Construis ce que ton outil BI
refuse de faire.
En 6 semaines, tu déploies une Data App Python que ton outil BI ne pourra jamais produire, sans dépendre de l'IT, sans coût par utilisateur, sans ticket d'infrastructure.
(Power BI, Tableau, Qlik)
dépendre de l'IT”
production-ready
leurs clients (freelance)
La parole à mes apprenants
Avis vérifiés des étudiants de la formation Streamlit Unleashed
Tableau, Power BI, Qlik... Ces outils excellent dans le reporting standard.
Mais tous partagent la même limite : quand tes cas d'usage deviennent complexes, tu frappes le même mur.
Le piège de la “Lecture Seule”
Tes utilisateurs veulent corriger une ligne, valider une prévision, saisir une donnée métier directement depuis le dashboard. Dans les outils BI, cette opération basique est bloquée ou coûteuse.
Sur Tableau, le write-back exige une extension tierce payante connectée à un backend séparé. Sur Power BI, il existe depuis 2025 un write-back natif, mais uniquement avec une licence Fabric Capacity, en plus des licences Pro existantes.
Dans tous les cas : une couche d'infrastructure à financer, à maintenir, à faire valider par l'IT. Sur Streamlit, c'est 15 lignes de Python, et tu l'as déployé toi-même ce week-end.
Le mur de la dépendance IT
Mettre un dashboard en production ne devrait pas nécessiter un ticket, une réunion, et trois semaines d'attente.
Pourtant : gateway obligatoire chez Power BI. Tableau Server ou Tableau Cloud avec des rôles admin à configurer. Qlik Sense Enterprise avec une infrastructure serveur dédiée. Peu importe l'outil, la prod passe par quelqu'un d'autre.
Avec un fichier Python, un Dockerfile et un VPS à 20 €/mois, ton app est en ligne. Tu as déployé seul. Tu peux corriger un bug en 10 minutes sans ouvrir un ticket.
Le coût de la diffusion
Chaque nouvel utilisateur qui veut accéder à ton dashboard te coûte de l'argent. Ce n'est pas près de s'arrêter.
Power BI Pro : 14 $/utilisateur/mois. Tableau Viewer : 15 $/utilisateur/mois. Qlik Sense : 30 $/utilisateur/mois. Pour 500 viewers, la facture annuelle oscille entre 84 000 et 180 000 $ selon l'outil, juste pour lire des rapports.
Une Data App Python, c'est une URL. Tu la partages à 5 personnes ou à 500 : le coût d'infrastructure ne change pas. Tes utilisateurs n'ont pas besoin de compte, de licence, ni d'un accès au tenant de l'entreprise.
Tes outils mettent à jour. Ta prod casse.
Tu n'as pas décidé de cette mise à jour. Mais c'est toi qui gères les conséquences.
Power BI modifie le rendu de ses visuels sans prévenir. Tableau change des comportements de filtre entre versions majeures. Qlik fait évoluer son moteur associatif et tes expressions ne se comportent plus comme avant. A chaque release, tu vérifies ce qui a cassé.
Avec Docker, tu figes chaque dépendance à la version que tu as testée. Tu décides quand mettre à jour, et si quelque chose casse, le rollback prend une commande.
Ce qu'ils disaient avant de rejoindre
Plus de 70 % de mon temps en train de faire des extractions. Je veux utiliser Streamlit pour rendre les 8 services de mon entreprise indépendants.
Les outils comme Power BI coûtent cher et on peut être bridé. Avec Python on peut faire beaucoup plus et proposer de vraies solutions métier.
J'ai tenté Metabase, Superset, ça répond jamais à 100 % des besoins. L'idée, c'est de devenir 100 % autonome sur le prototypage et l'outillage de mon quotidien.
Gaël Penessot
Auteur, Formateur & Mentor Data
Auteur de Business Intelligence avec Python (ENI Editions, 600+ exemplaires vendus, 2e édition en cours). Formateur LinkedIn Learning (cours Polars). Mon approche n'est pas académique : je t'aide à construire des outils qui ont un véritable impact business. J'ai formé 59 professionnels de la data et packagé mes meilleurs templates pour te faire gagner des semaines de développement.
Ne suis pas un cours.
Construisons ton projet.
Tu viens avec un cas d'usage bloqué sur tes outils actuels. En 6 semaines, nous le résolvons ensemble en Python et tu repars avec une app en production.
Théorie à la demande
Accès aux modules vidéos premium (DuckDB, Polars, Streamlit). Apprends la syntaxe et les patterns à ton rythme, sans perdre de temps en live sur de la théorie rébarbative.
