entre les mêmes tables
  • Une seule relation peut être active à la fois
  • Utiliser USERELATIONSHIP() dans DAX pour activer les relations inactives

Définir la cardinalité et direction du filtre croisé

Cardinalités :

  • Un-à-plusieurs (1:*) : le plus courant (dimension vers fait)
  • Plusieurs-à-un (*:1) : inverse de 1:*
  • Un-à-un (1:1) : rare, tables directement liées
  • Plusieurs-à-plusieurs (:) : nécessite une table de jonction

Direction du filtre :

  • Unique : les filtres se propagent dans un sens
  • Les deux : propagation bidirectionnelle (à utiliser avec précaution)

Créer une table de dates commune

Une table de dates dédiée est essentielle pour les calculs temporels (time intelligence). Elle doit :

  • Couvrir toutes les dates de vos données
  • Contenir une colonne de dates continues
  • Être marquée comme table de dates

Méthode de création :

  • CALENDAR() ou CALENDARAUTO() en DAX
  • Ajouter des colonnes calculées (année, mois, trimestre)

Cas d'usage : colonnes calculées vs tables calculées

Colonnes calculées :

  • Ajoutent une colonne à une table existante
  • Calculées lors du chargement et actualisations
  • Utilisent le contexte de ligne
  • Stockées dans le modèle (augmentent la taille)

Tables calculées :

  • Créent une nouvelle table via DAX
  • Utiles pour les tables de paramètres, calendriers
  • Consomment de la mémoire

Privilégier les colonnes dans Power Query quand possible pour de meilleures performances.

Source (SQLBI) et Source (endjin)

2.2 Créer des calculs avec DAX

Créer des mesures d'agrégation

Les mesures sont des calculs dynamiques évalués selon le contexte du rapport.

Fonctions d'agrégation courantes :

  • SUM(), AVERAGE(), MIN(), MAX()
  • COUNT(), COUNTA(), COUNTROWS()
  • DISTINCTCOUNT()

Syntaxe :

Total Ventes = SUM(Ventes[Montant])

Source (Microsoft Learn)

Usage de CALCULATE

CALCULATE est la fonction DAX la plus importante. Elle modifie le contexte de filtre d'un calcul.

Syntaxe :

Ventes France = CALCULATE(
    SUM(Ventes[Montant]),
    Pays[Nom] = "France"
)

CALCULATE permet :

  • D'ajouter des filtres
  • De supprimer des filtres (ALL, REMOVEFILTERS)
  • De modifier les relations (USERELATIONSHIP)

Source (Microsoft Learn)

Implémenter des mesures Time Intelligence

Les fonctions Time Intelligence nécessitent une table de dates marquée. Elles permettent des comparisons temporelles.

Fonctions courantes :

  • TOTALYTD(), TOTALQTD(), TOTALMTD()
  • DATEADD(), DATESYTD()
  • SAMEPERIODLASTYEAR()
  • PREVIOUSMONTH(), PREVIOUSQUARTER(), PREVIOUSYEAR()

Exemple :

Ventes Année Précédente = 
CALCULATE(
    [Total Ventes],
    SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date])
)

Source (Microsoft Learn - DAX Function Reference)

Utiliser des fonctions statistiques

Les fonctions statistiques permettent des analyses plus poussées :

  • AVERAGE(), AVERAGEA()
  • MEDIAN(), STDEV.P(), STDEV.S()
  • VAR.P(), VAR.S()
  • RANKX(), PERCENTILE.INC()

Création de mesures semi-additives

Les mesures semi-additives ne peuvent pas être additionnées sur toutes les dimensions (ex : solde de compte, stock).

Solution : utiliser LASTDATE, LASTNONBLANK ou des moyennes au lieu de sommes sur le temps.

Exemple :

Stock Final = 
CALCULATE(
    SUM(Inventaire[Quantité]),
    LASTDATE('Date'[Date])
)

Créer une mesure à partir de mesures rapides

Les mesures rapides sont des modèles prédéfinis qui génèrent du code DAX automatiquement :

  • Différence par rapport à
  • % du total
  • Moyenne par catégorie
  • Cumul

Utiles pour apprendre DAX et gagner du temps.

Créer des tables ou colonnes calculées

Tables calculées :

TableParamètres = 
DATATABLE(
    "Valeur", STRING,
    {
        {"Option1"},
        {"Option2"}
    }
)

Colonnes calculées :

Marge = Ventes[Prix] - Ventes[Coût]

Source et Source (Microsoft Learn)

Créer des groupes de calcul

Les groupes de calcul permettent de réutiliser des calculs (comme YTD, PY, %Δ) sur différentes mesures sans dupliquer le code.

