Juillet 2026

Moins de trois minutes sur huit des changements du mois — le lanceur, le machine learning dans les workflows, le type de données Devise, PlaidCloud Git, les buckets gérés, les comptes OneDrive et SharePoint, les chemins d'analyse, et Aide et support — et ce que chacun vous fait gagner.

Versions publiées

Version	Publiée le
v5.11.0	2026-07-09
v5.11.1	2026-07-13
v5.11.2	2026-07-15
v5.11.4	2026-07-20
v5.11.5	2026-07-21
v5.11.6	2026-07-22
v5.11.7	2026-07-22
v5.11.8	2026-07-22
v5.11.9	2026-07-22

Ajouts

Un nouveau lanceur. La connexion ouvre désormais le lanceur, une page de vignettes qui rassemble vos projets récents, vos tableaux de bord et applications Panel, tout ce que vous avez épinglé, ainsi que tout workflow dont la dernière exécution a échoué. Elles sont réparties en trois voies sur lesquelles vous pouvez agir directement : ouvrir une vignette, exécuter un workflow, accéder à une exécution en échec ou la masquer. Épinglez n’importe quel élément depuis le lanceur ou depuis les listes et le navigateur de documents que vous utilisez déjà : projets, workflows, tables, dimensions, éditeurs de données, tableaux de bord, applications Panel, et documents (fichier ou dossier). Les vignettes de projet résument le projet (exécutions de workflow, workflows, tables, enregistrements) et affichent une image d’arrière-plan estompée que vous pouvez définir pour chaque projet sous Image de la vignette du lanceur, dans l’onglet Accueil du projet. Passez des vignettes à une liste dense, masquez les types que vous ne souhaitez pas voir, et appuyez sur Ctrl/Cmd-K pour rechercher au fil de la frappe des projets, workflows, tables, tableaux de bord et applications Panel. Consultez Le lanceur.
Collez une collection ou une spécification dans une étape Requête REST. Les sources Postman, OpenAPI/Swagger et HAR disposent chacune d’un bouton Coller… à côté du sélecteur de fichier, pour fournir le contenu directement au lieu de l’enregistrer d’abord dans Documents. Consultez Étape Requête REST.
Associez une définition d’API à une connexion REST. Les connexions REST génériques et MuleSoft peuvent désormais porter leur propre définition OpenAPI 3.x ou Swagger 2.0, soit une adresse publiée, soit un fichier de spécification conservé dans Documents. Définissez-la une fois sur la connexion sous Définition de l’API ; toute étape Requête REST qui utilise cette connexion peut alors définir Source du point de terminaison sur À partir de la définition d’API de la connexion et lister les points de terminaison de l’API, avec méthodes, paramètres et corps déjà renseignés, sans répéter la définition à chaque étape. Consultez Connexion REST générique et Étape Requête REST.
MuleSoft est disponible comme type de connexion. Ajoutez une passerelle MuleSoft Anypoint depuis le menu Nouvelle connexion et configurez-la comme n’importe quelle autre connexion REST, avec l’adresse de votre propre passerelle et le mode d’authentification qu’elle attend. Consultez Connecteur REST MuleSoft.
Connexions PlaidCloud Git. Connectez-vous au serveur Git géré de votre espace de travail avec un formulaire simplifié : un nom de compte, une note, le chemin du dépôt, la branche par défaut et un chemin de départ facultatif. Il n’y a ni URL de serveur, ni nom d’utilisateur, ni jeton, ni clé SSH à saisir, car votre serveur Git et votre accès à celui-ci proviennent de votre connexion PlaidCloud habituelle. Faites pointer la compilation d’une application Panel serveur vers une connexion PlaidCloud Git pour automatiser les compilations entièrement dans votre espace de travail, sans compte GitHub externe ni jeton d’accès. Les fournisseurs Git externes (GitHub, GitLab, Bitbucket, Forgejo, Gitea) conservent leur formulaire de connexion complet. Consultez Connexion PlaidCloud Git.
