Runcell : un agent IA qui transforme votre Jupyter Notebook en co-pilote Data Science
Si vous passez la plupart de votre temps dans des notebooks Jupyter, vous avez probablement essayé des outils de code IA comme GitHub Copilot ou Cursor. Ils sont excellents pour l’autocomplétion, mais ils s’arrêtent au texte — vous devez toujours coller le snippet, exécuter la cellule, déboguer l’erreur, installer les packages manquants et suivre l’état des variables.
Runcell va plus loin.
Il intègre un agent IA autonome directement dans Jupyter, capable de lire l’environnement vivant — variables, cellules, DataFrames, graphiques — puis d’écrire, exécuter, déboguer et itérer sur le code automatiquement. Au lieu d’alterner entre prompts et cellules, tout le flux de travail devient une boucle continue.
Qu’est-ce que Runcell, exactement ?
Runcell est une extension JupyterLab + un package Python (pip install runcell) qui transforme votre notebook en environnement d’automatisation piloté par IA.
Contrairement aux assistants de chat autonomes, Runcell peut :
- Lire l’état du notebook (
globals(), historique des cellules, variables) - Insérer et exécuter des cellules de code
- Générer des visualisations
- Déboguer du code en échec
- Expliquer les résultats en langage naturel
- Re-planifier les workflows à mesure que votre notebook évolue
Il ressemble moins à de l’autocomplétion et davantage à un pair programming avec un développeur junior qui peut toucher au clavier.
Les quatre modes principaux (avec vidéos de démo)
Runcell organise ses capacités en quatre modes. Ci-dessous, les démos officielles intégrées depuis runcell.dev.
🎓 Mode apprentissage interactif
Un « prof IA » qui explique les algorithmes avec des exemples exécutables — idéal pour apprendre des sujets comme K-means vs DBSCAN, PCA, clustering, etc.
🤖 Mode agent autonome
Le « bouton YOLO ».
L’agent planifie la tâche, écrit le code, exécute les cellules, corrige les erreurs, installe les packages, et réessaie jusqu’à ce que l’objectif soit atteint.
✏️ Reasoning Agent
Un mode de raisonnement avancé qui réfléchit étape par étape avant d’agir. Il analyse votre notebook en profondeur et produit des refactorings fiables, des améliorations de code ou des solutions détaillées.
💬 Jupyter augmenté par l’IA
Posez des questions sur votre code, obtenez des explications, générez des graphiques ou demandez des résumés — le tout inséré directement dans votre notebook.
Pourquoi le contexte est-il si important ?
La plupart des assistants IA fonctionnent en dehors de votre notebook. Ils génèrent des snippets de code sans savoir :
- Quelles variables existent
- Quelles bibliothèques sont importées
- Quelle est la forme de votre DataFrame
- Quelles erreurs sont survenues plus tôt
- Quelle cellule a produit quel résultat
Cela mène au classique cycle « copier → coller → exécuter → NameError → correction manuelle ».
Runcell résout ce problème en lisant le contexte de l’environnement avant de générer du code.
Il sait par exemple que :
df_salesest un DataFrame pandas d’1 million de lignes- Vous avez importé
matplotlib.pyplot as plt - Une cellule précédente a renvoyé une heatmap seaborn
- Votre kernel a redémarré il y a 2 minutes
Cette conscience du contexte permet à Runcell de mener à bien des tâches multi-étapes au lieu de vous livrer des ébauches à moitié fonctionnelles.
L’idée s’appuie sur la poussée récente de l’écosystème Jupyter vers la Notebook Intelligence (NBI), le tool-calling et les magics Jupyter AI — mais regroupe tout cela dans une expérience soignée, prête à l’emploi.
Workflow typique
Voici à quoi ressemble l’utilisation de Runcell :
1. Installation
pip install runcell
jupyter labextension enable runcell # Lab 4 détecte automatiquement l’extension2. Ouvrez n’importe quel notebook
Cliquez sur l’icône de barre latérale Runcell.
3. Dites-lui ce que vous voulez :
« Charge
sales.csv, calcule la croissance YoY par région, et visualise-la sous forme de heatmap seaborn. »
4. Laissez l’agent gérer le reste :
- Crée de nouvelles cellules de code
- Les exécute dans l’ordre
- Installe
seabornsi nécessaire - Corrige les erreurs d’import
- Explique les résultats en Markdown
- Re-planifie automatiquement quand vous modifiez une cellule
C’est un workflow de notebook entièrement assisté — sans quitter Jupyter.
Là où Runcell excelle
🔍 Exploratory Data Analysis (EDA)
Automatisez les imports, le nettoyage, l’échantillonnage, le profiling et la génération de graphiques.
📊 Workflows de reporting
Les notebooks mensuels récurrents (même logique, nouvelles données) sont parfaits pour une exécution autonome.
🧪 Enseignement & démos
Le Mode apprentissage interactif convertit des sujets abstraits en exemples vivants et modifiables.
🧩 Refactoring & débogage
Reasoning Agent trouve des bugs, réécrit des fonctions et simplifie les notebooks complexes.
💨 Prototypage rapide
Demandez des graphiques, essayez de nouveaux modèles et itérez sans boilerplate manuel.
Intégration fluide dans vos environnements
Runcell prend en charge :
- JupyterLab 4
- Classic Notebook
- VS Code Notebooks
Pas de changement d’éditeur. Pas de nouveau workflow à apprendre.
Installez simplement, et l’agent apparaît directement dans votre environnement.
Limitations et mises en garde
🔐 LLMs cloud (pour l’instant)
Runcell utilise des modèles cloud, sauf si vous configurez un modèle local. Les jeux de données sensibles peuvent nécessiter un mode hors ligne ou une configuration prudente.
🧠 L’autonomie nécessite des objectifs clairs
Le mode agent autonome peut consommer plus de tokens si votre requête est ambiguë.
🧬 Notebooks multi-langages
Python est aujourd’hui le mieux pris en charge ; le support pour R/Julia est expérimental.
🖥️ Les notebooks lourds peuvent être résumés
Les grands DataFrames peuvent être échantillonnés ou résumés avant que le contexte ne soit envoyé au modèle.
En résumé
Runcell n’est pas juste une autocomplétion.
C’est une automatisation de notebook full-stack — planification, écriture de code, exécution, débogage et explication — entièrement à l’intérieur de Jupyter.
Il transforme le notebook d’un outil manuel en espace de travail collaboratif avec IA qui vous aide à réfléchir, itérer et livrer plus vite.
Si vous voulez un agent qui comprend votre notebook et travaille avec vous, essayez :
pip install runcellOffrez un co-pilote à votre workflow Jupyter — et un peu de répit à votre clavier.