Avantages :

  • Réduction du nombre de mesures
  • Cohérence des calculs
  • Facilité de maintenance

Disponibles dans Power BI Desktop via Tabular Editor ou la vue modèle.

2.3 Optimiser les performances d'un modèle

Supprimer les lignes et colonnes inutiles

Réduire les données à l'essentiel :

  • Filtrer les lignes dans Power Query
  • Supprimer les colonnes non utilisées
  • Limiter la période historique si possible

Impact : modèle plus léger, actualisations plus rapides, meilleures performances.

Utiliser l'Analyseur de performances et la vue de requête DAX

Analyseur de performances :

  • Mesure le temps d'exécution des visuels
  • Identifie les requêtes DAX lentes
  • Montre le temps de rendu

Vue de requête DAX :

  • Affiche les requêtes générées par les visuels
  • Permet d'analyser et optimiser le DAX
  • Aide à comprendre les interactions

Accès : Affichage > Analyseur de performances

Source (Microsoft Learn)

Améliorer les performances en réduisant la granularité

Si une analyse journalière n'est pas nécessaire, agréger au niveau hebdomadaire ou mensuel réduit significativement le nombre de lignes.

Techniques :

  • Agrégations dans Power Query
  • Tables d'agrégation dans le modèle
  • Utiliser des hiérarchies appropriées

Source (Medium - Kanerika)

3. Visualiser et analyser les données (25-30%)

3.1 Créer des rapports

Sélectionner un objet visuel approprié

Chaque type de visuel répond à un besoin spécifique :

  • Graphique à barres/colonnes : comparaisons
  • Graphique en courbes : tendances temporelles
  • Cartes : données géographiques
  • Graphiques en secteurs : proportions (limité)
  • Tableaux/Matrices : données détaillées
  • KPI/Cartes : métriques clés
  • Graphiques de dispersion : corrélations

Mettre en forme et configurer des objets visuels

Options de formatage :

  • Titres, sous-titres, légende
  • Étiquettes de données
  • Couleurs et thèmes
  • Axes et échelles
  • Info-bulles
  • Bordures et arrière-plans

Accessibles via le volet Format (icône pinceau).

Appliquer et personnaliser un thème

Les thèmes définissent les couleurs, polices et styles par défaut. Ils assurent la cohérence visuelle.

Options :

  • Thèmes intégrés
  • Thèmes personnalisés (fichiers JSON)
  • Couleurs d'entreprise

Affichage > Thèmes

Appliquer une mise en forme conditionnelle

Permet de colorer automatiquement les valeurs selon des règles :

  • Échelles de couleurs
  • Barres de données
  • Icônes
  • Couleur d'arrière-plan
  • Couleur de police

Utile pour identifier rapidement les tendances et anomalies.

Appliquer le découpage et le filtrage

Filtres :

  • Niveau visuel : affecte un seul visuel
  • Niveau page : affecte tous les visuels de la page
  • Niveau rapport : affecte toutes les pages
  • Extraction (drill-through) : navigation vers détails

Segments (Slicers) :

  • Filtres interactifs visibles
  • Synchronisables entre pages
  • Formats variés (liste, menu déroulant, plage)

Configurer la page de rapport

Paramètres de page :

  • Taille (16:9, 4:3, personnalisée)
  • Disposition (pour mobiles)
  • Couleur d'arrière-plan
  • Image d'arrière-plan
  • Visibilité de la page

Choisir quand utiliser un rapport paginé

Rapports paginés :

  • Optimisés pour l'impression
  • Peuvent s'étendre sur plusieurs pages
  • Format pixel-perfect
  • Tableaux détaillés avec de nombreuses lignes

Cas d'usage : factures, listes détaillées, exports PDF.

Rapports Power BI standard : tableaux de bord interactifs, analyses visuelles.

Créer des calculs d'objets visuels avec DAX

Les calculs peuvent être créés directement dans les visuels pour des besoins ponctuels, sans créer de mesure permanente dans le modèle.

Cependant, créer des mesures réutilisables est généralement préférable.

3.2 Améliorer l'utilisabilité et la narration

Configurer des signets

Les signets capturent l'état d'une page (filtres, segments, visuels visibles) pour :

  • Créer des présentations
  • Naviguer entre vues
  • Raconter une histoire avec les données

Affichage > Signets

Créer des info-bulles personnalisées

Les info-bulles peuvent afficher :

  • Pages de rapport dédiées (info-bulles de rapport)
  • Champs supplémentaires
  • Visuels détaillés au survol

Améliorent l'expérience sans encombrer le rapport.