Mentoring Groupe (Hot-Seat)
1h30 de session live chaque semaine. Viens avec tes blocages, je prends le contrôle de ton écran pour débloquer ton projet en direct. Profite de l'intelligence collective du groupe.
Code Review asynchrone
Ton code ne marche pas ? Poste-le sur notre espace privé. Je l'audite et t'envoie une vidéo explicative avec la correction. Tu avances vite, sans attendre le prochain appel.
Appels 1:1 Stratégiques
Deux sessions privées incluses : un appel de kick-off pour valider l'architecture de ton projet, et un appel de déploiement pour s'assurer que l'app est production-ready.
Ce que tu sauras faire en 6 semaines
Architecture & Pipeline
Ta stack (DuckDB + Polars) est en place. Ton pipeline tourne. Tu maîtrises le scheduling sans timeout ni gateway.
Dashboard & Beyond
Ton app Streamlit affiche KPIs, exporte en CSV/PDF, et fait du CRUD (formulaires, saisie, write-back). Cross-filtering inclus.
Déploiement & Prod
Ton app est conteneurisée (Docker), déployée, avec CI/CD (GitHub Actions). Rollback en 1 commande. Zéro IT.
La stack pour créer de vraies applications data
Le résultat : une application métier sur-mesure, capable d'écrire en base de données, d'interroger des modèles IA, et déployable sans coût de licence par utilisateur.
Le programme
Un accompagnement de 6 semaines qui coûte moins cher qu'un an de licences BI pour 6 viewers.
- 6 sessions live de groupe (1h30/semaine)
- 2 appels 1:1 stratégiques
- Code review asynchrone illimité
- Accès aux modules vidéos premium
- Templates de départ inclus (Docker, app)
- Tout le contenu du tarif fondateur
- Applicable à partir de la 2e cohorte
💡 Contexte ROI6 viewers coûtent entre 1 000 et 1 100 $/an selon ton outil (14 $/mois Power BI Pro, 15 $/mois Tableau Viewer). Cet accompagnement te donne l'autonomie de déployer des apps sans aucun coût par utilisateur, à vie.
Questions fréquentes
"Streamlit ne fait pas de cross-filtering comme Power BI"
st.plotly_chart supporte nativement les événements de sélection via on_select="rerun" avec trois modes : clic direct, box selection, et lasso. Tu cliques sur un point d'un graphique, Streamlit retourne les données, et tu filtres les autres visuels. La différence : ce n'est pas “magique”, il faut l'écrire en Python. Mais c'est plus flexible.Mon outil BI a un modèle sémantique. Streamlit n'en a pas, non ?
Ce qu'on construit ici est différent. Avec DuckDB, ta logique métier s'écrit en SQL standard : jointures, vues, CTEs. Pas de syntaxe propriétaire à apprendre. Ton code est lisible par n'importe quel développeur, testable unitairement, et versionnable sur Git. Tu n'es plus dépendant d'une interface graphique pour comprendre ce que fait ton modèle.
"Streamlit ce n'est pas scalable, c'est pour du prototype"
Streamlit remplace-t-il mon outil BI actuel ?
Tes rapports standard qui tournent bien sur Tableau, Power BI ou Qlik ? Garde-les. Ils font ce pour quoi ils ont été conçus.
Ce qu'on construit ici, c'est ce que ton outil ne peut pas faire : une app qui écrit en base, qui intègre un modèle ML, qui envoie un email depuis l'interface, qui donne à tes utilisateurs un vrai formulaire métier. Pas un dashboard. Une application.
"Je ne suis pas développeur, Streamlit c'est du code"
"Mes données sont sensibles, Streamlit n'a pas de RLS"
"Pourquoi pas juste utiliser Metabase ou Superset ?"
Une question avant de réserver ? Réponse rapide sur WhatsApp.
Contacter sur WhatsAppPrêt à construire ta première
Data App en production ?
L'incubateur est limité à 10 participants par cohorte. Commence par un appel de diagnostic gratuit (30 min) pour valider que ton cas d'usage est le bon fit.
Ce que tu vas obtenir lors de l'appel :
- Validation de ton cas d'usage (est-ce que Python est la bonne solution ?)
- Estimation réaliste du temps de développement
- Recommandations sur la stack (DuckDB vs PostgreSQL, Streamlit vs Dash...)
- Réponses à toutes tes questions sur le format et l'accompagnement
Sans engagement • 30 minutes • Réponse sous 24h