Les 9 meilleures alternatives à Jupyter Notebook en 2026 (gratuites et payantes)

Powerdrill Bloom·15 septembre 2026

Jupyter Notebook reste l'endroit par défaut où l'on rédige les analyses. Il est gratuit, s'exécute localement, et presque tous les tutoriels Python partent du principe que vous l'utilisez. C'est précisément pour cela que l'on cherche autre chose.

Les raisons se regroupent en quelques grandes catégories. Les notebooks sont difficiles à réviser et à fusionner. Collaborer implique de s'envoyer des fichiers. Le résultat final est un document que personne en dehors de l'équipe ne peut ouvrir facilement. Et les environnements cessent de fonctionner d'une machine à l'autre.

Cette liste présente neuf outils qui répondent à au moins l'un de ces reproches. Certains sont des notebooks dont les problèmes de collaboration ont été résolus. D'autres remplacent complètement le notebook par une interface totalement différente. Les tarifs correspondent à ceux affichés par chaque fournisseur sur sa propre page de tarification le 15 septembre 2026.

Comment cette liste a été établie

Quatorze candidats ont été évalués. Cinq ont été écartés. Neuf ont été retenus.

Le processus de sélection a été volontairement strict. Un outil devait publier des tarifs clairs sur son propre site le jour de la rédaction. Cela implique des prix en dollars américains, avec des offres visibles plutôt qu'un simple formulaire de contact. Cette règle écarte d'excellents logiciels, et il convient de préciser lesquels ont été retirés et pour quelles raisons.

Databricks facture par DBU plutôt que par utilisateur, sa page de tarifs ne présente donc pas d'offres comparables au reste de cette liste. JetBrains Datalore affichait une page de tarifs dont les offres étaient illisibles ce jour-là. Google Colab masque ses offres payantes derrière une obligation de connexion. marimo est open source et son site ne publie pas de page de tarifs. CoCalc redirige désormais son domaine d'origine vers un nouveau, un changement qu'il convient de vérifier avant de recommander un outil.

Deux remarques méthodologiques importent plus que la liste elle-même.

Premièrement, les résultats des vérifications ont une durée de validité limitée. Un outil qui affichait des offres claires il y a six mois peut ne plus le faire aujourd'hui, et un outil qui avait échoué à l'époque peut réussir maintenant. Les deux cas se sont présentés lors de l'élaboration de cette liste. Refaire la vérification est plus fiable que de réutiliser une ancienne réponse.

Deuxièmement, une page de tarifs peut présenter des prix pour d'autres produits que celui qui vous intéresse. La page d'Anaconda liste plusieurs produits côte à côte. Les chiffres cités ci-dessous sont ceux associés au produit concerné, et non le montant le plus élevé de la page.

Une dernière chose mérite d'être dite clairement. Il s'agit d'une liste d'outils qui respectent le critère des tarifs publics, classés pour faciliter la lecture et non par note. Le fait qu'un outil apparaisse avant un autre ne signifie pas qu'il est meilleur pour votre équipe. La section « Idéal pour » vers la fin est conçue pour répondre à cette question.

Comparatif rapide

Outil	Prix d'entrée	Début des offres payantes	Idéal pour
Powerdrill Bloom	Gratuit	199.00 $/an	Analyse sans coder
Deepnote	Gratuit	39 $/éditeur/mois	Notebooks d'équipe avec planification
Hex	Gratuit	36 $/éditeur/mois	Applications de données SQL et Python
Observable	Gratuit	22 $/mois	Visualisations interactives publiées
Count	Gratuit	49 $/éditeur/mois	Exploration sur canevas infini
Anaconda	Gratuit	15 $/utilisateur/mois	Environnements Python gouvernés
Posit Cloud	Gratuit	25 $/mois	R et RStudio dans le navigateur
Saturn Cloud	Horaire	0.09 $/heure	GPU et calcul intensif
Nextjournal	Gratuit	299 $/mois	Recherche reproductible

1. Powerdrill Bloom

Powerdrill Bloom aborde le problème sous un autre angle. Au lieu de faciliter le partage des notebooks, il les supprime tout simplement du flux de travail. Vous importez vos fichiers, vous formulez une requête en langage naturel, et l'agent génère l'analyse accompagnée du graphique, du document ou de la présentation correspondante.

