Version 1.2

DataLab Version 1.2.2

🛠️ Corrections de bugs depuis la version 1.2.1

Création et ajustement de pics de signal :

• Les boîtes de dialogue de création et d’ajustement gaussien, lorentzien et de Voigt expriment désormais l’amplitude comme la hauteur de pic signée au-dessus de la ligne de base, dans les unités Y du signal. Les objets portant des paramètres de pic basés sur l’aire historiques restent affichables et conservent leurs échantillons d’origine ; leur édition ou réévaluation nécessite désormais une conversion explicite confirmée par l’utilisateur (corrige [Issue #350](

• Les résultats interactifs multi-gaussiens et multi-lorentziens conservent désormais chaque position de pic détectée (x0_i) dans les métadonnées d’ajustement canoniques, permettant d’exporter des modèles théoriques complets ou de les réévaluer sur un autre axe X sans ajouter de contrôles de centre à la boîte de dialogue d’ajustement (corrige Issue #351)

• La fonctionnalité « Évaluer l’ajustement » est désormais disponible pour tous les ajustements interactifs, et plus seulement pour les ajustements de pics : les courbes d’ajustement linéaire, polynomial, exponentiel, sinusoïdal, CDF, planckien, double demi-gaussienne et exponentiel par morceaux peuvent maintenant être réévaluées sur un autre axe X ou exportées en tant que modèles théoriques (corrige Issue #355). Les courbes d’ajustement calculées par des versions antérieures portent des paramètres nommés dans la langue de l’interface et ne peuvent pas être réévaluées : DataLab le signale désormais explicitement et ces courbes doivent être recalculées.

• Les scripts et les clients distants peuvent migrer explicitement les métadonnées d’ajustement historiques en récupérant un objet avec get_object(), en convertissant une copie avec convert_legacy_peak_fit_params() de Sigima, puis en mettant à jour l’objet existant avec set_object() ; la conversion ne régénère jamais les échantillons du signal.

• Correction des curseurs de paramètres des ajustements interactifs dont les bornes excluaient des solutions atteignables : le curseur B de l’exponentielle ne permettait pas d’exprimer une décroissance, l’amplitude de la fonction de répartition ne permettait pas d’exprimer une transition descendante, et les bornes d’amplitude de l’exponentielle par morceaux étaient inversées pour des estimations initiales négatives (corrige Issue #352)

• Correction de la boîte de dialogue d’ajustement planckien désignant le paramètre x0 comme la longueur d’onde du pic — le maximum du modèle se situe à environ 1,007 * x0 / sigma, les deux ne coïncident donc que lorsque sigma vaut 1

Import HDF5 :

• Correction d’un plantage lors de l’exécution d’un calcul sur un objet importé depuis un fichier HDF5 contenant des attributs de référence d’objet ou de région (par ex. les tableaux DIMENSION_LIST / REFERENCE_LIST produits par h4toh5convert) — ces attributs ne peuvent pas être sérialisés vers les processus de calcul et sont désormais ignorés au lieu d’être copiés dans les métadonnées de l’objet (corrige Issue #346)

Assistant d’import de texte :

• Correction d’un plantage sporadique de l’application à la fermeture de l’assistant d’import de texte — l’aperçu graphique intégré est désormais libéré de manière déterministe au lieu d’être détruit plus tard par le ramasse-miettes (corrige Issue #335)

Gestion du répertoire de travail :

• DataLab ne modifie plus le répertoire de travail de son processus lors de l’ouverture ou de l’enregistrement d’un fichier. Le dernier dossier utilisé reste mémorisé pour les boîtes de dialogue de fichiers, mais le répertoire lui-même n’est plus verrouillé pendant toute la durée de vie de l’application sous Windows (il peut être déplacé, renommé ou supprimé pendant que DataLab s’exécute), et les macros ou scripts lancés depuis DataLab n’héritent plus d’un répertoire de travail inattendu

Empaquetage :

• Correction de fichiers de données manquants dans le paquet distribué : tous les fichiers .h5 de test/démonstration et les fichiers .template sont désormais inclus dans le wheel et la distribution source

