Power BI RELATED DAX Function : introduction et cas d’usage

Apprenez à utiliser la fonction DAX RELATED dans Power BI pour simplifier la modélisation des données et créer des rapports pertinents.

Actualisé 19 sept. 2026 · 9 min lire

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ChatGPT Claude Perplexity

La modélisation des données est essentielle pour créer des rapports Power BI pertinents. Elle vous permet de définir des relations claires entre les tables et d’organiser, de nettoyer et de retrouver efficacement les données. Dans ce tutoriel, vous allez découvrir la fonction RELATED dans Power BI.

Au travers d’exemples pratiques, vous verrez comment la fonction RELATED peut enrichir votre modélisation et vos rapports.

Si vous débutez encore avec Power BI, familiarisez-vous avec le sujet grâce à notre parcours de compétences Power BI Fundamentals.

Vous pouvez également télécharger la antisèche DAX et la garder à portée de main pendant que vous progressez sur Power BI et DAX.

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RELATED est une fonction DAX de Power BI qui permet de récupérer une valeur depuis une colonne d’une table liée. Point crucial : cette fonction ne fonctionne que s’il existe une relation entre la table courante et la table où se trouve la colonne visée.

La fonction RELATED simplifie la modélisation en vous permettant d’intégrer des données pertinentes issues d’autres tables sans fusion ni jointure manuelle.

Voici la syntaxe de RELATED :

RELATED(ColumnToFetch)

Simple exemple : vous disposez d’une table Sales et d’une table Products séparées :

InvoiceID	ProductID	Quantity	Price
1000	123	2	21
1001	456	1	19.99
1002	123	3	31.5
1003	789	1	24.95

Tableau 1. Sales

ProductID	ProductName	UnitPrice
123	Widget	10.5
456	Gear	19.99
789	Gizmo	24.95

Tableau 2. Products

La table Sales enregistre les transactions, avec un identifiant produit (Product ID) pour chaque vente, mais sans le nom ni les détails du produit. La table Products contient ces noms et détails, liés à chaque Product ID.

Sans RELATED, il faudrait fusionner les deux tables pour créer une colonne calculée utilisant le nom du produit dans la table Sales.

Avec RELATED, vous pouvez créer une nouvelle colonne dans Sales qui affiche directement le nom du produit pour chaque vente en l’extrayant de la table Products. Vous pouvez aussi utiliser RELATED dans une mesure pour récupérer ces informations de manière dynamique.

InvoiceID	ProductID	Quantity	Price	Product Name
1000	123	2	21	Widget
1001	456	1	19.99	Gear
1002	123	3	31.5	Widget
1003	789	1	24.95	Gizmo

Tableau 3. Utilisation de RELATED

Comprendre les relations dans Power BI

Dans Power BI, les relations permettent de relier des tables entre elles à partir de colonnes communes. Elles sont fondamentales pour intégrer des données issues de sources multiples et adopter une approche de base de données relationnelle dans vos modèles.

Types de relations dans Power BI

Les types de relations possibles dans Power BI :

Un à un (1 :1) : chaque ligne d’une table est liée à une (et une seule) ligne d’une autre table. Ce cas est moins fréquent.
Un à plusieurs (1 : plusieurs) : une ligne d’une table peut correspondre à plusieurs lignes d’une autre table. C’est le type de relation le plus courant dans Power BI.
Plusieurs à plusieurs (plusieurs : plusieurs) : des lignes d’une table peuvent correspondre à plusieurs lignes d’une autre table et réciproquement. En raison de la complexité et de l’impact potentiel sur les performances, utilisez-les avec prudence.

La fonction RELATED s’appuie sur ces relations pour aller chercher des données dans une table liée et les ramener dans le contexte de la table courante. Sans relations correctement définies, RELATED ne fonctionnera pas.

Les relations fournissent à RELATED un chemin de navigation clair, garantissant que la fonction sait exactement où récupérer les données.

De bonnes pratiques de modélisation et des relations bien définies permettent à RELATED d’accéder efficacement aux données liées. Vous évitez ainsi des recherches complexes et améliorez les performances et l’expérience de vos rapports Power BI.

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Voyons maintenant quelques exemples pour comprendre comment RELATED fonctionne concrètement.

Supposons une table contenant les ventes mensuelles par produit, sans les noms ni les catégories : seulement le ProductID. Nous avons aussi une table Products avec ProductID, ProductName et Category. Nous créons une relation entre ces deux tables via ProductID.

Nous voulons analyser les ventes par catégorie de produit. Pour cela, nous créons une colonne calculée dans la table Sales avec la formule DAX suivante, que nous pourrons ensuite ajouter à un visuel dans notre rapport Power BI :

ProductCategory = RELATED(Products[ProductCategory])

RELATED est idéale ici car il existe une relation directe un-à-plusieurs entre Products et Sales, ce qui rend l’extraction de ProductName ou Category très simple.

Scénario avancé

RELATED est particulièrement puissante lorsque vous devez rapatrier des données d’une table liée dans le contexte de la table courante.

Utiliser RELATED dans une mesure vous permet d’effectuer des calculs dynamiques qui s’adaptent au contexte de filtre courant du rapport. Les mesures servent aux agrégations et peuvent intégrer des données liées via des fonctions de contexte de ligne comme SUMX.

Si vous ne connaissez pas la fonction SUMX, consultez ce tutoriel complet sur SUMX.

