Streamlit vs Dash : Lequel choisir en 2025 ? Comparatif complet

Vous hésitez entre Streamlit et Dash pour créer vos applications data en Python ? Vous n'êtes pas seul. Ces deux frameworks dominent le marché des dashboards interactifs en 2025, mais ils répondent à des besoins différents.

Dans ce guide complet, je compare Streamlit et Dash sur 10 critères essentiels, avec des exemples de code concrets et mon retour d'expérience après avoir développé plus de 50 applications avec ces deux outils.

Tableau comparatif rapide

Critère	Streamlit	Dash	Gagnant
Facilité d'apprentissage	⭐⭐⭐⭐⭐ Très facile	⭐⭐⭐ Modéré	🏆 Streamlit
Vitesse de développement	⭐⭐⭐⭐⭐ Ultra rapide	⭐⭐⭐ Standard	🏆 Streamlit
Customisation design	⭐⭐⭐ Limitée (CSS custom)	⭐⭐⭐⭐⭐ Totale (HTML/CSS)	🏆 Dash
Performance	⭐⭐⭐⭐ Bonne	⭐⭐⭐⭐⭐ Excellente	🏆 Dash
Communauté	⭐⭐⭐⭐⭐ 30k+ stars GitHub	⭐⭐⭐⭐ 20k+ stars	🏆 Streamlit
Documentation	⭐⭐⭐⭐⭐ Excellente	⭐⭐⭐⭐ Très bonne	🏆 Streamlit
Déploiement gratuit	⭐⭐⭐⭐⭐ Streamlit Cloud	⭐⭐⭐ Render/Heroku	🏆 Streamlit
Applications complexes	⭐⭐⭐ Adapté	⭐⭐⭐⭐⭐ Parfait	🏆 Dash
Écosystème	⭐⭐⭐⭐ Riche	⭐⭐⭐⭐⭐ Très riche (Plotly)	🏆 Dash
Coût	⭐⭐⭐⭐⭐ Gratuit	⭐⭐⭐⭐⭐ Gratuit	🟰 Égalité

1. Facilité d'apprentissage et courbe d'apprentissage

Streamlit : Le champion de la simplicité

Streamlit a été conçu pour être ultra-simple. Vous pouvez créer votre première app en 10 lignes de code :

import streamlit as st
import pandas as pd

st.title("Ma première app Streamlit")

data = pd.DataFrame({
    'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Âge': [25, 30, 35]
})

st.dataframe(data)
st.line_chart(data['Âge'])

Temps d'apprentissage estimé : 2-3 heures pour les bases, 1 semaine pour être productif.

Dash : Plus de code, plus de contrôle

Dash nécessite de comprendre les callbacks et la structure HTML/CSS. Même exemple en Dash :

from dash import Dash, html, dcc, Input, Output
import pandas as pd
import plotly.express as px

app = Dash(__name__)

data = pd.DataFrame({
    'Nom': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Âge': [25, 30, 35]
})

app.layout = html.Div([
    html.H1("Ma première app Dash"),
    dcc.Graph(
        figure=px.line(data, y='Âge')
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Temps d'apprentissage estimé : 1-2 semaines pour les bases, 1 mois pour maîtriser les callbacks.

Verdict : 🏆 Streamlit gagne haut la main pour les débutants et les prototypes rapides.

2. Vitesse de développement

Streamlit : Du concept à la prod en 1 heure

Grâce à son approche "script Python", Streamlit permet de transformer un notebook Jupyter en application web en quelques minutes.

Exemple concret : Dashboard de ventes avec filtres

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px

# Chargement des données
df = pd.read_csv('ventes.csv')

# Sidebar avec filtres
st.sidebar.header("Filtres")
region = st.sidebar.selectbox("Région", df['region'].unique())
date_range = st.sidebar.date_input("Période", [])

# Filtrage des données
df_filtered = df[df['region'] == region]

# Affichage
st.title("📊 Dashboard des ventes")
st.metric("Ventes totales", f"{df_filtered['montant'].sum():,.0f}€")
st.plotly_chart(px.bar(df_filtered, x='produit', y='montant'))

Temps de développement : 30-60 minutes

Dash : Plus structuré, plus verbeux

Le même dashboard en Dash nécessite :

• Définir le layout HTML
• Créer les callbacks pour les interactions
• Gérer l'état de l'application

from dash import Dash, html, dcc, Input, Output
import pandas as pd
import plotly.express as px

app = Dash(__name__)
df = pd.read_csv('ventes.csv')

app.layout = html.Div([
    html.H1("📊 Dashboard des ventes"),
    html.Div([
        dcc.Dropdown(
            id='region-dropdown',
            options=[{'label': r, 'value': r} for r in df['region'].unique()],
            value=df['region'].unique()[0]
        )
    ]),
    html.Div(id='sales-metric'),
    dcc.Graph(id='sales-chart')
])

@app.callback(
    [Output('sales-metric', 'children'),
     Output('sales-chart', 'figure')],
    Input('region-dropdown', 'value')
)
def update_dashboard(region):
    df_filtered = df[df['region'] == region]
    metric = html.Div(f"Ventes : {df_filtered['montant'].sum():,.0f}€")
    chart = px.bar(df_filtered, x='produit', y='montant')
    return metric, chart

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

Temps de développement : 2-3 heures

Verdict : 🏆 Streamlit est 2-3x plus rapide pour les applications standards.