Idéal pour

Les analystes et les équipes dont le goulot d'étranglement n'est pas la maîtrise de Python mais le temps d'exécution, ainsi que tous ceux dont le public a besoin d'un livrable lisible plutôt que d'un fichier de notebook. Il convient également aux équipes mixtes, où certains écrivent du code et d'autres non, mais où tout le monde doit travailler à partir des mêmes fichiers sources.

Fonctionnalités clés

Les importations prennent en charge Excel, CSV, PDF et les documents généraux, avec une recherche intégrée parmi les sources de données ouvertes. À partir d'un fichier importé, l'agent produit des analyses, des graphiques et des résumés, et peut générer des diapositives, des documents Office, des feuilles de calcul et des images comme livrables finis. Les compétences de l'agent gèrent les routines répétitives, et les tâches planifiées permettent de relancer automatiquement une analyse. Les offres supérieures ajoutent Claude Code et des tâches d'agent de niveau Codex pour les travaux multi-étapes.

Tarifs

L'offre Free est à 0.00 $ et comprend 1 000 crédits renouvelés quotidiennement avec une tâche planifiée. L'offre Pro est à 199.00 $ par an et ajoute 5 000 crédits mensuels, des analyses plus approfondies, des compétences d'agent personnalisées et 20 tâches planifiées. L'offre Plus est à 399.00 $ par an avec 11 000 crédits mensuels. L'offre Premium est à 1 990.00 $ par an avec 60 000 crédits mensuels pour les volumes de travail importants. Les offres Team sont facturées par utilisateur avec des crédits d'équipe partagés.

Avantages

Les livrables sont générés dans des formats que tout le monde peut ouvrir, ce qui élimine complètement l'étape d'exportation. Le langage naturel permet aux analystes qui n'écrivent pas de Python de ne pas être bloqués. Les tâches planifiées transforment une analyse ponctuelle en analyse récurrente sans outil supplémentaire. Comme la source est un fichier plutôt qu'un entrepôt de données connecté, il n'y a pas de phase de configuration avant de poser la première question.

Inconvénients

L'offre Free ne comprend qu'une seule tâche planifiée, ce qui signifie que le travail récurrent nécessite concrètement un abonnement payant. Les crédits constituent l'unité de consommation plutôt que les heures de calcul. C'est un modèle mental différent de celui des autres outils présentés ici. Les utilisateurs intensifs devront surveiller leur quota mensuel. Ce n'est pas non plus la solution idéale si l'objectif est spécifiquement d'écrire et de conserver du code Python.

Curieux de voir jusqu'où un agent basé sur les fichiers peut aller avec vos propres données ? Essayez Powerdrill Bloom.

2. Deepnote

Deepnote est ce qui se rapproche le plus sur cette liste de « Jupyter Notebook, mais avec une collaboration qui fonctionne ». La métaphore du notebook reste intacte. Ce qui change, c'est que plusieurs personnes peuvent travailler simultanément sur le même notebook, et que celui-ci peut s'exécuter en arrière-plan sans surveillance.

Idéal pour

Les équipes de données qui souhaitent continuer à utiliser des notebooks mais en ont assez de s'échanger des fichiers .ipynb. C'est la transition la moins perturbante de cette liste. Une équipe qui a déjà l'habitude de travailler sur Jupyter Notebook n'aura pas besoin de former ses collaborateurs pour effectuer la transition.

Pour comparer plus en détail Deepnote avec les outils de sa catégorie, consultez cette analyse des alternatives à Deepnote.

Fonctionnalités clés

L'édition collaborative en temps réel est au cœur de l'outil. Elle s'accompagne de la planification de notebooks, de l'exécution en arrière-plan et d'un historique des révisions sur trente jours. Les offres payantes regroupent des quotas mensuels de crédits IA, de CPU et de GPU plutôt que de les facturer séparément, et donnent accès à des machines plus puissantes.