📖 Documentation depuis la version 1.2.1

• Ajout d’une nouvelle page « Écosystème DataLab Platform » situant les uns par rapport aux autres DataLab (bureau), DataLab-Web (édition navigateur), DataLab-Kernel (noyau Jupyter) et Sigima (moteur de calcul) ; l’édition navigateur est désormais mise en avant sur la page d’accueil et la page de prise en main, la compatibilité web des plugins est documentée, et la feuille de route a été actualisée (interface web et noyau Jupyter livrés)

• Ajout des instructions d’installation sous NixOS : DataLab est empaqueté pour NixOS et distribué via la NGI Forge, grâce à une contribution de l’équipe Nix@NGI dans le cadre du financement de DataLab par le NGI0 Commons Fund

• Ajout d’une section « Événements » à la documentation, en commençant par les détails de la présentation EuroSciPy 2026

• Correction de la formule de création de signal polynomial, qui mentionnait un terme y0 et un nombre quelconque de coefficients alors que les paramètres n’exposent en réalité que a0 à a5, et documentation de l’ajustement sigmoïde, disponible mais non documenté (corrige Issue #353)

• Alignement des formules de modèles de signaux documentées sur la nouvelle paramétrisation en hauteur des modèles gaussien, lorentzien et de Voigt

• Actualisation des exemples de la documentation « Édition » des signaux et des images, qui affichaient encore des titres d’objets produits par des versions antérieures (corrige Issue #354)

• La visite de la racine du site de documentation redirige désormais vers la version française ou anglaise en fonction de la langue du navigateur, au lieu de toujours servir les pages en anglais

• Mise à jour des traductions françaises sur toutes les pages de documentation nouvelles et modifiées

🔧 Améliorations depuis la version 1.2.1

Compatibilité :

• Mise à jour de la version minimale requise de Sigima de 1.1.3 à 1.1.6 (corrections de calcul et paramètres de hauteur de pic versionnés introduits dans la version 1.1.6)

DataLab Version 1.2.1 (05/06/2026)

🛠️ Corrections de bugs depuis la version 1.2.0

Menus du panneau Signal :

• Restauration de l’entrée « Étalonnage linéaire » dans le menu « Traitement > Transformation des axes » du panneau Signal — elle avait été supprimée par inadvertance lors d’une réorganisation des menus et n’était plus accessible depuis la barre de menus, alors même que le calcul sous-jacent restait disponible (corrige Issue #312)

Panneau Signal — curseur de plage Y :

• Correction de l’annotation du curseur de plage Y affichant une inégalité incorrecte (par ex. 5 < y < 2) et un ∆y négatif lorsque le curseur supérieur était glissé en dessous du curseur inférieur — l’annotation affiche désormais toujours les valeurs dans l’ordre croissant avec une largeur de plage positive (corrige Issue #306)

Panneau Image — échelle logarithmique de l’axe Z :

• Correction de l’action « Axe Z logarithmique base 10 » de la barre d’outils restant systématiquement grisée dans le panneau Image — l’outil fonctionne désormais correctement pour tous les types d’images (corrige Issue #313, corrigé en amont dans PlotPy ≥ 2.10.0)

Panneau Image — détection de contours :

• Correction de la détection de contours ellipse et cercle produisant des résultats incorrects (positions et tailles erronées) en raison de coordonnées X/Y inversées et de conversions d’unités manquantes dans le code d’ajustement de modèle scikit-image (corrige Issue #326, corrigé en amont dans Sigima ≥ 1.1.3)

Éditeur de ROI :

• Correction de la boîte de dialogue de l’éditeur de ROI ignorant les échelles d’axes non linéaires (par ex. logarithmique) du graphique source — la boîte de dialogue préserve désormais la même configuration d’échelle d’axes que le panneau principal (corrige Issue #315)

Thème et affichage :

• Correction des couleurs des marqueurs et formes des graphiques revenant aux valeurs par défaut de PlotPy (jaune) au lieu des couleurs configurées de DataLab (rouge) lorsque le mode de couleur était explicitement défini sur « clair » ou « sombre » dans les paramètres — les surcharges de couleurs personnalisées sont désormais réappliquées après chaque changement de thème (corrige Issue #297)

• Correction des éléments d’interface (texte, icônes, dispositions des boîtes de dialogue) ne s’adaptant pas correctement aux paramètres d’affichage haute résolution (High-DPI) — le rendu HTML des DataSet, les tailles d’icônes et les dimensions de la zone d’affichage s’adaptent désormais au facteur d’échelle du système (corrige Issue #317, corrigé en amont dans guidata ≥ 3.14.4)

