Parse JSON pour non-développeurs

L'action Analyser JSON fait partie des opérations sur les données de Power Automate et transforme une réponse JSON, qui arrive sous forme de texte non structuré, en champs conviviaux que tu peux sélectionner d'un clic dans les étapes suivantes. Sans cette action, tu dois extraire les valeurs toi-même avec des expressions comme body('HTTP')?['data']?['name'], ce qui devient vite confus pour les non-développeurs. Avec Analyser JSON, Power Automate fait ce travail à ta place et affiche chaque champ comme un contenu dynamique distinct.

L'astuce s'appelle génération de schéma à partir d'une charge utile d'exemple : tu n'as pas besoin d'écrire un schéma JSON à la main, il te suffit d'insérer un exemple des données attendues, et Power Automate construit automatiquement la structure correspondante. Cet article montre étape par étape comment cela fonctionne, à quoi faire attention et quelles erreurs surviennent le plus souvent. En date de : juillet 2026.

Que fait exactement l'action Analyser JSON ?

Selon la documentation officielle, l'action Analyser JSON est l'une des nombreuses opérations sur les données de Power Automate qui te permettent de traiter des données dans ton flux cloud sans écrire d'expressions ou de boucles compliquées (Documentation Power Automate : Utiliser des opérations sur les données). Elle prend un contenu JSON, par exemple la réponse d'une requête HTTP, d'un formulaire ou d'un autre connecteur, et le convertit, à l'aide d'un schéma enregistré, en champs individuels et nommés.

• Contenu : Le champ dans lequel tu insères les données JSON à analyser, généralement sous forme de contenu dynamique provenant d'une étape précédente.
• Schéma : La structure qui décrit quels champs sont présents dans le JSON et quel type de données ils ont, par exemple texte, nombre ou valeur booléenne.
• Sortie : Pour chaque champ du schéma apparaît ensuite une entrée distincte dans la liste des contenus dynamiques, sur laquelle tu peux simplement cliquer dans les actions suivantes.

En tant que non-développeur, l'essentiel est le suivant : une fois le schéma en place, tu n'as plus à te soucier de l'analyse proprement dite de la structure JSON. Power Automate s'en charge en arrière-plan.

Comment générer le schéma à partir d'une charge utile d'exemple ?

Tu n'as pas besoin de formuler toi-même un schéma JSON. Insère plutôt un exemple de tes données, et Power Automate en déduit automatiquement le schéma correspondant. La documentation officielle décrit exactement cette procédure à l'aide de l'exemple d'un téléchargement de fichier depuis un formulaire (Documentation Power Automate : Méthodes courantes pour utiliser un formulaire dans un flux):

• Exécute ton flux une fois à titre de test, afin qu'une valeur d'exemple réelle soit créée dans l'historique d'exécution.
• Ouvre l'exécution de test et copie la sortie de l'étape dont tu veux analyser le JSON plus tard.
• Ajoute l'action Analyser JSON et sélectionne dans le champ Contenu le contenu dynamique à analyser.
• Choisis Générer à partir d'un exemple, colle la sortie JSON copiée dans le champ et confirme avec Terminé.

L'action affiche ensuite un schéma complet avec tous les champs et types de données détectés, et tu obtiens immédiatement de nouveaux contenus dynamiques pour les étapes suivantes de ton flux. Il est également pratique de pouvoir utiliser la même méthode sans exécution de test réelle : un exemple JSON saisi manuellement fonctionne tout aussi bien, tant que la structure correspond aux données réelles.

Comment travailler ensuite avec les valeurs analysées ?

Une fois le schéma en place, les champs analysés apparaissent dans chaque action suivante sous le nom de ton action Analyser JSON. Il te suffit de cliquer sur le champ souhaité, par exemple Corps E-mail ou Corps Montant, et Power Automate insère automatiquement l'expression correspondante.