Modifier les interactions entre visuels

Par défaut, sélectionner une valeur dans un visuel filtre ou met en surbrillance les autres. Vous pouvez :

  • Désactiver les interactions
  • Changer de filtrage à mise en surbrillance
  • Créer des flux d'analyse personnalisés

Format > Modifier les interactions

Configurer la navigation

Options de navigation :

  • Boutons de navigation entre pages
  • Extraction (drill-through) vers détails
  • Liens hypertexte
  • Actions personnalisées sur boutons

Créer des parcours utilisateurs intuitifs.

Appliquer le tri aux objets visuels

Le tri peut être :

  • Ascendant/Descendant
  • Par valeur ou par étiquette
  • Multi-niveaux

Accès : Menu "..." sur le visuel > Trier

Configurer des segments synchronisés

La synchronisation permet aux segments d'affecter plusieurs pages simultanément, créant une expérience cohérente.

Affichage > Synchroniser les segments

Options :

  • Pages affectées
  • Visibilité du segment par page

Grouper et étaler dans le volet Sélection

Le volet Sélection (Affichage > Sélection) permet de :

  • Afficher/masquer des visuels
  • Verrouiller des objets
  • Organiser l'ordre de superposition
  • Grouper des éléments

Utile pour les animations et présentations complexes.

Configurer l'extraction (drill-through)

L'extraction permet de naviguer depuis un visuel vers une page détaillée en conservant le contexte.

Configuration :

  1. Créer une page de détails
  2. Ajouter des champs dans Extraire les champs de
  3. Utiliser le clic droit pour extraire depuis d'autres pages

Configurer les données d'exportation

Contrôler quelles données les utilisateurs peuvent exporter :

  • Autoriser/Interdire l'export
  • Format des données exportées
  • Données résumées vs détaillées

Paramètres de fichier > Options et paramètres

Concevoir pour les appareils mobiles

Power BI Mobile nécessite une disposition optimisée :

  • Vue mobile distincte
  • Réorganisation des visuels
  • Taille adaptée aux écrans tactiles
  • Priorité aux informations essentielles

Affichage > Disposition mobile

Activer des visuels personnalisés

Les visuels personnalisés étendent les capacités de Power BI :

  • Télécharger depuis AppSource
  • Importer des fichiers .pbiviz
  • Visuels d'organisations

Attention : vérifier la sécurité et la source des visuels tiers.

Concevoir pour l'accessibilité

Principes d'accessibilité :

  • Contraste de couleurs suffisant
  • Ordre de tabulation logique
  • Texte alternatif pour les visuels
  • Éviter de se baser uniquement sur les couleurs
  • Support des lecteurs d'écran

Configurer l'actualisation automatique des pages

Pour les tableaux de bord temps réel, l'actualisation automatique rafraîchit les données à intervalles réguliers.

Configuration :

  • Intervalle minimal : dépend de la capacité
  • Impact sur les performances à considérer
  • Disponible avec Premium/PPU

3.3 Identifier les modèles et tendances

Utiliser Analyser dans Power BI

La fonctionnalité "Analyser" utilise l'IA pour :

  • Détecter automatiquement les insights
  • Identifier les pics et creux
  • Trouver les segments intéressants
  • Expliquer les variations

Clic droit sur un point de données > Analyser

Utiliser le regroupement et clustering

Regroupement manuel : créer des catégories personnalisées.

Clustering : algorithme d'apprentissage non supervisé qui groupe automatiquement les données similaires.

Utile pour la segmentation client, analyse de produits.

Utiliser des visuels IA

Visuels IA disponibles :

  • Influenceurs clés : identifie les facteurs d'influence
  • Arbre de décomposition : analyse hiérarchique
  • Q&A : questions en langage naturel
  • Visuels d'analyse de sentiment

Lignes de référence, barres d'erreur et prévisions

Lignes de référence : objectifs, moyennes, seuils.

Barres d'erreur : marges d'erreur, écarts-types, intervalles de confiance.

Prévisions : projection des tendances futures basées sur l'historique.

Analytique > Ajouter (dans le volet de formatage des graphiques en courbes)

Détecter les valeurs aberrantes et anomalies

Les anomalies sont des valeurs qui s'écartent significativement du modèle normal.

Outils :

  • Détection d'anomalies intégrée (graphiques en courbes)
  • Visuels IA
  • Statistiques (écarts à la moyenne)

4. Gérer et sécuriser Power BI (15-20%)

4.1 Créer et gérer des espaces de travail

Créer et configurer un espace de travail

Les espaces de travail (workspaces) organisent le contenu Power BI par projet ou équipe.

Configuration :

  • Nom et description
  • Image
  • Capacité assignée (Shared, Premium, PPU)
  • Paramètres de licence
  • Contact

Configurer et mettre à jour une application

Les applications distribuent le contenu aux utilisateurs finaux de manière contrôlée.