Éditeur de propriétés d’image :

• Correction du champ de saisie de la taille de pixel (Δx / Δy) corrompant les valeurs saisies — la plupart des chiffres tapés après le premier étaient interprétés comme des décimales en raison d’une boucle de mise à jour réactive dans le widget d’édition de paramètres (corrige Issue #320, corrigé en amont dans guidata ≥ 3.14.4)

Renommage de la variable d’environnement de débogage :

• Renommage de la variable d’environnement de débogage de DEBUG à DATALAB_DEBUG — le nom générique DEBUG entrait en conflit avec des conventions largement utilisées par des tiers (Django, Flask, outils Node.js, systèmes CI) et pouvait réinitialiser silencieusement le fichier de configuration utilisateur au démarrage lorsqu’il était défini pour des raisons non liées. Définir DATALAB_DEBUG=1 active désormais le mode débogage ; la variable DEBUG seule est ignorée (corrige Issue #319)

API de contrôle à distance :

• Exposition de get_current_object_uuid() sur l’API proxy, la rendant disponible via XML-RPC et l’API Web

🔧 Améliorations depuis la version 1.2.0

Compatibilité :

• Mise à jour de la version minimale requise de guidata de 3.14.3 à 3.14.4 (problème de haute résolution et de mise à l’échelle de l’écran, correction du champ de saisie DataSet, ajout de la commande CLI de compilation sécurisée)

• Mise à jour de la version minimale requise de PlotPy de 2.8.2 à 2.10.0 (correction de l’échelle logarithmique de l’axe Z, visibilité du bouton de débordement de la barre d’outils en thème sombre, optimisation PythonQwt 0.16.0)

• Mise à jour de la version minimale requise de Sigima de 1.1.2 à 1.1.3 (correction de la détection de contours ellipse et cercle)

DataLab Version 1.2.0 (20/04/2026)

✨ Nouvelles fonctionnalités depuis la version 1.1

Boîte de dialogue de configuration des plugins :

DataLab propose désormais une boîte de dialogue de configuration des plugins (accessible via « Plugins > Configurer les plugins… ») qui offre un contrôle total sur la gestion des plugins tiers :

• Activez ou désactivez les plugins individuels à l’aide de cases à cocher, ou basculez tous les plugins en même temps avec une case à cocher principale à trois états

• Filtrez les plugins par statut : tous, activés, désactivés ou plugins avec des erreurs d’importation

• Affichez les détails des plugins, y compris la version, l’auteur et les descriptions longues extensibles directement dans la boîte de dialogue

• Les plugins avec des erreurs d’importation sont affichés en haut avec leur trace complète, ce qui facilite le diagnostic des problèmes d’installation

• Le widget de texte extensible utilisé pour les descriptions longues calcule sa largeur préférée à partir d’un contexte de mesure fixe, garantissant une mise en page stable et un basculement fiable de « Afficher la description complète » quelles que soient les redimensionnements de la boîte de dialogue ou le rendu hors écran

Rechargement à chaud des plugins :

• Les plugins tiers peuvent désormais être rechargés à l’exécution sans redémarrer DataLab, via « Plugins > Recharger les plugins »

• L’activation ou la désactivation des plugins dans la boîte de dialogue Préférences ou la boîte de dialogue de configuration des plugins prend effet immédiatement - aucun redémarrage n’est nécessaire

• Le menu Plugins, le widget d’état et les actions des plugins sont automatiquement actualisés après les modifications de configuration

Détection de multi-instance :

DataLab détecte désormais lorsqu’une autre instance est déjà en cours d’exécution et avertit l’utilisateur avant d’ouvrir une deuxième instance :

• Utilise un mécanisme de fichier de verrouillage basé sur le PID qui prend en charge plusieurs instances simultanées (comptage de références)

• Les PID obsolètes des processus plantés sont automatiquement nettoyés

• Prise en charge multiplateforme (Windows, macOS, Linux) utilisant la détection de processus spécifique à la plateforme

• La fermeture d’une instance ne supprime plus incorrectement le fichier de verrouillage lorsque d’autres instances sont encore en cours d’exécution

Synchronisation du contraste de l’éditeur ROI d’image :

• L’éditeur ROI d’image partage désormais les paramètres de contraste (LUT) avec le panneau de l’image source