Tarifs

Une offre gratuite est disponible. L'offre Team est à 39 $ par éditeur et par mois avec facturation annuelle. Elle comprend chaque mois 39 $ de crédits IA, 280 $ de CPU et 50 $ de GPU. L'offre Enterprise fait l'objet d'un devis personnalisé. Les comptes gratuits ont un d'inactivité de quinze minutes ; les offres Team et Enterprise bénéficient de vingt-quatre heures.

Avantages

Le coût de migration est presque nul pour quiconque utilise déjà des fichiers Jupyter Notebook. La planification et l'exécution en arrière-plan comblent le manque d'automatisation qui pousse de nombreuses équipes à abandonner Jupyter Notebook en local. Les quotas de calcul inclus rendent les dépenses mensuelles prévisibles.

Inconvénients

La tarification se fait par éditeur, le coût évolue donc avec les effectifs plutôt qu'avec l'utilisation. Cela peut devenir onéreux pour une grande équipe où seules quelques personnes codent régulièrement. Le délai d'inactivité de quinze minutes de l'offre gratuite est court pour un travail d'exploration. Les crédits inclus sont répartis séparément pour l'IA, le CPU et le GPU, ce qui fait trois quotas différents à suivre au lieu d'un seul.

3. Hex

Hex traite le notebook comme un simple élément d'un ensemble plus vaste. Vous écrivez du SQL et du Python dans des cellules, puis vous publiez le résultat sous forme d'application interactive. Des filtres et des champs de saisie la rendent exploitable par un collègue non technique.

Idéal pour

Les équipes où l'analyse doit aboutir à une application partageable plutôt qu'à un document, et où le SQL est au moins aussi important que Python. Il convient parfaitement aux services d'analyse qui répondent de manière répétée à la même question avec des paramètres différents.

Pour voir comment Hex se positionne par rapport aux outils de sa catégorie, consultez cette analyse des alternatives à Hex.

Fonctionnalités clés

Les cellules SQL et Python cohabitent au sein d'un même projet. Le concepteur d'applications transforme une analyse terminée en une interface interactive. La puissance de calcul est sélectionnable par projet, allant de profils modestes à des machines équipées de GPU.

Tarifs

L'offre Community est gratuite. L'offre Professional est à 36 $ par éditeur et par mois. L'offre Team est à 75 $ par éditeur et par mois. Le calcul est facturé séparément à la minute d'utilisation. Les profils Extra Small à Medium sont gratuits. Le profil Large est à 0.32 $ de l'heure, Extra Large à 0.65 $, 2XL à 1.29 $ et 4XL à 2.58 $. Les profils GPU coûtent 2.93 $ pour L4 et 4.06 $ pour A10G.

Avantages

Le format d'application publiée résout directement le problème du « personne ne lit mon notebook ». Le calcul gratuit sur les petits profils permet de limiter le coût du travail d'exploration. Les utilisateurs orientés SQL ne sont pas laissés de côté.

Inconvénients

Le calcul est facturé en plus du prix par utilisateur, le total mensuel se compose donc de deux montants distincts. Prévoir un budget annuel implique d'estimer l'utilisation, et pas seulement les effectifs. Les profils plus importants et les travaux sur GPU chiffrent rapidement avec la facturation à la minute. La couche de création d'applications représente l'essentiel de la valeur, ce qui fait de Hex un outil surdimensionné si vous cherchez simplement un meilleur notebook.

4. Observable

Observable aborde les notebooks sous l'angle de la visualisation. L'outil est axé sur la publication, et les résultats sont interactifs par défaut plutôt que d'être de simples images statiques collées dans un document.

Idéal pour

Tous ceux dont le livrable est un graphique interactif destiné à être exploré, et les équipes qui souhaitent intégrer leur travail dans un site ou un wiki plutôt que de le télécharger. C'est un choix naturel pour la publication de données destinées au public, où le lecteur doit pouvoir manipuler les chiffres.