Devise, un type de données de colonne conçu pour les montants. Chaque liste de types de données de colonne (mappages des colonnes de sortie des étapes, grille du Data Mapper, Propriétés de la colonne d’une table, et outils MCP/IA) propose désormais Devise : un type à virgule fixe exact, avec 18 chiffres de précision et 4 décimales (environ ±100 000 milliards, exact au 1/10 000). Il stocke les montants sur la moitié de la largeur mémoire de Numeric : les tableaux de bord et les étapes de workflow riches en montants analysent donc environ moitié moins de données et s’exécutent plus vite. Numeric reste le type par défaut à haute précision (38 chiffres, 10 décimales). Devise est toujours un choix explicite de votre part (les importations, la détection de type, les résultats SQL et les colonnes dérivées restent par défaut en Numeric) et, une fois défini sur une colonne, il est conservé lors des lectures, dans les étapes en aval et lors des reconstructions de table. Les agrégations de Devise renvoient du Numeric. L’option apparaît une fois la mise à jour de la plateforme active sur votre espace de travail. Consultez Type de données Devise.
Ignorez la réimportation des fichiers sources inchangés. Les étapes d’importation de fichiers (CSV, Excel, largeur fixe, JSON, Avro, Parquet, Alteryx yxdb, dbf, XML, Access) disposent d’une nouvelle option Ignorer la réimportation si les fichiers sources sont inchangés. Activez-la : une exécution de workflow ignore alors l’intégralité du téléchargement, de la conversion et de la reconstruction de la table lorsque les fichiers sources et les paramètres de l’étape n’ont pas changé depuis la dernière exécution réussie, de sorte qu’un rechargement planifié ne répète plus le travail. Activée par défaut : décochez l’option sur une étape pour toujours réimporter. Le changement est détecté d’après la taille et la date de modification de chaque fichier, plus un hachage du contenu lorsque la source en fournit un. Les importations manuelles ponctuelles s’exécutent toujours. Consultez Importer depuis CSV.
Le machine learning dans les workflows, avec les étapes ML : entraîner un modèle et ML : scorer. Entraînez un modèle sur n’importe quelle table, en choisissant parmi sept algorithmes dont la régression linéaire et logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires et le gradient boosting, puis scorez des données avec ce modèle en ajoutant une colonne de prédiction, le tout dans un workflow. Le modèle entraîné circule dans le workflow comme n’importe quelle autre table, avec son algorithme, ses paramètres, ses variables explicatives et ses métriques d’entraînement enregistrés à ses côtés, et les algorithmes ou paramètres mal saisis sont détectés à l’enregistrement de l’étape. Consultez ML : entraîner un modèle et ML : scorer.
Comptes de documents Bucket géré par PlaidCloud. Ajoutez un stockage de fichiers entièrement géré à Documents en une seule étape, sans projet cloud, identifiants, région ni niveau de stockage à configurer ou à ajuster. Disponible avec les offres Business et Enterprise. Consultez Ajouter un compte Bucket géré par PlaidCloud.
Connectez un site OneDrive ou SharePoint avec un accès au moindre privilège. Ajoutez un site OneDrive Entreprise ou SharePoint comme compte de documents qui ne peut atteindre que les sites que votre administrateur Microsoft a explicitement autorisés (le modèle Sites.Selected de Microsoft), plutôt que l’ensemble de votre tenant Microsoft 365. Choisissez OneDrive comme service du compte, saisissez l’ID client, le secret et l’ID de tenant de l’inscription de votre application, collez l’URL d’un site autorisé et choisissez l’une de ses bibliothèques de documents comme dossier de départ. Les sites que vous n’autorisez pas, comme la paie ou les RH, restent totalement hors de portée. Consultez Ajouter un compte OneDrive / SharePoint.
