Qu’est-ce qu’un Jupyter Notebook ?
Un Jupyter Notebook est un outil open source utilisé pour écrire et exécuter du code de manière interactive. Il est conçu pour faciliter l’analyse de données, la modélisation et la visualisation.
Il permet de combiner du texte, du code exécutable, des graphiques et des commentaires dans un seul document. Ce format favorise la collaboration entre développeurs, analystes et chercheurs.
À quoi sert un Jupyter Notebook ?
Un Jupyter Notebook est utilisé dans de nombreux domaines liés à la donnée et à l’informatique. Il sert notamment à tester rapidement des blocs de code, analyser des données ou entraîner des modèles de machine learning.
C’est un outil prisé par les data scientists, ingénieurs, chercheurs et enseignants. Il facilite la communication technique, car il permet d’expliquer chaque étape d’un raisonnement avec du texte et du code côte à côte.
En entreprise, il est souvent utilisé pour concevoir des prototypes, tester des hypothèses ou produire des rapports d’analyse automatisés. Il peut fonctionner localement ou dans un environnement cloud.
Comment fonctionne un Jupyter Notebook ?
Un Jupyter Notebook fonctionne sous forme de cellules que l’utilisateur peut exécuter indépendamment. Chaque cellule peut contenir soit du code, soit du texte au format Markdown.
Une fois le code exécuté, le résultat s’affiche directement sous la cellule. Cela permet de vérifier chaque étape avant de passer à la suivante. Les erreurs sont visibles immédiatement, ce qui aide à corriger rapidement.
Jupyter prend en charge plusieurs langages de programmation, dont Python, R, Julia ou Scala. Le langage utilisé dépend du noyau (“kernel”) sélectionné lors du démarrage du Notebook.
Le fichier généré porte l’extension .ipynb et peut être partagé facilement. Il est lisible dans Jupyter Lab, Jupyter Notebook ou d’autres outils compatibles.
Différences avec des notions proches
Le Jupyter Notebook se distingue des environnements de développement classiques (IDE) comme VS Code ou PyCharm. Ces derniers sont conçus pour gérer des projets plus complexes, avec une logique modulaire.
Un Notebook est mieux adapté à des travaux exploratoires ou pédagogiques. Il n'est pas pensé pour gérer de grandes bases de code, mais il est idéal pour expérimenter et documenter en parallèle.
Contrairement aux scripts Python (fichiers .py), le Jupyter Notebook permet d'exécuter un seul bloc de code sans relancer tout le programme. Cela facilite les itérations rapides.
Exemples ou cas d’usage concrets
Une data scientist peut utiliser un Jupyter Notebook pour analyser les ventes hebdomadaires d’un produit. Elle y importera les données, les triera par date, puis générera un graphique et des commentaires en quelques lignes.
En recrutement tech, un ingénieur peut partager avec un candidat un Notebook contenant un test pratique. Le candidat y répond directement, et chaque cellule peut être évaluée individuellement.
Dans le secteur académique, un professeur peut créer un Notebook comme support de cours interactif. Il y intègre des explications, du code exemple et des exercices à compléter.
En entreprise, un analyste peut produire un rapport mensuel automatisé. Il utilise un seul Notebook qui importe les données, met à jour les indicateurs et exporte les graphiques en PDF.