Deepnote passe en open source pour réinventer le notebook de data science
San Diego – Deepnote, la plateforme de notebooks pour l’analyse et la data science orientée équipes, a annoncé l’ouverture de son code source. Fondée en 2019, la société explique vouloir étendre l’usage et l’impact de son produit en impliquant la communauté.
Adoption et motifs
Selon Jakub Jurovych, fondateur et CEO de Deepnote, plus de 500 000 professionnels des données utilisent désormais la plateforme comme notebook principal. Intervenant à JupyterCon, il a dit être fier du produit développé, tout en estimant qu’il restait des améliorations possibles pour les utilisateurs et pour l’écosysteme.
Deepnote, construit sur Jupyter, vise à corriger plusieurs limites repérées chez les utilisateurs de notebooks classiques : difficultés d’intégration native, interface confuse pour les non techniciens, problèmes de stabilité, de versioning et le traditionnel « works on my machine ». La collaboration était aussi un point central que Deepnote cherchait à améliorer.
Ce que contient la version open source
La version open source de Deepnote expose plusieurs fonctionnalités mises en avant par l’entreprise :
- Agents IA – une aide à l’ecriture, l’edition et l’explication des appels, avec l’auteur principal « single-player » annoncé comme disponible prochainement.
- Espace de travail partagé – collaboration entre profils techniques et non techniques, avec versioning natif, commentaires, revues et diff lisibles par des humains.
- Blocs modulaires – blocs pour requetes SQL, code Python/R, graphiques, tables, entrées (texte/numero/select/slider/date), upload de fichiers, boutons/actions, mise en page/pages d’application, et modules reutilisables.
- Creation d’apps de donnees – possibilite de déployer un notebook en dashboard interactif ou application de donnees en un clic.
- Plus de 100 integrations natives – avec gestion des secrets pour connecter les sources de données rapidement et en securite, sans copier-coller de mots de passe ou tokens.
- Execution reactive – les blocs en aval se mettent a jour automatiquement, ce qui améliore la reproductibilite.
- Compatibilite – fonctionnement avec Jupyter, VS Code, Cursor ou Windsurf.
Vision et enjeux
Pour Jakub Jurovych, les notebooks restent l’un des rares supports computationnels qui rapprochent profils techniques et non techniques. Ils sont simples d’approche tout en pouvant devenir puissants. Il affirme que les notebooks seront un medium computationnel definissant la prochaine decennie de l’informatique.
En ouvrant son format et ses blocs, Deepnote souhaite etablir une base standardisee, pensee pour l’IA, permettant aux humains et aux agents d’ecrire, relire et deployer des projets reactifs et collaboratifs.