Une étape Requête REST plus complète. Requête REST peut désormais répartir un appel sur les lignes d’une table pilote (une requête par ligne, avec un filtre de lignes facultatif) en reportant des colonnes clés sur les résultats, avec une limite de concurrence, un plafond de cadence des requêtes, une clé d’idempotence facultative pour des réexécutions sûres, une option de poursuite en cas d’erreur et un signalement clair des échecs ligne par ligne. De nouvelles aides à la création facilitent la construction et la vérification des requêtes : importer depuis une commande curl, insérer et mettre en évidence des jetons de variable (y compris les colonnes d’une table pilote), tester la première ligne de la répartition, prévisualiser la requête résolue et sa pagination avant l’exécution, restaurer les brouillons non enregistrés, modifier sur place la connexion sélectionnée, et confirmer avant d’enregistrer une requête qui n’a pas été testée avec succès. Consultez Étape Requête REST.
Une expérience Aide et support enrichie. Joignez des captures d’écran et des fichiers aux tickets et aux réponses (les images s’affichent en ligne), traitez les tickets depuis une console de support triable et filtrable (répondre, ajouter des notes internes, prendre en charge, définir la priorité et escalader vers PlaidCloud), acheminez les alertes de nouveaux tickets vers un canal Slack, Teams ou e-mail, envoyez un e-mail au propriétaire du ticket lorsqu’il reçoit une réponse, et escaladez automatiquement les tickets restés trop longtemps sans réponse. Consultez Obtenir de l’aide, La console de support et Gérer le support.
Des chemins d’analyse pour les questions à l’IA. Donnez un nom convivial aux tables que vous analysez le plus et définissez-en une par défaut : vous et votre assistant IA pouvez alors poser des questions sur « les résultats d’exploitation », ou simplement « qu’est-ce qui a changé le trimestre dernier ? », sans nommer le projet et la table à chaque fois. Fonctionne avec Microsoft 365 Copilot et avec tout agent connecté par MCP. Consultez Chemins d’analyse.
Un traçage des coûts d’allocation par IA plus intelligent et plus honnête. Lorsque vous demandez à un agent IA connecté par MCP pourquoi un résultat d’allocation a changé, la réponse comporte désormais un niveau de confiance et des réserves en langage clair : elle signale lorsqu’une cause combine plusieurs facteurs qui se recoupent, lorsqu’elle dépend de la hiérarchie ou des pondérations d’inducteurs actuelles, ou lorsqu’une partie du changement peut simplement venir d’un chargement de données inachevé. Ces signaux de confiance accompagnent la réponse même lorsqu’un agent de suivi la résume. Les administrateurs peuvent aussi activer un contrôle facultatif qui abaisse la confiance et signale une réponse lorsque les données du pool ou de l’inducteur sur lesquelles elle repose n’ont pas été rechargées récemment. Pour un résultat issu de plusieurs branches d’allocation, la confiance pondère désormais chaque branche selon la part du changement qu’elle explique, de sorte qu’une petite branche fragile n’entraîne pas à la baisse une réponse par ailleurs nette. Vous pouvez également poser des questions de simulation sur la repondération d’un inducteur (« et si l’effectif de ce centre de coûts doublait ? »), et l’analyse complète des causes profondes peut désormais être pilotée via l’API REST, et pas seulement par un agent IA. Consultez Tracer les allocations avec un agent IA connecté par MCP.
Un résumé de traçage écrit en lequel vous pouvez avoir confiance, et que votre IA peut vérifier. Lorsque vous demandez à un agent IA connecté par MCP pourquoi un résultat d’allocation a changé, il peut désormais renvoyer un résumé en langage clair construit directement à partir de l’analyse : il indique le niveau de confiance, reprend chaque réserve et ne cite aucun chiffre qui ne provienne pas d’une vraie requête. Un contrôle de fidélité associé permet à l’agent de confirmer que sa version reformulée a conservé la confiance et chaque réserve et n’a rien inventé, de sorte que le récit est démontrablement fidèle, et pas seulement fluide. Chaque résumé suggère aussi la prochaine question naturelle (se limiter à un seul membre, ventiler le changement par une dimension, ou cibler une étape productrice précise lorsqu’une table de résultats est construite par plusieurs), pour que vous puissiez approfondir sans connaître la formulation exacte. Consultez Des réponses fiables.
