Dash

Dash est un framework open-source conçu pour faciliter la création et le déploiement d’applications de visualisation de données. Lancé en 2017 par Plotly, Dash permet aux utilisateurs de construire des applications web analytiques en Python, sans nécessiter de connaissances approfondies des technologies de développement web. Cela en fait un choix privilégié parmi les data scientists et analystes souhaitant concevoir rapidement et efficacement des tableaux de bord interactifs et des interfaces de visualisation de données. Dash se distingue en permettant l’intégration d’analyses Python complexes dans une interface web conviviale, servant ainsi de pont entre les data scientists et les acteurs métiers.

Composants fondamentaux de Dash

Les applications Dash reposent sur trois technologies principales :

1. Flask
   Un framework web WSGI léger en Python qui fournit les fonctionnalités côté serveur des applications Dash. Flask est reconnu pour sa simplicité et sa flexibilité, permettant aux développeurs de choisir leur méthode d’implémentation.

2. React.js
   Une bibliothèque JavaScript dédiée à la création d’interfaces utilisateur. Dash utilise React.js pour le rendu de la partie frontale des applications. React.js permet de concevoir des interfaces dynamiques et réactives, essentielles à la visualisation interactive des données.

3. Plotly.js
   Une bibliothèque de graphiques qui génère les visualisations dans les applications Dash. Plotly.js propose un large éventail de fonctionnalités de cartographie, incluant des graphiques linéaires, nuages de points et graphiques 3D, indispensables à la création de visualisations interactives et attrayantes.

Dash masque la complexité de l’intégration de ces technologies, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur l’écriture de code Python pour définir la structure et la logique de leurs applications. Cette approche donne la possibilité de développer des applications web sophistiquées en utilisant un seul langage de programmation : Python.

Fonctionnalités clés de Dash

1. Applications Dash

Les applications Dash, ou Dash apps, offrent une interface point-and-click aux modèles Python, permettant aux utilisateurs d’interagir avec des visualisations de données complexes sans recourir à des compétences avancées en programmation. Ces applications servent de passerelle entre les data scientists et les parties prenantes, permettant à ces dernières de prendre des décisions éclairées à partir de données visuelles interactives et dynamiques.

2. Composants de base et composants HTML Dash

• Composants de base Dash
  Des composants préconçus facilitant la création d’interfaces utilisateur interactives. Exemples : curseurs, menus déroulants ou graphiques, qui offrent une interaction en temps réel avec les données. Ces composants sont conçus pour être flexibles et personnalisables, permettant d’adapter l’interface utilisateur à divers besoins.

• Composants HTML Dash
  Des wrappers simples autour des balises HTML, donnant la possibilité de structurer ses applications Dash avec des éléments HTML familiers. Cette fonctionnalité simplifie la conception d’applications web en s’appuyant sur les connaissances existantes en développement web.

3. Interactivité et callbacks

Les applications Dash sont interactives par nature, permettant aux utilisateurs de saisir des données, sélectionner des paramètres et voir des mises à jour en temps réel. Cela s’appuie sur l’utilisation de callbacks, fonctions Python qui actualisent automatiquement les composants de l’application lors d’interactions utilisateur. Les callbacks sont une fonctionnalité puissante pour créer des applications dynamiques et réactives, capables de gérer des interactions complexes et des traitements de données.

4. Visualisation de données et intégration Plotly

Dash s’appuie sur Plotly, une bibliothèque de visualisation de données de référence, garantissant la création de graphiques et de diagrammes interactifs de haute qualité. Cette intégration permet des représentations complexes telles que des nuages de points, histogrammes ou cartes thermiques. L’étendue des possibilités de visualisation et de personnalisation de Plotly en fait un choix idéal pour créer des tableaux de bord détaillés et informatifs.

5. Déploiement et passage à l’échelle avec Dash Enterprise

Pour des applications en production, Dash Enterprise offre une plateforme évolutive permettant de déployer les applications Dash à l’échelle de l’organisation. Cette version entreprise inclut des fonctionnalités comme l’authentification, le déploiement centralisé et l’intégration à l’infrastructure IT, ce qui la rend adaptée aux projets de data science de grande envergure. Dash Enterprise enrichit Dash avec des outils pour gérer et faire évoluer les applications, garantissant leur fiabilité et leur performance à l’échelle de l’entreprise.

Cas d’usage de Dash

1. Data Science et Analytique

Dash est largement utilisé en data science pour construire des tableaux de bord permettant d’analyser et de visualiser les données en temps réel. Sa capacité à s’intégrer aux modèles d’IA et de machine learning en fait un outil essentiel pour les data scientists souhaitant communiquer efficacement leurs résultats. Les fonctionnalités interactives de Dash permettent de présenter les analyses de façon accessible pour des interlocuteurs non techniques.

2. Intelligence économique

En business intelligence, Dash est un outil polyvalent pour la création de tableaux de bord suivis d’indicateurs clés (KPI) et de métriques métier. Ses composants interactifs autorisent les utilisateurs métier à explorer les données et à obtenir des insights sur les décisions opérationnelles et stratégiques. Dash permet aux organisations de prendre des décisions basées sur les données grâce à une vision claire et interactive de la performance.

3. Intégration IA et automatisation

La capacité de Dash à s’intégrer à des modèles d’IA en fait un excellent choix pour le développement d’applications nécessitant un traitement et une visualisation de données en temps réel. Ceci est particulièrement utile dans des domaines comme la conduite autonome ou l’analytique prédictive, où la visualisation dynamique des données est essentielle. Dash permet de visualiser des modèles IA complexes, facilitant la compréhension et l’interaction avec leurs résultats en temps réel.