• Pour des structures JSON simples et plates, un clic sur le champ dans la liste des contenus dynamiques suffit généralement.
• Pour les tableaux, c'est-à-dire des listes d'objets, tu as besoin en plus d'une boucle Appliquer à chacun pour traiter chaque élément individuellement.
• Si tu veux écrire toi-même une expression, la navigation sécurisée avec un point d'interrogation t'aide, par exemple body('Parse_JSON')?['data']?['name'], afin que le flux ne s'interrompe pas avec une erreur en cas de champs manquants (Documentation Power Automate : Livre de recettes d'expressions pour les flux cloud).

Tu gardes à tout moment le contrôle du schéma : si la structure des données entrantes change, rouvre l'action, choisis à nouveau Générer à partir d'un exemple et mets à jour le schéma avec une nouvelle charge utile d'exemple.

Quelles sont les erreurs les plus fréquentes avec Analyser JSON ?

La plupart des problèmes ne viennent pas de l'action elle-même, mais d'un schéma qui ne correspond plus à la réponse réelle.

• Champ manquant dans la réponse : Si un enregistrement individuel ne contient pas un champ du schéma, Power Automate signale souvent une erreur au lieu de simplement laisser le champ vide. Dans ce cas, vérifie si les champs du schéma peuvent être marqués comme facultatifs, ou traite ce cas avec une condition.
• Double analyse : Si une sortie qui est déjà un objet structuré est en plus enveloppée à nouveau avec la fonction json(), une erreur se produit, car la plupart des actions de connecteur renvoient déjà le JSON sous forme analysée.
• Nombres contre texte : Si une valeur d'exemple lors de l'exécution de test était par hasard un nombre entier, Power Automate génère parfois le type Entier, alors qu'en réalité des nombres décimaux peuvent aussi apparaître. Vérifie donc toujours brièvement le schéma généré à la main avant de l'utiliser en production.

Quiconque connecte régulièrement des systèmes externes via JSON, traite des données de formulaires ou relie plusieurs connecteurs entre eux a intérêt à planifier proprement dès le départ la structure de tels flux. C'est exactement ce sur quoi le conseil Power Automate de NordFlux accompagne les entreprises de taille moyenne, de la première automatisation jusqu'à une transmission stable à ton équipe.

Questions fréquentes

Dois-je connaître les bases de JSON pour utiliser Analyser JSON ?

Non. L'action est précisément conçue pour que tu n'aies pas besoin de lire ou d'écrire de syntaxe JSON. Tu insères une charge utile d'exemple, tu fais générer le schéma, puis tu travailles uniquement avec des champs nommés dans la liste des contenus dynamiques.

Où trouver une charge utile d'exemple si je n'ai pas encore d'exécution de test ?

La solution la plus fiable est une véritable exécution de test de ton flux, dont tu copies la sortie. Si tu n'as pas encore d'exécution, un exemple JSON saisi manuellement convient également, tant que les noms de champs et la structure générale correspondent aux données réelles ultérieures.

Que se passe-t-il si la structure JSON change plus tard ?

L'action Analyser JSON signale alors souvent une erreur, car un champ attendu manque ou un nouveau type de données apparaît. Ouvre l'action, choisis à nouveau Générer à partir d'un exemple et insère une charge utile d'exemple actuelle pour mettre à jour le schéma.

Puis-je modifier le schéma sans le bouton Générer à partir d'un exemple ?

Oui. Le schéma existe en arrière-plan sous forme de schéma JSON classique et peut être modifié directement à la main dans le champ Schéma de l'action, par exemple pour marquer un champ comme facultatif. Pour débuter, cependant, la génération automatique à partir d'une charge utile d'exemple est nettement plus rapide et moins sujette aux erreurs.

Analyser JSON fonctionne-t-il aussi avec des objets ou des tableaux imbriqués ?

Oui, l'action détecte également les objets et tableaux imbriqués dans la charge utile d'exemple et les représente en conséquence dans le schéma généré. Pour traiter les éléments d'un tableau, tu as ensuite besoin en plus d'une boucle Appliquer à chacun dans ton flux.