Prévisualisez les données d’une étape dans le Concepteur visuel de workflow. Consultez la sortie d’une étape sur place, sans ouvrir de nouvelle fenêtre : ancrez en bas du canevas un aperçu des 100 premières lignes, avec colonnes typées, nombre de lignes et de colonnes, et un sélecteur pour les étapes à sorties multiples. Un clic sur une autre étape redirige l’aperçu, il s’actualise à la fin d’une exécution, et vous pouvez ouvrir l’Explorateur de tables complet en un clic. Consultez Prévisualiser les données d’une étape.
Verrouillez une application Panel contre les modifications accidentelles. Une icône de cadenas sur chaque ligne de Mes applications Panel protège une application comme le font déjà les verrous de workflow et d’étape : tant qu’elle est verrouillée, la modification, la suppression et la reconstruction refusent de s’exécuter, et un git push vers la branche d’une application serveur ne la reconstruit plus, tandis que l’ouverture de l’application, de ses journaux et de ses métriques d’utilisation continue de fonctionner. C’est une protection contre les accidents, pas un contrôle de sécurité : quiconque peut modifier les applications Panel peut les déverrouiller. Consultez Verrouiller une application.
Les étapes de workflow sont numérotées automatiquement. Chaque étape porte désormais un numéro : un badge sur le canevas visuel, la première colonne de la grille des étapes, et le même « Étape 7 » dans les journaux d’exécution, les rapports de documentation de workflow et les listes de l’assistant IA. Vous pouvez ainsi désigner à un collègue ou à un agent IA l’« étape 7 » au lieu de décrire une étape par son nom dans un workflow importé enchevêtré. Les numéros suivent le flux (une étape est toujours numérotée après les étapes qui l’alimentent), la position sur le canevas départage les égalités de gauche à droite puis de haut en bas, et le canevas de chacun se renumérote en direct pendant la modification du workflow, avec une brève mise en évidence des étapes dont le numéro a changé. Faites un clic droit sur une étape (ou cliquez sur son badge) pour copier une référence prête à coller comme « Étape 7 — Nettoyer les noms de clients ». Consultez Numéros d’étape.
Deux nouvelles étapes de workflow : Liste du répertoire et Vérification du nombre de lignes. Liste du répertoire écrit une table des fichiers d’un répertoire de documents (avec un motif de fichier facultatif et une option de sous-répertoires) pour que les étapes en aval puissent agir sur les fichiers présents. Vérification du nombre de lignes est un garde-fou de qualité des données qui fait échouer le workflow lorsque deux tables n’ont pas le même nombre de lignes. Consultez Liste du répertoire et Vérification du nombre de lignes.
Accédez aux journaux d’un workflow depuis le Concepteur visuel de workflow. Un bouton Afficher les journaux dans la barre d’outils du canevas ouvre la vue Journal du projet déjà filtrée sur le workflow ouvert, soit le même journal d’exécution complet que celui auquel vous accéderiez autrement depuis l’espace Projet. Consultez Workflows avancés.

Modifications

Table Update écrit dans une table cible au lieu de modifier sa source. L’étape auparavant nommée Table In-Place Update s’appelle désormais Table Update et figure de nouveau dans le menu Nouvelle étape. Elle lit la source, met à jour les lignes qui correspondent à votre filtre et écrit toutes les lignes, modifiées ou non, dans une table cible de votre choix, en laissant la source intacte pour comparaison. Les colonnes de la cible reflètent toujours celles de la source, y compris toute colonne ajoutée en amont depuis la dernière ouverture de l’étape. Comme la mise à jour n’a plus lieu sur place, elle s’exécute sur tous les entrepôts, y compris ceux qui n’autorisent pas la modification d’une table sur place. Une vue est une cible valide. Les étapes enregistrées avant ce changement nécessitent la sélection d’une table cible avant de pouvoir s’exécuter, et toute étape qui lisait la source en attendant les lignes mises à jour doit être redirigée vers la nouvelle cible. Consultez Étape Table Update.