Configuration :

  • Sélectionner les rapports et tableaux de bord à inclure
  • Organisation de la navigation
  • Permissions d'audience
  • Mise à jour automatique ou manuelle

Publier, importer ou mettre à jour des éléments

Publier : envoyer depuis Power BI Desktop vers le service.

Importer : charger des fichiers .pbix dans le service.

Mettre à jour : remplacer le contenu existant.

Gestion des versions : le service garde l'historique des publications.

Créer des tableaux de bord

Les tableaux de bord épinglent des visuels depuis plusieurs rapports pour une vue d'ensemble.

Caractéristiques :

  • Une seule page
  • Tuiles interactives
  • Q&A intégré
  • Alertes de données
  • Optimisés pour la consultation rapide

Choisir une méthode de distribution

Options :

  • Applications : distribution structurée, navigation personnalisée
  • Partage direct : accès rapide à des éléments spécifiques
  • Espaces de travail : collaboration en équipe
  • Publier sur le web : partage public (non sécurisé)
  • Export : PowerPoint, PDF, Excel

Configurer des abonnements et alertes

Abonnements : envoi automatique de rapports par email à intervalles réguliers.

Alertes de données : notifications quand une métrique franchit un seuil.

Configuration :

  • Fréquence (quotidienne, hebdomadaire)
  • Destinataires
  • Conditions de déclenchement

Promouvoir ou certifier du contenu

Promotion : signale un contenu de qualité.

Certification : validation officielle par l'organisation.

Avantages :

  • Facilite la découverte
  • Établit la confiance
  • Gouvernance des données

Identifier quand une passerelle est nécessaire

Passerelle de données (Gateway) : connecte Power BI Service aux sources de données locales (on-premises).

Types :

  • Passerelle standard : partagée entre plusieurs utilisateurs
  • Passerelle personnelle : usage individuel

Nécessaire pour :

  • Bases SQL Server locales
  • Fichiers Excel sur serveurs internes
  • Actualisation planifiée de sources on-premises

Configurer l'actualisation planifiée

L'actualisation automatique rafraîchit les données selon un planning.

Configuration :

  • Fréquence (jusqu'à 8x/jour en Pro, 48x en Premium)
  • Fuseau horaire
  • Informations d'identification
  • Passerelle si nécessaire
  • Notifications d'échec

4.2 Sécuriser et régir les éléments

Affecter des rôles d'espace de travail

Rôles disponibles :

  • Administrateur : tous les droits, gestion des membres
  • Membre : publication, modification, partage
  • Contributeur : création de contenu, publication
  • Observateur : lecture seule

Choisir le rôle approprié selon les responsabilités.

Configurer l'accès au niveau de l'élément

Permissions granulaires sur les rapports, tableaux de bord et datasets :

  • Lecture
  • Écriture (modification)
  • Reshare (repartage)
  • Build (création de contenu depuis le dataset)

Configurer l'accès aux modèles sémantiques

Les datasets peuvent être partagés pour que d'autres créent des rapports :

  • Permission Build : permet de créer du contenu basé sur le dataset
  • Contrôle de la source : traçabilité des rapports dérivés
  • Gestion centralisée : un dataset, plusieurs rapports

Implémenter la sécurité au niveau des lignes (RLS)

La RLS filtre les données selon l'utilisateur.

Implémentation :

  1. Créer des rôles dans Power BI Desktop
  2. Définir des filtres DAX par rôle
  3. Tester avec "Afficher en tant que"
  4. Publier et assigner les utilisateurs aux rôles

Exemple :

[Région] = USERNAME()

Configurer l'appartenance au groupe de sécurité

Utiliser les groupes Active Directory/Azure AD pour gérer l'accès :

  • Simplifie la gestion des permissions
  • Synchronisation automatique avec l'annuaire
  • Respecte la gouvernance d'entreprise

Assigner les groupes plutôt que les utilisateurs individuels.

Appliquer des étiquettes de sensibilité

Les étiquettes de sensibilité (Microsoft Information Protection) classifient les données :

  • Public
  • Général
  • Confidentiel
  • Hautement confidentiel

Avantages :

  • Protection des données sensibles
  • Conformité réglementaire
  • Contrôle de l'export et du partage

Ressources pour la préparation

Documentation officielle :

Formation :

Communauté et ressources externes :

Structure de l'examen :

  • 50-60 questions
  • Durée : 100 minutes
  • Score de réussite : 700/1000
  • Types de questions : choix multiples, zones actives, glisser-déposer, études de cas
  • Langues disponibles : anglais, japonais, chinois, coréen, allemand, français, espagnol, portugais, italien