Jupyter

Jupyter est un outil informatique utilisé pour créer et partager des documents contenant à la fois du code, du texte et des graphiques. Il est très utilisé dans le domaine de l’analyse de données, de la recherche et de la formation.

Son interface simple permet de combiner du code exécutable et des explications claires dans un seul document. C’est un outil apprécié des scientifiques, ingénieurs, développeurs et enseignants.

Qu’est-ce que Jupyter ?

Jupyter est un environnement de développement interactif. Le nom vient des langages Julia, Python et R, trois langages compatibles avec l’outil à sa création.

Un document Jupyter s'appelle un “notebook”. Il contient des cellules. Chaque cellule peut exécuter du code, afficher du texte, des images ou générer des graphiques. L’utilisateur peut ainsi documenter ses analyses ou explications en même temps qu’il code.

Jupyter est un outil open source. Il est gratuit, modifiable et soutenu par une large communauté.

À quoi sert Jupyter ?

Jupyter est surtout utilisé dans la science des données, la recherche et l’enseignement technique. Il permet de coder, de tester des résultats immédiatement et de les expliquer dans un format lisible par tous.

Les analystes l’utilisent pour explorer des données et présenter des résultats à leurs équipes. Les chercheurs l’emploient pour rendre reproductibles leurs travaux. Les formateurs s’en servent pour créer des supports interactifs d’apprentissage.

En entreprise, il peut soutenir des activités comme :

• L’analyse de données RH (absentéisme, performance, turnover)
• La création de modèles prédictifs (recrutement, ventes, finance)
• La veille technologique et l'automatisation de tâches répétitives

Comment fonctionne Jupyter ?

Jupyter fonctionne via une interface web. L’utilisateur écrit du code dans des cellules. Ce code est exécuté sur un “kernel”, c’est-à-dire un moteur qui interprète le langage choisi.

Le plus courant est Python, mais Jupyter fonctionne aussi avec R, Julia et d’autres langages. L’utilisateur peut visualiser et modifier les résultats directement dans le document.

Un fichier Jupyter a l’extension .ipynb. Il peut être partagé, versionné ou converti en PDF, HTML ou d'autres formats lisibles.

Jupyter peut être installé localement ou utilisé dans le cloud, via des plateformes comme Google Colab ou JupyterHub.

Différences avec des notions proches

Jupyter n’est pas un IDE (environnement de développement complet) comme Visual Studio Code ou PyCharm. Il se concentre sur des scripts courts, des analyses exploratoires ou des supports pédagogiques.

Contrairement à un traitement de texte ou à un tableau Excel, un notebook exécute du code réel, en temps réel. Il est donc plus puissant dans le contexte technique ou scientifique.

Jupyter ne remplace pas les outils BI (Business Intelligence) comme Tableau ou Power BI. Mais il peut servir d'étape d’exploration en amont d'une visualisation en BI.

Exemples ou cas d’usage concrets

Un recruteur data peut analyser en temps réel les candidatures reçues via un notebook Jupyter en Python. Il peut extraire les données, classer les profils et créer des graphiques montrant l’évolution des candidatures par typologie ou par canal.

Un étudiant en école d’informatique peut apprendre les bases du machine learning dans un notebook contenant du code pédagogique et ses résultats graphiques. Certaines universités diffusent même des cours complets sous ce format.

Un département finance utilise Jupyter pour automatiser la génération de rapports mensuels. Il y insère du code lisant les données, effectuant des calculs, et affichant automatiquement les graphiques de performance.

Un CEO utilise un notebook avec ses analystes pour suivre un projet de transformation numérique. Il peut voir les résultats immédiats, annoter les explications, et décider plus rapidement.