Fonctionnalités clés

Les notebooks intègrent des connexions aux bases de données et des pièces jointes. Une option d'intégration permet d'insérer les résultats ailleurs. Un agent intégré propose un quota quotidien de jetons qui varie selon l'offre. Les offres Team ajoutent des espaces de travail partagés et des accès en lecture seule privés.

Tarifs

Une offre Free est disponible. L'offre Pro est à 22 $ par mois (ou 25 $ avec facturation mensuelle). L'offre Team est à 40 $ par éditeur et par mois (ou 45 $ avec facturation mensuelle) et est indiquée comme disponible prochainement. L'offre Enterprise est sur mesure. Les lecteurs privés sur l'offre Team coûtent 10 $ par lecteur et par mois. Les pièces jointes sont limitées à 1 Go par mois, et le calcul à cinquante minutes par mois sur les offres individuelles payantes.

Avantages

Les rendus interactifs et intégrables sont les plus performants de cette liste pour tout ce qui touche aux graphiques. L'offre individuelle Pro est le point d'entrée payant le moins cher ici. Les connexions aux bases de données sont incluses par défaut dans les offres payantes.

Inconvénients

Cinquante minutes de calcul mensuel représentent un budget très serré pour tout travail allant au-delà de la simple visualisation. Les transformations lourdes doivent être effectuées avant l'importation des données. La limite de 1 Go pour les pièces jointes exclut les grands ensembles de données locaux. L'offre Team étant marquée comme disponible prochainement, l'utilisation collaborative n'est pas encore pleinement opérationnelle aujourd'hui.

5. Count

Count remplace le notebook linéaire par un canevas infini. Les cellules deviennent des nœuds que vous pouvez organiser dans l'espace. Les liens qui les unissent restent visibles. Cela rend la structure d'une analyse beaucoup plus facile à suivre qu'un simple défilement de haut en bas.

Idéal pour

Les analyses exploratoires arborescentes, et les équipes qui ont besoin que les parties prenantes suivent le raisonnement plutôt que le simple résultat. Cet outil fonctionne très bien pour les phases de révision, où l'on cherche à comprendre comment un chiffre a été obtenu plutôt que de simplement connaître sa valeur.

Fonctionnalités clés

Des cellules Python et SQL sur un canevas partagé, des visualisations sans code pour ceux qui ne maîtrisent ni l'un ni l'autre, un historique des versions, l'autorisation de domaines et la prise en charge de MCP. Les accès en lecture seule sont inclus dans toutes les offres.

Tarifs

L'offre Free est à 0 $ pour les petites équipes et les projets personnels. L'offre Pro est à 49 $ par éditeur et par mois. L'offre Scale est à 69 $ par éditeur et par mois et ajoute de la capacité pour les grandes organisations. Count précise que les accès en lecture seule sont inclus dans chaque offre sans frais de base.

Avantages

Le canevas rend lisibles les analyses arborescentes, ce qu'un défilement linéaire de haut en bas laisse implicite. La gratuité des accès en lecture seule à tous les niveaux maintient le coût du partage à zéro. Les visualisations sans code élargissent le cercle des contributeurs potentiels.

Inconvénients

Les abonnements éditeurs représentent le point d'entrée par utilisateur le plus cher parmi les outils de type notebook présentés ici. Le modèle de canevas impose un véritable changement d'habitudes pour quiconque vient directement de Jupyter Notebook. L'offre gratuite est conçue pour les petites équipes et les projets personnels plutôt que pour un travail en production.

6. Anaconda

Anaconda n'est pas un notebook. C'est la couche technique sous-jacente. Si vous quittez Jupyter Notebook parce que vos environnements cessent de fonctionner d'une machine à l'autre, c'est à ce niveau de la pile technologique qu'il faut s'intéresser.

Idéal pour

Les organisations pour lesquelles l'environnement Python lui-même pose problème : reproductibilité, provenance des paquets et conformité aux politiques de sécurité. C'est particulièrement crucial lorsque l'échec d'une compilation ou l'utilisation d'un paquet non vérifié engendre un coût réel.