3. Customisation et design

Streamlit : Design propre mais limité

Streamlit offre un design moderne out-of-the-box, mais la customisation CSS est limitée :

import streamlit as st

# CSS custom (injection)
st.markdown("""
<style>
    .stButton>button {
        background-color: #FF4B4B;
        color: white;
        border-radius: 10px;
    }
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

Limites :

• Pas d'accès direct au HTML
• CSS custom via injection uniquement
• Thèmes limités (clair/sombre)

Dash : Contrôle total du design

Dash vous donne un contrôle total sur le HTML/CSS via Bootstrap ou Tailwind :

from dash import Dash, html, dcc
import dash_bootstrap_components as dbc

app = Dash(__name__, external_stylesheets=[dbc.themes.BOOTSTRAP])

app.layout = dbc.Container([
    dbc.Row([
        dbc.Col(html.H1("Dashboard Pro", className="text-primary"), width=12)
    ]),
    dbc.Row([
        dbc.Col(dbc.Card([
            dbc.CardHeader("KPI 1"),
            dbc.CardBody("Valeur")
        ]), width=4)
    ])
])

Avantages :

• HTML/CSS personnalisable à 100%
• Intégration Bootstrap, Tailwind, Material-UI
• Design systems professionnels possibles

Verdict : 🏆 Dash pour les applications nécessitant un design sur-mesure.

4. Performance et scalabilité

Streamlit : Bon pour 95% des cas

Streamlit recharge la page complète à chaque interaction, ce qui peut ralentir les applications avec beaucoup de données :

Optimisations possibles :

import streamlit as st

@st.cache_data  # Cache les données
def load_data():
    return pd.read_csv('big_data.csv')

@st.cache_resource  # Cache les connexions
def init_db():
    return create_db_connection()

Limites de performance :

• Temps de réponse : 100-500ms pour apps moyennes
• Utilisateurs simultanés : < 100 sans optimisation
• Datasets : < 10 millions de lignes recommandé

Dash : Optimisé pour la production

Dash utilise React.js en backend, ce qui permet :

• Mises à jour partielles du DOM (pas de rechargement complet)
• Callbacks optimisés
• Support natif de datasets massifs

# Pattern Long Callback pour tâches lourdes
from dash.long_callback import DiskcacheLongCallbackManager

@app.long_callback(
    Output('graph', 'figure'),
    Input('button', 'n_clicks')
)
def compute_heavy_task(n_clicks):
    # Calcul intensif sans bloquer l'app
    return generate_complex_chart()

Performance typique :

• Temps de réponse : 50-100ms
• Utilisateurs simultanés : 1000+ avec serveur adapté
• Datasets : Dizaines de millions de lignes

Verdict : 🏆 Dash pour les applications à fort trafic ou données massives.

5. Cas d'usage recommandés

Quand choisir Streamlit ?

✅ Parfait pour :

• Prototypes rapides : MVP en quelques heures
• Outils internes : Dashboards pour votre équipe
• Applications data science : Exploration de données, ML demos
• POCs clients : Valider une idée rapidement
• Side projects : Apps personnelles ou open source

Exemple de succès : Applications de monitoring interne chez Uber, Google, Meta.

Quand choisir Dash ?

✅ Parfait pour :

• Applications client : Produits SaaS professionnels
• Dashboards complexes : Nombreuses interactions, multi-pages
• Design custom : Branding spécifique requis
• Performance critique : Milliers d'utilisateurs simultanés
• Intégrations avancées : WebSockets, authentification OAuth

Exemple de succès : Dashboards financiers de Bloomberg, applications biotech de Novartis.

6. Écosystème et composants

Streamlit : Écosystème grandissant

Composants officiels :

• streamlit-elements : Composants React.js dans Streamlit
• streamlit-aggrid : Tableaux interactifs avancés
• streamlit-plotly-events : Interactions Plotly avancées
• streamlit-authenticator : Authentification simple

600+ composants communautaires sur Streamlit Components.

Dash : Écosystème mature (Plotly)

Dash Enterprise Components :

• dash-ag-grid : Grilles de données professionnelles
• dash-bootstrap-components : Bootstrap intégré
• dash-mantine-components : UI moderne
• dash-leaflet : Cartes interactives

Plotly Graphing Library : 40+ types de graphiques natifs.

Verdict : 🏆 Dash a un écosystème plus mature et professionnel.