Jointure multi-tables accepte des tables source et cible dynamiques. Cochez Dynamique sur un sélecteur de table et indiquez un nom de table ou un chemin de projet au lieu de choisir dans la liste. L’un ou l’autre peut contenir des jetons {variable} résolus à l’exécution du workflow : une jointure peut ainsi écrire dans /03 Results/FACT_GL_{year} et lire une table différente à chaque période. La cible est créée si elle n’existe pas. C’est ainsi que fonctionnaient déjà les tables de toutes les autres étapes ; Jointure multi-tables exigeait auparavant une table choisie dans la liste et ne pouvait pas être enregistrée autrement. Les colonnes d’une source dynamique ne peuvent pas être lues à la conception ; vous les saisissez donc à la main dans le panneau latéral. Consultez Étape Jointure multi-tables.
Les colonnes de sortie de Jointure multi-tables peuvent contenir une expression ou une constante. Une colonne de sortie tire désormais sa valeur d’exactement l’une de trois sources : une colonne source (avec l’alias de canevas qui la possède), une Constante ou une Expression. Ajouter une colonne d’expression ajoute une ligne et ouvre l’éditeur d’expressions complet, avec toutes les tables du canevas dans son navigateur de colonnes : une valeur peut donc couvrir plusieurs tables jointes. Le Filtre post-jointure est ce même éditeur plutôt qu’une simple zone de texte, et liste les colonnes de sortie que vous pouvez référencer sous la forme result.column_name. L’éditeur passe à trois onglets : l’onglet réservé à un usage interne Avancé (défini par le serveur) disparaît, et ces paramètres restent conservés à l’enregistrement. Consultez Étape Jointure multi-tables.
Les importations de fichiers gèrent les fichiers volumineux et conservent les types de données sources. Les importations de fichiers Excel, JSON, Parquet, Alteryx yxdb, dBASE et à largeur fixe ne chargent plus le fichier entier en mémoire : les gros fichiers qui échouaient auparavant par manque de mémoire s’importent désormais, et la limite pratique est l’espace disque, pas la mémoire. Les types de données de la source (décimaux, dates et horodatages) sont maintenant reportés dans la table cible au lieu de transiter par du texte, et les colonnes d’horodatage Parquet conservent leur précision horaire complète (auparavant tronquée à la date). Volontairement inchangé : les cellules numériques vides se chargent toujours comme 0, et les colonnes de nom de fichier, de chemin, de nom de feuille, de numéro de ligne et de dernière modification se comportent exactement comme avant, les numéros de ligne étant comptés par fichier source. Consultez Importer depuis Excel, Importer depuis JSON et Importer depuis Parquet.
Les importations JSON acceptent les fichiers délimités par des sauts de ligne et produisent du texte JSON standard. L’étape Importer depuis JSON accepte désormais le JSON délimité par des sauts de ligne (NDJSON), un objet par ligne, en plus des tableaux JSON, et les objets et tableaux imbriqués arrivent dans la table sous forme de texte JSON compact standard plutôt qu’avec la notation de style Python, de sorte que les étapes en aval peuvent les analyser avec n’importe quel outil JSON. Consultez Importer depuis JSON.
Choisissez le dépôt, la branche et le dossier d’une connexion Git. Le formulaire de connexion Git ne vous demande plus de saisir un chemin de dépôt, un nom de branche ou un chemin de départ : vous les choisissez dans des listes en direct. Saisissez le serveur et les identifiants (rien à saisir pour une connexion PlaidCloud Git), cliquez sur Actualiser pour lister les dépôts que la connexion peut atteindre, choisissez-en un pour charger ses branches, puis parcourez ses dossiers pour définir un chemin de départ facultatif : une faute de frappe ne peut donc plus casser discrètement la connexion. La modification d’une connexion existante permet de naviguer sans ressaisir le mot de passe enregistré. S’applique à PlaidCloud Git et à tous les fournisseurs externes (GitHub, GitLab, Bitbucket, Forgejo, Gitea). Consultez Connexion PlaidCloud Git.