Fonctionnalités clés

Une gestion des paquets où chaque élément est vérifié, signé et validé par rapport aux politiques de sécurité avant d'atteindre le développeur. Des paquets sélectionnés pour la science des données, le machine learning et l'IA, ainsi que l'Anaconda Assistant pour l'aide au codage. Les offres payantes ajoutent des environnements d'équipe partagés et reproductibles, des contrôles d'espace de travail et de la gouvernance pour l'utilisation en production.

Tarifs

Anaconda Core est gratuit à 0 $ pour l'apprentissage et les projets personnels. L'offre Starter est à 15 $ par utilisateur et par mois pour des environnements d'équipe partagés et reproductibles. L'offre Business est à 50 $ par utilisateur et par mois pour des paquets sécurisés et gouvernés en production. Notez que la page des tarifs d'Anaconda liste également des produits distincts avec leurs propres offres ; ceux-ci ne font pas partie de l'offre Core.

Avantages

Résout le problème de dérive des environnements à la racine plutôt que de le contourner. Les paquets vérifiés et signés sont indispensables dans les secteurs réglementés. L'offre gratuite est réellement exploitable pour un travail individuel.

Inconvénients

Anaconda se situe sous l'interface du notebook plutôt que d'en fournir une. Il complète donc un autre outil de cette liste plutôt que de s'y substituer. Sa valeur ajoutée est largement invisible pour les utilisateurs individuels qui ne rencontrent pas de problèmes d'environnement. La page des tarifs mélange plusieurs produits, ce qui peut rendre les offres Core difficiles à déchiffrer.

7. Posit Cloud

Posit Cloud est la version hébergée de l'univers RStudio. Si vos analyses sont rédigées en R, c'est la réponse la plus directe de cette liste. Il en va de même si vous enseignez à un groupe d'étudiants.

Idéal pour

Les utilisateurs de R, et tous ceux qui enseignent l'analyse à une classe et ont besoin d'environnements qui fonctionnent de manière identique pour tous. Le cas d'usage de l'enseignement est ici le plus convaincant, car le problème de configuration disparaît instantanément pour tous les étudiants.

Fonctionnalités clés

Des projets RStudio basés sur le navigateur avec des espaces partagés, des connexions de données et des modèles de projets. Le calcul est mesuré en heures avec des limites définies de RAM, de CPU et de temps d'exécution par offre. Des abonnements dédiés Instructor et Student existent pour l'enseignement. Les propriétaires de compte peuvent activer Posit Assistant, un assistant de codage IA pour les projets RStudio.

Tarifs

L'offre Free est à 0 $ à vie avec 25 projets, 25 heures de calcul par mois, 1 Go de RAM et une limite d'exécution d'une heure. L'offre Basic est à 25 $ par mois avec 150 heures incluses, 8 Go de RAM et des projets illimités. L'offre Standard est à 75 $ par mois avec 500 heures, 32 Go de RAM, 8 CPU et l'authentification SSO via SAML. Pour les enseignants et étudiants éligibles, l'offre Instructor est à 15 $ par mois avec 300 heures et l'offre Student est à 5 $ par mois avec 75 heures. Les heures supplémentaires sur les offres payantes coûtent 10¢ chacune.

Avantages

La comptabilisation du calcul la plus claire de cette liste : les heures, la RAM, le CPU et les limites d'exécution sont indiqués pour chaque offre. Les tarifs pour l'éducation sont des offres publiques et non des accords au cas par cas. L'offre gratuite est réellement exploitable pour de vrais travaux pratiques.

Inconvénients

Le centre de gravité reste R et RStudio, ce qui en fait un choix plus restreint pour les équipes principalement axées sur Python. La RAM de 1 Go de l'offre gratuite et la limite d'exécution d'une heure excluent les tâches plus importantes. Le SSO n'est disponible qu'à partir de l'offre Standard.

