Module 10 — Notebooks Jupyter : bonnes pratiques et pièges

Le notebook est l'interface de travail dominante de la science des données, et il le mérite : nulle part ailleurs on n'explore des données avec cette fluidité. C'est aussi l'outil le plus critiqué de l'écosystème, et il le mérite tout autant. Ce module donne les deux faces, puis les pratiques qui permettent d'avoir la fluidité sans les accidents.

Ce que le notebook fait mieux que tout

La boucle courte. Exécuter une cellule, voir le résultat, ajuster, réexécuter — sans relancer le chargement des données à chaque essai. Pour l'exploration, où l'on ne sait pas d'avance ce qu'on cherche, cette boucle de quelques secondes est imbattable.

Les résultats incarnés. Tableaux et graphiques s'affichent sous le code qui les produit. Un notebook se lit : code, résultat, commentaire, dans l'ordre du raisonnement.

Le récit mêlé au calcul. Les cellules Markdown structurent l'analyse en document : contexte, hypothèses, constats, conclusion. Bien tenu, un notebook est à la fois l'analyse et son rapport.

Le piège : l'état caché

Le noyau (kernel) conserve toutes les variables créées depuis son démarrage. Les cellules peuvent être exécutées dans n'importe quel ordre, modifiées puis réexécutées, ou supprimées sans que leurs variables disparaissent. Conséquence : l'état réel de la session peut ne plus correspondre à aucune lecture possible du document.

Le scénario classique : trois heures d'exploration, des cellules exécutées dans le désordre (les numéros [17], [3], [24] en témoignent), une cellule supprimée dont la variable survit — et un notebook qui affiche des résultats que son propre code ne peut plus produire. Partagé tel quel, il casse chez le destinataire ; pire, il ne casse pas et donne des chiffres différents.

Le test de vérité : Restart & Run All

Redémarrer le noyau efface tout l'état ; « Run All » rejoue le document de haut en bas, comme le ferait un lecteur. Un notebook qui ne survit pas à Restart & Run All est un brouillon, pas un résultat. Ce test — à faire au minimum avant tout partage, commit ou conclusion importante — est la pratique unique qui neutralise l'essentiel des dangers du notebook.

Les pratiques qui gardent un notebook sain

Une structure de haut en bas. Imports et configuration dans la première cellule, chargement des données ensuite, puis les étapes dans l'ordre du raisonnement, titrées en Markdown. Le notebook doit pouvoir se lire — et s'exécuter — comme un document linéaire.

Des cellules courtes à résultat visible. Une transformation par cellule, un affichage de contrôle (df.shape, head()) après chaque étape lourde. Les cellules de cent lignes annulent l'avantage même du format.

Pas de réaffectation du même nom à travers le document. Le df écrasé douze fois est la première source de confusion d'état : après l'exploration, soit des noms explicites (df_brut, df_propre), soit — mieux — des fonctions.

La logique migre vers des modules. C'est la pratique qui change l'échelle : dès qu'un traitement se stabilise, il quitte le notebook pour nettoyage.py (module 3), et le notebook n'en garde que l'appel :

from nettoyage import charger_commandes, normaliser

df = normaliser(charger_commandes("data/brut/commandes.csv"))

Le notebook redevient ce qu'il fait de mieux — le récit et les résultats — tandis que la logique devient testable, versionnable proprement et réutilisable. Un projet mûr a des notebooks courts et des modules riches ; l'inverse signale une dette qui grossit.

Notebook et contrôle de version. Le fichier .ipynb embarque ses sorties (images comprises) : les diffs Git sont illisibles et le dépôt gonfle. Les remèdes standard : nettoyer les sorties avant commit, ou l'outil jupytext qui synchronise chaque notebook avec un .py propre — le .py se relit en diff, le .ipynb reste l'interface.

Notebook ou script : le bon outil par phase

Phase	Outil	Pourquoi
Exploration, diagnostic	Notebook	Boucle courte, résultats visibles
Traitement stabilisé	Module .py	Testable, importable, versionnable
Exécution répétée (quotidienne, planifiée)	Script	python pipeline.py s'automatise ; un notebook s'exécute mal sans surveillance
Rapport d'analyse	Notebook exécuté de bout en bout	Récit + chiffres + graphiques dans un seul document

La trajectoire naturelle d'un projet traverse ce tableau de haut en bas : tout commence en notebook, et ce qui survit se cristallise en modules et scripts.

Ce qu'il faut retenir

• Le notebook excelle pour l'exploration et le récit ; son danger unique est l'état caché du noyau, qui désynchronise les résultats affichés du code visible.
• Restart & Run All avant tout partage ou conclusion : le test de vérité non négociable.
• Structure linéaire, cellules courtes, contrôles visibles, pas de df écrasé en boucle.
• La logique stabilisée migre vers des modules importés ; le notebook garde le récit. Sorties nettoyées avant commit, ou jupytext.
• Notebook pour explorer et raconter, script pour répéter et automatiser.

Il ne reste qu'une étape : le récapitulatif du cours, puis l'examen de 40 questions qui délivre votre attestation.