• L’ajustement du contraste dans l’éditeur ROI est reflété dans le panneau principal et vice versa

• Les contrôles de contraste sont entièrement réactivés dans la boîte de dialogue de l’éditeur ROI d’image

API de contrôle à distance — renvoyer les objets modifiés vers DataLab :

L’API proxy (XML-RPC et Web API) expose désormais une nouvelle méthode set_object qui met à jour un signal ou une image existant dans DataLab à partir d’une copie modifiée obtenue via get_object (corrige Issue #305) :

• Auparavant, les modifications des propriétés des objets (par ex. dx, dy, x0, y0, title) effectuées sur le résultat de get_object étaient perdues car get_object renvoie une copie — set_object fournit désormais un flux aller-retour propre

• Fonctionne pour les objets signal et image : les éléments de résultats calculés attachés à l’objet sont préservés lors de la mise à jour, de sorte que la mise à jour d’un ImageObj ne déclenche plus d’incompatibilité de type

• Le panneau des propriétés est automatiquement rafraîchi après set_object, de sorte que les propriétés modifiées (titre, unités, axes, incertitudes, etc.) sont immédiatement visibles dans l’interface graphique

📖 Documentation depuis la version 1.1

• Ajout de la documentation de l’API pour le module datalab.objectmodel

• Ajout de captures d’écran pour la boîte de dialogue « Coller les métadonnées » (panneaux de signal et d’image)

• Mise à jour de la documentation des plugins pour décrire la nouvelle boîte de dialogue de configuration, le flux de travail de rechargement à chaud et les assistants de l’API des plugins

• Mise à jour du guide de développement des plugins tiers avec de nouvelles références de modèles et des informations sur la couverture des tests

• Enrichissement de la référence de l’API Web : documentation des options de transfert binaire (?compress=false pour des téléchargements NPZ non compressés plus rapides, ?overwrite=true pour le remplacement atomique d’objets existants), du point d’entrée PUT /objects/{name} qui met à jour un objet sur place en préservant son identité, son groupe d’appartenance et sa position, ainsi que de la nouvelle section « Calcul » listant les points d’entrée /select et /calc permettant de piloter les calculs DataLab à distance

• Mise à jour des traductions françaises sur toutes les pages de documentation nouvelles et modifiées

🔧 Améliorations depuis la version 1.1

Compatibilité :

• Prise en charge officielle de pandas 3.0.x (contrainte de dépendance mise à jour de < 3.0 à < 3.1)

• Mise à jour de la version minimale requise de Sigima de 1.1.0 à 1.1.2 pour bénéficier des dernières corrections et améliorations du moteur de calcul

• Ajout de la prise en charge héritée de la variable d’environnement WINPYDIRBASE pour les déploiements basés sur WinPython

Renforcement du système de plugins :

• La découverte et l’enregistrement des plugins sont désormais résilients aux échecs d’importation de tiers tout en préservant le rapport d’erreurs dans la console, les journaux et la boîte de dialogue de configuration

• Les sous-menus des plugins sont désormais défilables pour éviter le débordement lorsque de nombreuses entrées de plugins sont enregistrées

Outils de développement :

• Nouveau script run_with_env.py pour exécuter des tâches dans plusieurs contextes d’environnement Python (WinPython, venv, etc.)

• Simplification de la gestion des variables d’environnement en supprimant le système DATALAB_ENV_LOADED

• Correction de la tâche complète Coverage dans VS Code pour utiliser correctement le wrapper run_with_env.py

🛠️ Corrections de bugs depuis la version 1.1

Espace de travail HDF5 - Sérialisation des tables :

• Correction de la non-suppression des métadonnées appelables lors de l’enregistrement/chargement HDF5 des objets TableResult

• Correction de la restauration incorrecte des valeurs d’énumération basées sur des chaînes dans les résultats de table après un aller-retour HDF5

• Correction de la non-survie de l’attribut column_formats lors de l’aller-retour HDF5 pour les sorties TableResult et TableResultBuilder

Système de plugins :

• Correction de l”AttributeError dans la boîte de dialogue de configuration des plugins lors du clic sur « Afficher la description complète » (référence d’attribut incorrecte)

• Correction des erreurs d’importation de plugins étant silencieusement ignorées lorsqu’elles se produisaient avant l’initialisation de la console interne