8. Saturn Cloud

Saturn Cloud répond à un reproche bien précis : l'ordinateur portable n'est pas assez puissant. Il propose des notebooks hébergés connectés à des machines pouvant aller jusqu'à des nœuds de huit GPU, et facture à l'heure plutôt qu'à l'utilisateur.

Idéal pour

L'entraînement, le fine-tuning et toute charge de travail où la contrainte est le matériel plutôt que la collaboration. C'est la bonne réponse lorsque le notebook lui-même convient mais que la machine sous-jacente ne suit pas.

Fonctionnalités clés

Des environnements hébergés s'exécutant sur un catalogue public de types de machines, allant d'instances CPU uniquement à des nœuds NVIDIA H100 et H200. Les machines sont sélectionnées par charge de travail et facturées à l'heure, le stockage étant tarifé séparément.

Tarifs

La tarification est horaire par machine et non par utilisateur. Les instances CPU commencent à 0.09 $ de l'heure pour un profil Large de 16 Go et 4 vCPU, et vont jusqu'à 6.12 $ de l'heure pour un profil c5.metal de 192 Go et 96 vCPU. Les options GPU débutent à 0.15 $ de l'heure pour une instance g4dn.xlarge équipée d'un T4 et atteignent 23.6 $ de l'heure pour un nœud à huit GPU H100 ou H200. Le stockage est à 0.20 $ par Go et par mois. Saturn Cloud précise que sur son offre Pro, ces frais sont facturés par tranches de 10 $.

Avantages

La seule option ici qui permet de passer à des travaux GPU d'envergure sans projet d'infrastructure distinct. La facturation horaire signifie que les équipes inactives ne paient rien pour des licences d'utilisation. Le catalogue de machines est entièrement public, ce qui permet d'estimer les coûts avant de s'engager.

Inconvénients

Les tarifs publics de Saturn Cloud sont horaires par machine et non par utilisateur. L'établissement d'un budget ne ressemble donc en rien au reste de cette liste, et il est plus difficile de le plafonner. Les coûts dépendent entièrement de l'utilisation, ce qui pénalise l'oubli d'extinction d'une machine. Les fonctionnalités de collaboration ne sont pas la priorité, une équipe quittant Jupyter pour des raisons de partage ne trouvera donc pas sa réponse ici.

9. Nextjournal

Nextjournal est conçu autour de la reproductibilité. L'environnement dans lequel un notebook a été exécuté est capturé avec le notebook lui-même, de sorte que relancer un travail des mois plus tard produit le même résultat plutôt qu'une erreur.

Idéal pour

Les groupes de recherche et tous ceux qui ont besoin qu'une analyse puisse encore s'exécuter dans un an. Les travaux réglementés et académiques imposent explicitement cette exigence, alors que la plupart des outils la traitent comme secondaire.

Fonctionnalités clés

Des notebooks privés illimités avec gestion des données et des secrets, des environnements versionnés, des délais d'extinction personnalisés et des exécutions automatiques planifiées. Les offres Team incluent des crédits de calcul mensuels, le calcul supplémentaire étant facturé à l'utilisation. L'offre Enterprise ajoute le déploiement hébergé ou sur site ainsi que la publication interne.

Tarifs

L'offre Free est à 0 $ avec des notebooks privés illimités et une puissance de calcul d'entrée de gamme soumise à une politique d'utilisation équitable. L'offre Team commence à 299 $ par mois et inclut cinq éditeurs. Les éditeurs supplémentaires coûtent 99 $ par mois chacun. L'offre comprend environ 240 $ de crédits de calcul par mois. L'offre Enterprise commence à 499 $ par mois et inclut cinq éditeurs, avec des éditeurs supplémentaires à 125 $ par mois, et comprend environ 400 $ de crédits par mois. Nextjournal mentionne également des tarifs pour le monde académique, les associations et les enseignants.

Avantages

La reproductibilité est intégrée dès la conception plutôt que d'être ajoutée après coup, ce qui est rare. L'offre gratuite permet d'avoir des notebooks privés illimités, ce que la plupart des concurrents limitent. Les crédits de calcul inclus sont substantiels par rapport au prix de l'abonnement.

