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Streamlit

Data Apps

Créez des applications data et ML en Python en quelques minutes

Tarif

Open source gratuit / Community Cloud gratuit / Enterprise sur devis

Open sourceFree tierDébutant

Présentation

Streamlit est la bibliothèque Python la plus populaire pour créer des applications data et démos ML interactives sans HTML/JS. Quelques dizaines de lignes suffisent pour un dashboard avec filtres, graphiques Plotly, formulaires et widgets. Adopté massivement par les Data Scientists pour partager leurs résultats avec les équipes métier.

Fonctionnalités clés

✓Widgets natifs (sliders, selects, buttons, forms)

✓Intégration Plotly, Altair, Matplotlib, Vega

✓Cache (@st.cache_data) pour les requêtes lentes

✓Session state pour les apps stateful

✓st.chat_message pour les interfaces LLM

✓Deployment sur Streamlit Community Cloud (gratuit)

✓Multipage apps

✓Connexions natives bases de données (st.connection)

Cas d'usage

Prototypage rapide d'applications data

Les data scientists créent en quelques dizaines de lignes Python des applications web interactives (dashboards, formulaires, visualisations) pour partager leurs analyses avec les métiers sans développeur front-end.

Interface utilisateur pour modèles ML

Streamlit sert d'interface de démonstration et de test pour des modèles ML : l'utilisateur soumet des inputs via des widgets, le modèle calcule une prédiction et le résultat est affiché instantanément avec des visualisations.

Tableau de bord KPI interne

Les équipes data construisent des dashboards opérationnels connectés à des bases de données ou des APIs, avec filtres interactifs et graphiques Plotly ou Altair, déployés sur Streamlit Cloud ou une VM interne.

Application de chatbot IA avec LLMs

Streamlit est largement utilisé pour construire des interfaces de chatbot LangChain ou OpenAI avec streaming de réponses, historique de conversation et injection de documents (RAG) via des composants natifs.

✓ Points forts

+Courbe d'apprentissage la plus basse du marché

+Idéal pour les Data Scientists non frontend

+Déploiement gratuit sur Community Cloud

+Mise à jour réactive automatique au changement de code

+Intégration LLM/chatbot native (st.chat_message)

✗ Limites

−Pas adapté aux apps production à fort trafic

−État de session limité comparé à Dash ou Shiny

−Performances dégradées avec des datasets très larges

−Limitations de personnalisation CSS/UI comparé à du frontend React

⚠️ Pièges connus en production

1.Rerun à chaque interaction : Streamlit réexécute le script entier à chaque interaction utilisateur. Sans @st.cache_data sur les appels API ou requêtes SQL, l'app sera très lente.

2.Session state et rechargement : le session_state est perdu si l'utilisateur recharge la page. Ne pas y stocker des données critiques sans backup.

✓ Fait pour vous si…

Prototypes d'applications data, démos ML, dashboards internes pour les équipes métier, applications LLM simples.

✗ Pas fait pour vous si…

Applications web production à fort trafic, UX complexes, équipes avec ressources frontend dédiées.

Formations recommandées

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Documentation

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Gratuit

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Coursera / DeepLearning.AI

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Streamlit for Data Science

MOOC

Udemy

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