7. Déploiement et hosting

Streamlit : Déploiement gratuit en 1 clic

Streamlit Cloud (gratuit) :

# 1. Push sur GitHub
git push origin main

# 2. Connecter sur https://share.streamlit.io
# 3. Déployer en 1 clic

Avantages :

• Hébergement gratuit illimité
• HTTPS automatique
• Redéploiement automatique à chaque commit
• Gestion des secrets intégrée

Dash : Options multiples

Dash Enterprise (payant) : Solution professionnelle de Plotly Alternatives gratuites :

• Render.com
• Railway.app
• Heroku (payant depuis 2022)
• Docker sur VPS

Configuration Render :

# render.yaml
services:
  - type: web
    name: dash-app
    env: python
    buildCommand: pip install -r requirements.txt
    startCommand: gunicorn app:server

Verdict : 🏆 Streamlit pour le déploiement gratuit et simple.

8. Communauté et support

Streamlit

• 30,000+ stars GitHub
• Forum officiel très actif
• Discord communautaire avec 15,000+ membres
• Documentation excellente avec tutoriels vidéo
• Réponse rapide de l'équipe Streamlit

Dash

• 20,000+ stars GitHub
• Forum Plotly actif
• Support entreprise disponible (Dash Enterprise)
• Documentation complète mais plus technique
• Stack Overflow : 5,000+ questions

Verdict : 🏆 Streamlit a une communauté plus active et accessible.

9. Pricing et business model

Streamlit

• Open source : Gratuit à 100%
• Streamlit Cloud : Gratuit avec limitations, puis $250/mois pour Teams
• Snowflake (propriétaire) : Modèle freemium

Dash

• Open source : Gratuit
• Dash Enterprise : À partir de $20,000/an pour entreprises
• Plotly (propriétaire) : Monétisation via Dash Enterprise

Verdict : 🟰 Égalité, les deux sont gratuits pour 99% des use cases.

10. Mon retour d'expérience (50+ apps développées)

Projets Streamlit réussis

J'ai développé avec Streamlit :

• 15 outils internes pour des clients (reporting, monitoring)
• Dashboard de ventes pour une PME (500 utilisateurs/mois)
• App de ML pour prédire le churn client

Points forts constatés :

• Développement 3x plus rapide qu'avec Dash
• Clients impressionnés par la rapidité de livraison
• Maintenance simplifiée (moins de code = moins de bugs)

Limites rencontrées :

• Design custom limité (certains clients voulaient leur branding exact)
• Performance insuffisante pour 1 projet (10M+ lignes de données)

Projets Dash réussis

J'ai développé avec Dash :

• Dashboard financier pour un hedge fund (design custom exigé)
• Application SaaS avec 1000+ utilisateurs quotidiens
• Plateforme de visualisation géospatiale complexe

Points forts constatés :

• Performance excellente même avec datasets massifs
• Design 100% personnalisable = clients satisfaits
• Architecture propre pour applications multi-pages

Limites rencontrées :

• Temps de développement 2-3x plus long
• Courbe d'apprentissage pour juniors difficile
• Plus de bugs dus à la complexité des callbacks

Verdict final : Lequel choisir en 2025 ?

Choisissez Streamlit si :

✅ Vous débutez en web development ✅ Vous voulez un prototype rapidement (MVP, POC) ✅ Vous développez un outil interne pour votre équipe ✅ Vous n'avez pas besoin d'un design ultra-customisé ✅ Vous avez < 100 utilisateurs simultanés ✅ Vous voulez déployer gratuitement en 1 clic

Cas d'usage parfait : Data scientist qui veut partager son analyse avec son équipe.

Choisissez Dash si :

✅ Vous développez une application client/SaaS ✅ Vous avez besoin d'un design 100% personnalisé ✅ Vous attendez 1000+ utilisateurs simultanés ✅ Vous manipulez des datasets de 10M+ lignes ✅ Vous avez une équipe de développeurs web ✅ Vous construisez une architecture multi-pages complexe

Cas d'usage parfait : Startup qui développe un produit data en production.

Ma recommandation personnelle

Après 50+ applications développées, voici mon approche :

1. Commencez TOUJOURS par Streamlit pour valider l'idée (1-2 jours)
2. Si le projet décolle et nécessite plus de perf/design → migrez vers Dash (1-2 semaines)
3. Pour 80% des projets, restez sur Streamlit (inutile de complexifier)

Ressources pour aller plus loin

Apprendre Streamlit

• 📚 Ma formation Streamlit Unleashed - De débutant à expert
• 📄 Cheatsheet Streamlit gratuite
• 🔍 Audit gratuit de votre app Streamlit

Apprendre Dash

• 📖 Documentation officielle Dash
• 🎓 Dash Bootstrap Components
• 📺 Chaîne YouTube de Charming Data

Conclusion

Streamlit et Dash sont tous deux excellents, mais pour des use cases différents :

• Streamlit = Rapidité, simplicité, prototypage 🚀
• Dash = Performance, customisation, production 💎

Mon conseil : Apprenez d'abord Streamlit (2-3 jours), puis ajoutez Dash à votre stack si besoin (1-2 semaines).

90% de vos projets data peuvent être réalisés avec Streamlit. Les 10% restants nécessiteront Dash.

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