Inconvénients

Le seuil de 299 $ par mois en fait le point d'entrée le plus cher de cette liste pour une petite équipe. La tarification est basée sur cinq éditeurs, de sorte qu'un groupe de deux personnes paie pour cinq. Le calcul au-delà des crédits inclus est facturé à l'utilisation en plus des frais de base.

Idéal pour : choisir selon vos besoins réels

La liste se divise clairement autour d'une seule question : qu'est-ce qui ne va pas dans votre configuration actuelle ?

Si le problème est la collaboration, tournez-vous d'abord vers Deepnote. Il conserve le notebook et résout le partage. Count est l'alternative si votre analyse est arborescente et que vous souhaitez rendre cela visible.

Si le problème est le public cible, Hex et Observable aboutissent tous deux à un livrable qu'un collègue peut utiliser. Hex produit des applications avec des champs de saisie et des filtres. Observable produit des visuels interactifs et intégrables.

Si le problème est le fait même de devoir coder, Powerdrill Bloom est l'option qui élimine cette obligation. Vous importez des fichiers et formulez une requête en langage naturel ; une analyse et un document finalisé en ressortent.

Si le problème is la machine, choisissez Saturn Cloud. C'est la seule option ici qui propose des nœuds à huit GPU avec des tarifs horaires publics.

Si le problème est l'environnement, optez pour Anaconda. Il s'installe sous le notebook que vous continuez d'utiliser.

Si le problème est le langage, Posit Cloud pour R. Il s'impose également comme la meilleure option pour l'enseignement, car les offres Instructor et Student sont publiques et non négociées au cas par cas.

Si le problème est que vos anciens travaux ne s'exécutent plus, Nextjournal, à condition que votre budget permette de dépenser 299 $ par mois.

Ce qu'il faut vérifier avant de changer

Quatre facteurs déterminent si une migration sera pérenne, et aucun d'entre eux n'apparaît sur une page de tarifs.

Où se trouvent réellement les données. Les outils de cette liste se divisent entre ceux qui se connectent à un entrepôt de données et ceux qui acceptent des fichiers importés. Hex, Count et Observable nécessitent des connexions à des bases de données. Powerdrill Bloom fonctionne à partir de fichiers importés. Si vos données se trouvent dans des feuilles de calcul sur l'ordinateur portable de quelqu'un, un outil axé sur les entrepôts de données imposera un projet supplémentaire avant d'apporter de la valeur.

Qui doit lire le résultat. Si la réponse est un collègue qui n'ouvrira jamais un notebook, privilégiez les outils qui publient des applications ou des documents. Améliorer l'expérience d'édition n'aidera en rien ce lecteur.

Comment le calcul est facturé. Trois modèles sont représentés ici. La tarification par utilisateur est prévisible et évolue avec les effectifs. Le calcul horaire n'est prévisible que si quelqu'un pense à éteindre les machines. Les quotas de crédits se situent entre les deux. Choisissez celui que votre service financier est réellement capable de suivre.

Si vous conservez le code. Plusieurs outils ici partent du principe que le code Python ou SQL survit à la transition. L'un d'eux est conçu pour le cas où ce n'est pas le cas. C'est la plus grande ligne de partage de cette liste, et il convient de trancher cette question avant de comparer les prix.

Une dernière note pratique : l'exportation. Avant de vous engager, vérifiez ce que vous pouvez récupérer de l'outil si vous arrêtez de payer. Les outils de type notebook vous permettent généralement de récupérer le notebook. Les outils de type canevas ou application sont plus variables.

Verdict final

Pour la plupart des équipes qui quittent Jupyter Notebook en local parce que le partage est fastidieux, Deepnote est le chemin le plus court. Le notebook reste et les frictions disparaissent. À 39 $ par éditeur et par mois, il se situe dans la moyenne de cette liste.

