Runcell : Un agent IA qui transforme votre Notebook Jupyter en un copilote en science des données

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Matt Popovic

Updated on 23/07/2025

Si vous passez la majeure partie de votre journée dans des notebooks Jupyter, vous avez probablement essayé des outils de génération de code tels que GitHub Copilot ou cursor. Ils sont excellents pour l'autocomplétion, mais ils s'arrêtent au texte : il faut toujours coller l'extrait, l'exécuter, déboguer les erreurs et suivre manuellement les variables. Runcell passe à l'étape suivante en intégrant un agent entièrement autonome à l’intérieur de Jupyter, de sorte que la génération, l'exécution et l’itération du code se déroulent dans une boucle continue.

Qu’est-ce que précisément Runcell ?

Runcell est une extension JupyterLab et un package Python (pip install runcell) qui insère un agent IA directement dans la barre d’outils de votre notebook ([Reddit][1]). Contrairement à une fenêtre de chat ajoutée à votre IDE, l’agent peut lire l’état en direct du notebook — cellules, variables, graphiques, même DataFrames intermédiaires — et utiliser ce contexte pour décider de la prochaine action.

Le site regroupe ses fonctionnalités en quatre modes runcell.dev (opens in a new tab):

Parce que l’agent peut appeler des actions Jupyter (ajouter une cellule, l’exécuter, redémarrer le noyau, etc.), il donne une impression moins d’autocomplétion et plus d’un partenariat avec un développeur junior qui peut toucher au clavier.

Pourquoi le contexte est-il important ?

Les assistants traditionnels génèrent du code isolément. Si l’extrait fait référence à une variable qui n’existe pas dans le noyau en cours, vous obtenez une NameError, puis vous devez expliquer manuellement le contexte. En revanche, Runcell inspecte globals() avant de créer le code, il sait déjà que df_sales est un DataFrame pandas de 100 MB et que vous avez importé matplotlib il y a deux cellules. Les premiers utilisateurs sur r/Jupyter disent que cette conscience du contexte permet à l’outil de finir une tâche au lieu de vous donner des ébauches à moitié fonctionnelles ([Reddit][1]).

Les agents capables de prendre en compte le contexte des notebooks s'inscrivent dans une tendance plus large. Le projet Notebook Intelligence (NBI) de la communauté Jupyter a récemment montré comment l’appel d’outils permettait aux agents multi‑étapes intégrés dans Lab 4 ([Jupyter Blog][3]), et le plugin officiel Jupyter AI a lancé en 2023 des commandes magiques pour les LLMs ([Jupyter Blog][4]). Runcell s’appuie sur ces mêmes idées, mais les assemble en une expérience prête à l’emploi et orientée résultats pour les data scientists.

Flux de travail typique

1. Installer

   pip install runcell
   jupyter labextension enable runcell  # Lab 4 détecte automatiquement l’extension

2. Ouvrir n’importe quel notebook et cliquer sur l’icône Runcell pour ouvrir la barre latérale de chat.

3. Décrire votre objectif :

   “Charger sales.csv, calculer la croissance YoY par région, et produire une heatmap seaborn.”

4. Observer l’agent :

   • Créer de nouvelles cellules de code.
   • Les exécuter dans le bon ordre.
   • Gérer une erreur d’import, installer seaborn, et réessayer.
   • Insérer une cellule Markdown expliquant l’analyse.

Vous pouvez intervenir à tout moment — éditer une cellule, fixer une variable — et l’agent replanifiera en fonction de vos changements.

Où Runcell excelle

• Analyse exploratoire : automatiser la préparation (imports, nettoyage des données) pour se concentrer sur les hypothèses.
• Notebooks répétitifs : les notebooks de reporting mensuel diffèrent souvent uniquement par la plage de dates ; laisser l’agent mettre à jour les paramètres et relancer.
• Enseignement & démos : le mode Apprentissage interactif transforme des explications abstraites (par exemple, “K‑means vs. DBSCAN”) en exemples vivants, modifiables (runcell.dev (opens in a new tab)).

Limitations & avertissements

• Coût du modèle & confidentialité — Runcell s’appuie actuellement sur des LLM cloud ; de gros DataFrames peuvent être résumés avant de quitter votre machine, mais vérifiez vos règles de conformité.
• L’autonomie n’est pas magique — le mode “YOLO” peut consommer des tokens API si votre demande est floue. Commencez par des prompts précis et bien délimités.
• Jupyter ≠ uniquement Python — les notebooks multi-langages (R, Julia) sont en phase d’expérimentation mais ne sont pas encore stables.

En résumé

Runcell fait évoluer l’assistance IA du “fancy autocomplete” vers une automatisation complète du notebook. En traitant le notebook comme un espace de travail vivant — code, données, résultats — et pas seulement comme un buffer de texte, il comble le fossé entre dire à l’ordinateur ce que vous voulez et voir cela réalisé.

Si vous êtes prêt à laisser un agent gérer le travail ingrat pendant que vous gardez votre chapeau de génération d’insights, ouvrez votre prochain notebook avec :

pip install runcell

… et accordez une pause bien méritée à votre clavier.