IPYNB en PDF

Un fichier IPYNB est un notebook Jupyter : un document JSON qui stocke toute une session de travail sous forme de liste ordonnée de cellules. Chaque cellule est de l'un des trois types — les cellules markdown pour le texte narratif, les titres, les tableaux et les mathématiques LaTeX ; les cellules de code contenant la source exécutable ainsi que les sorties de la dernière exécution ; et les cellules raw, qui passent sans être touchées, souvent un en-tête YAML destiné à une chaîne de publication. Les cellules de code portent aussi leur compteur d'exécution, que Jupyter affiche sous la forme In [3] et Out[3]. Comme le .ipynb est du JSON, GitHub sait l'afficher mais quasiment rien d'autre, et c'est un mauvais format à partager avec quelqu'un qui veut seulement lire l'analyse. La conversion en PDF règle cela. Ce convertisseur lit automatiquement les trois types de cellules, vous n'avez donc jamais à vous demander laquelle est laquelle.

Le chemin d'export intégré (File → Save and Export Notebook As → PDF, ou `jupyter nbconvert --to pdf`) fait passer votre notebook par LaTeX. Si TeX Live, MiKTeX ou Pandoc n'est pas installé, vous obtenez la fameuse erreur « 500: Internal Server Error » ou un message `nbconvert failed: xelatex not found`, et installer une distribution TeX complète pour exporter un seul document représente beaucoup de gigaoctets. Les versions récentes de nbconvert proposent `--to webpdf`, qui passe par un navigateur sans interface, mais cela suppose une installation de plus et le téléchargement d'un navigateur. Cet outil prend le même raccourci sans la moindre installation : il analyse directement le JSON du notebook et écrit lui-même le PDF, dans votre navigateur. Pas de LaTeX, pas de navigateur sans interface, pas de pip install, aucun modèle à choisir.

Un PDF de notebook n'est utile que s'il conserve les parties que vous avez réellement exécutées. Les cellules markdown gardent leur hiérarchie de titres, leur gras et leur italique, leurs liens, leurs listes imbriquées, leurs citations, leurs filets horizontaux et leurs tableaux GFM. Les cellules de code gardent leur indentation et reçoivent une coloration syntaxique adaptée au langage, coupée à la largeur de page pour que rien ne soit rogné. Les sorties sont traitées par type : les flux stdout sont rendus en chasse fixe simple, stderr reçoit une teinte d'avertissement, les résultats d'exécution sont étiquetés Out[n], et les traces d'erreur apparaissent dans un bloc rouge, le nom et le message de l'exception sur la première ligne. Les graphiques et les images — PNG, JPEG et SVG — sont incorporés à leur résolution d'origine. Les DataFrame pandas arrivent en text/html et sont reconstruits en véritables tableaux PDF avec bordures et ligne d'en-tête, au lieu d'être aplatis en texte comme le font la plupart des convertisseurs. Le LaTeX des cellules markdown est correctement composé, et les schémas Mermaid sont dessinés eux aussi.

nbconvert est le bon outil à l'intérieur d'une chaîne scriptée : il est reproductible, il accepte des modèles, et il tourne en intégration continue. C'est le mauvais outil quand il vous faut un PDF tout de suite, sur une machine où LaTeX n'est pas installé, ou quand vous tombez sur une incompatibilité de modèle après une mise à jour de Jupyter. Les plaintes courantes — un export jupyter sans sortie, des images perdues, le modèle classique qui ne correspond plus à votre version, un export qui marche chez vous mais pas sur le portable d'un collègue — viennent toutes de la couche LaTeX et non de votre notebook. Un convertisseur en ligne n'a aucune couche LaTeX susceptible de mal tourner. La contrepartie, c'est qu'il ne peut pas exécuter votre notebook : les sorties enregistrées dans le fichier sont celles qui apparaissent dans le PDF. Exécutez toutes vos cellules et enregistrez avant d'exporter, et les résultats correspondront.

Google Colab n'a pas d'export PDF direct — le conseil habituel est d'imprimer la page du navigateur, ce qui perd les sorties longues et ajoute les en-têtes du navigateur. Choisissez plutôt File → Download → Download .ipynb et convertissez ce fichier ici ; vous obtenez une pagination correcte et un texte consultable. Les notebooks écrits avec l'extension Jupyter de VS Code sont des .ipynb ordinaires et fonctionnent de la même façon, tout comme les notebooks téléchargés depuis un dépôt GitHub (passez par la vue Raw, ou téléchargez le dépôt, pour obtenir le JSON plutôt que la page HTML rendue par GitHub). Les notebooks venant de Kaggle, Databricks, Deepnote et JupyterLite s'exportent en .ipynb eux aussi. Les fichiers plus anciens issus de l'époque IPython, qui rangent leurs cellules sous une clé `worksheets`, sont pris en charge également — la plupart des convertisseurs les refusent d'emblée.

Redémarrez le noyau et exécutez toutes les cellules avant d'exporter, pour que les sorties enregistrées correspondent au code et qu'aucune cellule n'affiche un résultat périmé. Employez l'orientation paysage, ou l'A3, quand votre notebook comporte de larges DataFrame ou de larges graphiques : les tableaux larges se lisent bien mieux en travers de la page. Structurez le notebook avec des titres markdown — ils deviennent le plan de signets du PDF, et c'est ce qui rend une longue analyse navigable. Désactivez les marques In [ ] / Out[ ] pour un rapport qui doit se lire comme un document plutôt que comme un notebook, et désactivez entièrement les cellules de code quand vous ne voulez que la narration et les graphiques. Gardez le thème de code clair pour tout ce que vous comptez imprimer. Enfin, si une cellule a produit une vue interactive ipywidgets, Plotly ou Bokeh, réexécutez-la avec un moteur de rendu statique — un widget JavaScript vivant n'a rien à dessiner dans un PDF statique.