4. Santé et pharmaceutique

Dans le secteur de la santé, Dash sert à développer des applications visualisant des données patients, le suivi d’essais cliniques ou l’efficacité des médicaments. Sa capacité à gérer des jeux de données complexes et à créer des visualisations interactives le rend idéal pour la recherche médicale et l’analyse. Dash fournit aux professionnels de santé les moyens d’explorer et de comprendre de grands volumes de données médicales, facilitant la prise de décision et le suivi des patients.

5. Services financiers

Dash est utilisé dans les services financiers pour la création de tableaux de bord permettant de suivre les tendances du marché, de surveiller des portefeuilles d’investissement ou d’évaluer les risques financiers. Sa capacité de visualisation en temps réel aide les analystes à prendre des décisions rapides et éclairées. Dash permet aux institutions financières d’analyser et de visualiser rapidement les données financières pour orienter leurs stratégies d’investissement et la gestion des risques.

Construction d’une application Dash

La création d’une application Dash s’articule autour des étapes suivantes :

1. Définir la structure
   Utilisez les Dash HTML Components pour organiser l’interface de l’application : titres, paragraphes, autres éléments HTML. La structure assure une organisation claire et intuitive de l’application.

2. Ajouter de l’interactivité
   Intégrez des Dash Core Components pour introduire des éléments interactifs comme des graphiques ou curseurs. Définissez des callbacks pour gérer les interactions utilisateur et actualiser l’application dynamiquement. L’interactivité est essentielle pour engager l’utilisateur et répondre en temps réel à ses actions.

3. Styliser l’application
   Personnalisez l’apparence de l’application avec du CSS. Dash accepte les fichiers CSS externes, permettant d’appliquer un style cohérent à l’ensemble de l’application. Le style garantit l’attrait visuel de l’application et son adéquation avec la charte graphique.

4. Déployer l’application
   Pour une application d’entreprise, déployez-la via Dash Enterprise, qui offre des fonctionnalités avancées pour l’intégration et la montée en charge dans l’infrastructure IT. Le déploiement consiste à rendre l’application accessible aux utilisateurs tout en assurant sa fiabilité et ses performances.

Exemples d’applications

1. Tableau de bord de conduite autonome

Une application Dash qui surveille et visualise les données de véhicules autonomes, fournissant des insights sur la détection d’objets et les processus de prise de décision. Cette application exploite la visualisation en temps réel pour renforcer la sécurité et l’efficacité des véhicules autonomes. Elle illustre la capacité de Dash à traiter des flux de données complexes et à les présenter de manière compréhensible.

2. Tableau de bord production pétrolière et gazière

Cette application Dash permet de visualiser les données de production pétrolière, de filtrer et d’analyser les métriques selon les régions. Les composants interactifs autorisent les croisements et l’exploration détaillée, apportant des informations précieuses sur les tendances de production. Cette application met en lumière l’utilité de Dash pour la gestion industrielle et des ressources.

3. Tableau de bord pharmacocinétique

Une application Dash conçue pour analyser les données de pharmacocinétique, aidant les chercheurs à comprendre l’absorption et la distribution des médicaments dans l’organisme. Cette application soutient la phase d’optimisation des leads en offrant des visualisations détaillées des données d’études. Elle démontre l’application de Dash en recherche et développement scientifique.

4. Tableau de bord de reporting financier

Cette application Dash automatise la génération de rapports financiers, convertissant les données en documents PDF structurés. Elle optimise le processus de reporting et garantit la précision de l’analyse et de la documentation financière. Cette application illustre le potentiel de Dash dans l’automatisation et l’amélioration des flux de reporting financier.

Recherches

1. Dash Sylvereye : une bibliothèque WebGL pour la visualisation de grands réseaux de rues pilotée par tableaux de bord
   Cet article présente Dash Sylvereye, une bibliothèque Python conçue pour créer des visualisations interactives de grands réseaux de rues en utilisant WebGL pour le rendu accéléré par GPU. L’intégration avec Dash permet de développer des tableaux de bord web complets coordonnant des données temporelles et multivariées sur les rues. L’étude présente des évaluations de performance montrant que Dash Sylvereye peut gérer efficacement des réseaux comportant des milliers d’arêtes. En savoir plus

2. TA-Dash : un tableau de bord interactif pour l’analytique spatio-temporelle du trafic
   TA-Dash est un tableau de bord interactif dédié à la visualisation de motifs de trafic spatio-temporels complexes. Il améliore l’accessibilité des modèles de machine learning pour la prédiction du trafic urbain grâce à une interface conviviale pour les non-experts. L’architecture flexible du tableau de bord lui permet de s’adapter à de nouveaux modèles, ce qui en fait un outil précieux pour la gestion du trafic urbain et la planification de la mobilité. En savoir plus

3. Une spécification déclarative pour la création de tableaux de bord de métriques
   Cet article aborde les défis liés à la création de tableaux de bord de métriques, un processus souvent manuel et fastidieux. L’étude analyse des tableaux de bord de production afin de développer une spécification déclarative simplifiant leur conception. Cette approche permet aux utilisateurs de se concentrer sur les combinaisons de données intéressantes plutôt que sur la création répétitive de chaque graphique. En savoir plus