Le traçage des coûts par IA est plus précis et plus difficile à induire en erreur. Les estimations de simulation sont désormais de véritables chiffres par cible qui s’additionnent sur une répartition, et non plus des bornes supérieures, et peuvent être limitées à une seule cible. Si vous les orientez vers une table d’inducteurs ou de base plutôt que vers le pool d’entrée, l’agent refuse l’estimation et explique pourquoi. Les simulations de repondération d’inducteur sont exactes : elles ne déplacent que le montant que l’inducteur répartit réellement et laissent intact tout coût en transit. L’agent reconnaît maintenant les configurations trompeuses et abaisse sa confiance en conséquence, par exemple un total dont de fortes hausses et baisses se compensent en un faible changement net, ou un changement qui relève surtout du transit plutôt que de l’inducteur. Il indique de combien le montant piloté par l’inducteur a réellement bougé et ne surestime plus un unique « facteur dominant » lorsque la répartition n’est pas fiable. Il explique aussi les allocations par hiérarchie de dimension au lieu de les laisser sans attribution. Les contrôles de fraîcheur des données couvrent désormais les tables d’inducteurs et de base, les résultats produits par plusieurs étapes d’allocation peuvent être tracés en choisissant l’étape (ou automatiquement lorsqu’un filtre se restreint à des lignes que produit une seule étape), et une comparaison d’une année sur l’autre sans données de l’année précédente le dit désormais au lieu de qualifier le changement de « normal ». Consultez Tracer les allocations avec un agent IA connecté par MCP.
Tables externes : actualisez les colonnes d’une seule table depuis la source. Sur les étapes Importer les tables de base de données externe et Exporter les tables externes, le bouton Inspecter la source de chaque table lit désormais les colonnes actuelles de la table sélectionnée directement depuis la base de données connectée et met à jour sur place le mappage de cette seule table. C’est pratique lorsque les colonnes d’une table source ont changé depuis la création de l’étape, sans relancer la découverte sur toute la connexion. Consultez Importer les tables de base de données externe.
La présence dans le Concepteur visuel de workflow affiche désormais de vrais avatars. Lorsque plusieurs personnes ouvrent le même workflow avancé, la ligne de présence de la barre d’outils affiche chaque personne avec son gravatar (ou ses initiales à défaut), et une personne n’apparaît qu’une seule fois quel que soit le nombre d’onglets de navigateur dans lesquels elle l’a ouvert. Consultez Workflows avancés.
L’ouverture d’une application Panel serveur affiche désormais une vraie progression. L’écran de réveil affichait un seul message pour tout le démarrage puis un délai d’attente générique, de sorte qu’une application qui ne pouvait pas démarrer du tout ressemblait à une application simplement lente. Il indique maintenant l’étape réelle (démarrage, préparation, chargement), signale un véritable échec en quelques secondes avec la raison sous-jacente, et vous fait passer directement lorsque l’application est déjà prête. Une application qui démarre mais échoue au chargement (par exemple à cause d’un paquet manquant) est signalée comme en échec avec son erreur, au lieu de servir une page blanche. Consultez Créer une application Panel.

Corrections

Table Update ne perd plus Définir sur Null à l’enregistrement. Son mappeur de colonnes listait les colonnes à mettre à jour sous un en-tête Colonne source, laissait Colonne cible vide et n’offrait aucun contrôle Définir sur Null, et l’enregistrement de l’étape supprimait silencieusement Définir sur Null de toutes les colonnes qui l’avaient, si bien que l’étape cessait d’effacer ces valeurs. Le mappeur affiche maintenant un en-tête Colonne de mise à jour avec Constante, Expression et Définir sur Null, et conserve les quatre. Si l’une de vos étapes effaçait auparavant une colonne, vérifiez que Définir sur Null est toujours coché. Consultez Étape Table Update.
Table Upsert fonctionne via l’API sur les espaces de travail StarRocks. La fusion utilisée par ces espaces de travail était accessible depuis le moteur de workflow mais pas depuis l’API REST, qui exigeait encore des instructions que ce chemin n’utilise pas : un upsert ne pouvait donc pas du tout être piloté via l’API à cet endroit. Consultez Étape Table Upsert.