Explorons une version plus complexe de notre exemple. Supposons que vous ayez des tables contenant plusieurs produits avec des prix différents et un objectif de ventes dynamique qui varie par produit et change chaque mois. Votre objectif est de suivre la performance des ventes mensuelles par rapport à ces objectifs, par catégorie de produit.

Notre modèle, qui comprend les tables Sales et Products, inclut désormais une table SalesTargets contenant les objectifs mensuels de ventes pour chaque produit, avec les colonnes ProductID, Month et TargetAmount.

Pour utiliser correctement RELATED, nous créons une relation basée sur une clé composite combinant Product ID et Month dans les tables Sales et SalesTargets.

L’objectif est de calculer le pourcentage d’atteinte de l’objectif de ventes pour chaque catégorie de produit, chaque mois.

Monthly Target Achievement =
VAR TotalSalesRevenue =
    SUMX(
        Sales,
        Sales[QuantitySold] * RELATED(Products[Price])
    )
VAR MonthlyTarget =
    SUMX(
        Sales,
        RELATED(SalesTargets[TargetAmount])
    )
RETURN
IF(
    MonthlyTarget > 0,
    TotalSalesRevenue / MonthlyTarget,
    BLANK()
)

Cette mesure calcule TotalSalesRevenue en itérant sur la table Sales et en utilisant RELATED pour récupérer le prix par produit. Ensuite, MonthlyTarget est calculé en additionnant les montants cibles du mois et du produit concernés depuis la table SalesTargets.

Enfin, le total du chiffre d’affaires est divisé par l’objectif mensuel pour obtenir le pourcentage d’atteinte, en ne renvoyant une valeur que s’il existe un objectif (afin d’éviter une division par zéro).

Pour aller plus loin en analyse financière, suivez le parcours de compétences Financial Reporting in Power BI, avec des exercices pratiques pour analyser et visualiser vos données dans Power BI.

Maintenant que vous maîtrisez le fonctionnement de RELATED, voyons quelques bonnes pratiques.

Appliquez RELATED lorsque vous avez vraiment besoin d’intégrer, pour vos calculs, des données d’une autre table dans le contexte de la table courante. C’est particulièrement utile pour créer des colonnes calculées qui facilitent la construction des rapports.

Un usage excessif de RELATED peut complexifier inutilement votre modèle et dégrader les performances. Si votre analyse peut s’appuyer directement sur les relations dans les visuels, sans rapatrier physiquement les données dans la table, c’est souvent plus efficace.

Bien comprendre votre modèle de données

Avant d’utiliser RELATED, assurez-vous de comprendre votre modèle, en particulier les relations entre les tables. RELATED requiert une relation active existante — généralement une relation un-à-plusieurs, où la fonction est utilisée côté « plusieurs » pour récupérer des données côté « un ».

La fonction RELATED ne fonctionne pas avec les relations plusieurs à plusieurs.

Si vous utilisez RELATED sans définir correctement les relations ou en mal interprétant leur direction, vous risquez des erreurs ou des résultats inattendus.

Comprendre le sens de la relation

Utilisez RELATED pour rapatrier des données d’une table principale (côté « un ») vers une table liée (côté « plusieurs »). C’est très utile pour inclure des données de référence d’autres tables dans vos calculs ou analyses.

Utiliser RELATED dans le sens inverse (de plusieurs vers un) sans bien en comprendre les implications peut prêter à confusion. Pour l’inverse, RELATEDTABLE peut être plus adaptée, tout en nécessitant des fonctions d’agrégation supplémentaires puisqu’elle renvoie une table.

Si RELATED ne correspond pas à votre besoin dans Power BI, plusieurs approches alternatives existent. Nous abordons ici deux options : la fonction LOOKUPVALUE et la fusion de données avec Power Query.

LOOKUPVALUE

LOOKUPVALUE est une fonction très polyvalente, mais elle peut être plus lente que RELATED. En effet, elle parcourt la table ligne par ligne pour trouver une correspondance. Dans notre exemple, des milliers voire des millions de transactions pourraient ralentir sensiblement les performances du rapport.

LOOKUPVALUE peut être inutilement compliquée pour des besoins simples lorsqu’une relation directe existe. Toutefois, si vous avez besoin de critères de correspondance plus complexes, si aucune relation n’est établie ou si la performance n’est pas un enjeu, LOOKUPVALUE offre plus de flexibilité.

Pour en savoir plus, lisez ce guide complet de DAX LOOKUPVALUE.

Fusionner des données avec Power Query

La fusion de tables dans Power Query revient à créer un instantané statique de vos données au moment de la fusion.

Mais si votre table Products est fréquemment mise à jour (nouveaux produits ou catégories modifiées), alors votre table fusionnée dans Power Query ne reflétera pas automatiquement ces mises à jour sans actualiser à la fois Products et Sales.

Les tables fusionnées peuvent devenir volumineuses et ralentir votre rapport, surtout si vous ne vous intéressez qu’à un petit élément de donnée de la table liée (par exemple, une catégorie de produit).

Conclusion

La fonction RELATED simplifie la modélisation en récupérant des données depuis des tables connectées via des relations, sans fusion manuelle. Vous pouvez ainsi créer des colonnes calculées et des mesures qui intègrent dynamiquement des données d’autres tables.

Pour un usage optimal, employez RELATED avec discernement, uniquement lorsque c’est nécessaire d’introduire des données dans le contexte de la table courante. Une bonne compréhension du modèle et des relations en place est essentielle.

Pour continuer à apprendre Power BI, explorez ces ressources :