Pour les équipes dont le véritable problème est que le notebook lui-même n'est pas le bon livrable, le choix se joue entre Hex, Observable et Powerdrill Bloom. Hex et Observable conservent le code et modifient l'interface de sortie. Powerdrill Bloom modifie plutôt l'interface d'entrée, en acceptant des fichiers et une requête en langage naturel pour renvoyer à la fois l'analyse et le document. Le choix entre ces trois outils dépend de la volonté de votre équipe de continuer à coder ou d'arrêter.

Des offres gratuites existent pour huit des neuf outils, le coût de la vérification se résume donc à une après-midi de travail plutôt qu'à la signature d'un contrat.

Foire aux questions

Quelle est la meilleure alternative gratuite à Jupyter Notebook ?

Huit des neuf outils présentés ici disposent d'une offre gratuite, la réponse dépend donc de vos contraintes. L'offre gratuite de Nextjournal permet d'avoir des notebooks privés illimités. Posit Cloud offre 25 heures de calcul par mois sans frais. Anaconda Core est gratuit pour le travail individuel. Deepnote, Hex, Observable, Count et Powerdrill Bloom proposent tous des offres gratuites avec des limites d'utilisation.

Pourquoi abandonne-t-on Jupyter Notebook ?

Les quatre raisons courantes sont la collaboration, la révision, le livrable et les environnements. Les fichiers Jupyter Notebook sont difficiles à modifier simultanément et complexes à comparer dans un système de contrôle de version. Ils sont peu pratiques à transmettre à un lecteur non technique. Ils dépendent également d'un environnement local qui varie d'une machine à l'autre. Chaque outil de cette liste cible au moins l'un de ces aspects. Très peu ciblent les quatre, c'est pourquoi le choix dépend du problème le plus bloquant pour votre équipe.

Puis-je utiliser une alternative à Jupyter sans connaître Python ?

Oui, bien que les outils diffèrent sur ce point. Count propose des visualisations sans code aux côtés de ses cellules Python et SQL. Powerdrill Bloom est conçu autour de requêtes en langage naturel sur des fichiers importés plutôt que sur du code. Les autres partent du principe que vous écrivez soit du Python, soit du SQL. Si personne dans l'équipe ne code, la liste des options est très restreinte.

Combien coûtent les alternatives à Jupyter Notebook ?

Les points d'entrée payants de cette liste vont de 15 $ par utilisateur et par mois pour Anaconda Starter à 299 $ par mois pour Nextjournal Team. Most notebook-style tools se situent entre 22 $ et 49 $ par éditeur et par mois. Saturn Cloud fait exception et facture à l'heure, à partir de 0.09 $ de l'heure.

Quelle alternative à Jupyter est la meilleure pour les équipes ?

Deepnote et Hex sont les deux outils conçus pour un usage en équipe, respectivement à 39 $ et 75 $ par éditeur et par mois. Count inclut des accès en lecture seule à tous les niveaux, ce qui réduit le coût du partage avec les personnes qui ne font que lire. L'offre Team d'Observable est indiquée comme disponible prochainement. Pour les équipes où la plupart des membres consultent les analyses plutôt que de les rédiger, la politique concernant les accès en lecture seule importe plus que le prix par éditeur.

Conclusion

Jupyter Notebook n'est pas près de disparaître, et aucun de ces outils ne prétend le contraire. Ce qu'ils font, c'est identifier un aspect que les notebooks locaux gèrent mal et le résoudre correctement.

Commencez par identifier votre véritable problème avec Jupyter Notebook. S'il s'agit du partage, Deepnote. S'il s'agit du livrable, Hex ou Observable. S'il s'agit de la puissance de calcul, Saturn Cloud. S'il s'agit des environnements, Anaconda. S'il s'agit de R, Posit Cloud. S'il s'agit de la reproductibilité, Nextjournal. Et si, en toute franchise, c'est l'écriture du code elle-même qui vous ralentit, intéressez-vous à Powerdrill Bloom. Il supprime cette étape plutôt que de l'accélérer.

Toutes les options présentées ici, à l'exception de Saturn Cloud, disposent d'une offre gratuite. Testez-les avec un vrai fichier et une vraie échéance avant de payer pour l'une d'elles.