Un Table Upsert dans une macro s’arrête désormais au lieu d’écrire dans la mauvaise table. Sur les espaces de travail StarRocks, il fusionnait silencieusement dans la table propre du projet plutôt que dans la copie de la macro. Il signale maintenant une erreur claire, et les upserts de macro sur ces espaces de travail restent indisponibles tant que la limitation sous-jacente n’est pas levée. Consultez Étape Table Upsert.
L’enregistrement d’une étape Jointure multi-tables indique ce qu’il faut corriger. Un enregistrement comportant un point à résoudre échouait avec une erreur interne au lieu de vous dire ce qui n’allait pas. Il bascule maintenant vers l’onglet qui contient le premier problème et liste chaque problème, et chaque onglet porte un badge indiquant son nombre. Le sélecteur Choisir dans le canevas… ne s’ouvre plus derrière le formulaire de l’étape où il était inaccessible. Consultez Étape Jointure multi-tables.
Les importations Excel dynamiques fonctionnent de nouveau. Une importation Excel configurée pour découvrir ses colonnes à partir de la feuille de calcul, plutôt qu’à partir d’un mappage de colonnes enregistré, échouait à chaque exécution. Elle s’importe maintenant comme configuré. Consultez Importer depuis Excel.
Une feuille de calcul vide ne fait plus échouer une importation Excel multi-feuilles. Lorsqu’une importation Excel couvre plusieurs feuilles et que l’une d’elles est vide, l’importation charge désormais zéro ligne depuis cette feuille et continue, au lieu de faire échouer toute l’étape. Consultez Importer depuis Excel.
Les importations JSON ne perdent plus les colonnes qui apparaissent tard dans un gros document. Une colonne dont la première valeur apparaissait loin dans un gros fichier JSON pouvait manquer silencieusement dans la table importée. Toutes les colonnes du document sont maintenant incluses. Consultez Importer depuis JSON.
L’assistant IA n’approuve plus une expression qui échoue à l’exécution. Quelques fonctions d’expression portent le même nom qu’un mot-clé Python (IF, AND, OR, NOT) et s’écrivent avec un trait de soulignement final, comme func.if_(...). L’assistant faisait l’inverse : il approuvait func._if(...), qui n’est pas une vraie fonction et échoue à l’exécution, et refusait le correct func.if_(...). Il accepte maintenant la forme qui fonctionne, rejette celle qui ne fonctionne pas et indique la bonne orthographe lorsque vous vous trompez. La référence des fonctions qu’il consulte pendant la rédaction a été corrigée en conséquence. Consultez IF.
Les connexions REST avec authentification Basic, clé API ou jeton Bearer s’authentifient enfin réellement. Seuls les identifiants OAuth 2.0 étaient jamais envoyés : une connexion configurée avec l’un des trois autres types échouait face aux API qui vérifient l’authentification. Les quatre fonctionnent maintenant comme configuré. Si vous contourniez le problème en plaçant l’identifiant à la main dans En-têtes par défaut, l’authentification propre de la connexion est désormais prioritaire et cette ligne peut être supprimée. Consultez Connexion REST générique.
Le listage des points de terminaison depuis une collection Postman ou une spécification d’API fonctionne de nouveau. Dans l’étape Requête REST, Charger le catalogue signalait une erreur pour chaque source (collections Postman et spécifications OpenAPI/Swagger, qu’elles soient choisies dans vos documents ou récupérées depuis une adresse). Il liste de nouveau les points de terminaison, et vous demande de choisir d’abord un fichier ou une adresse si vous n’en avez pas encore choisi. Consultez Étape Requête REST.
Les en-têtes par défaut d’une connexion REST sont maintenant réellement envoyés. Les en-têtes définis sous En-têtes par défaut sur une connexion REST apparaissaient dans l’aperçu de requête d’une étape mais étaient omis de la requête réelle. Ils sont désormais envoyés avec chaque requête passant par cette connexion, y compris chaque page d’une lecture paginée et chaque requête d’une répartition ligne par ligne. Un en-tête défini sur une étape individuelle reste prioritaire sur un en-tête de même nom défini sur la connexion. Si une connexion comporte des en-têtes par défaut, vérifiez qu’ils correspondent bien à ce que vous voulez envoyer. Consultez Connexion REST générique.
Un push vers le dépôt d’une application Panel serveur reconstruit désormais l’application. La publication d’une application Panel serveur depuis une connexion PlaidCloud Git ou GitHub a toujours fonctionné, mais les push suivants vers la branche de la connexion n’étaient pas pris en compte : l’application continuait de servir la version de sa première compilation jusqu’à ce que quelqu’un la republie à la main. Les push la reconstruisent et la redéploient maintenant automatiquement, comme décrit dans Déployer une application Panel depuis Git. Une application verrouillée ignore toujours la reconstruction jusqu’à son déverrouillage. Aucun changement n’est nécessaire pour les applications ou connexions existantes.
Le renommage des conditions d’exécution d’une étape fonctionne de nouveau. Lorsque vous définissez des conditions à remplir avant l’exécution d’une étape, vous pouvez maintenant renommer chaque condition : modifiez le nouveau champ Nom dans le panneau Configuration, ou double-cliquez sur la condition dans la liste. Un clic droit sur une condition propose aussi Renommer et Supprimer. Consultez Conditions d’exécution d’une étape.
Message d’erreur plus clair lorsqu’une importation ne peut lire aucune colonne. Lorsque vous configurez ou créez automatiquement une importation CSV ou texte et que PlaidCloud ne peut lire aucune colonne du fichier source (par exemple certains exports texte Microsoft Access, ou un fichier dont le délimiteur ou les guillemets ne correspondent pas), il vous le signale immédiatement, à l’enregistrement ou à la création de l’importation, au lieu de laisser l’étape s’exécuter puis échouer plus tard avec un message déroutant. Ajustez les paramètres de délimiteur, de guillemet et d’échappement, ou corrigez le fichier, puis réessayez. Consultez Importer depuis CSV.
Les collisions de noms de bucket géré s’expliquent désormais. La création d’un compte de documents Bucket géré par PlaidCloud avec un nom de bucket déjà utilisé échouait auparavant avec un message générique « Internal server error ». Le champ Nom du bucket signale maintenant directement la collision et explique que les noms de bucket sont uniques à l’échelle mondiale, avec des conseils pour choisir un nom plus spécifique, par exemple en ajoutant votre société comme préfixe. Consultez Ajouter un compte Bucket géré par PlaidCloud.
Comptes de documents OneDrive et SharePoint : correctifs de navigation et de téléchargement. L’ouverture d’un compte de documents OneDrive ou SharePoint configuré liste désormais de façon fiable ses dossiers et fichiers au lieu d’échouer avec une erreur, et le téléchargement d’un fichier fonctionne même lorsque votre administrateur Microsoft a désactivé le partage par lien pour le site. Les téléchargements ne dépendent plus de la création d’un lien partageable : un fichier d’un site verrouillé s’ouvre donc au lieu de provoquer une erreur. Consultez Ajouter un compte OneDrive / SharePoint.
La suppression d’une table lue par une importation vous avertit désormais. Lorsque vous supprimez une table lue par une étape Importation : table de projet externe, PlaidCloud la reconnaît maintenant comme utilisée et vous demande de confirmer une suppression forcée (en cochant Forcer la suppression de la table ?) au lieu de proposer une suppression simple, de sorte qu’une table dont dépend un autre projet ne peut pas être supprimée par accident. Cela inclut les références d’une étape d’un autre projet qui partage les données de ce projet ; elles apparaissent dans la confirmation sans les détails de l’étape de l’autre projet (vous n’y avez peut-être pas accès). Consultez Étape Import Project Table.
Étapes de jointure : correctifs des colonnes de sortie. Pour les jointures Inner, Outer, Anti et Cross, l’onglet Colonnes de sortie ne liste plus que les colonnes que vous avez mappées depuis les deux sources et supprime les lignes obsolètes lorsque vous retirez une colonne source mappée ; la barre d’outils du mappeur de colonnes et la sélection multi-lignes sont de retour ; et Synthétiser est désormais une bascule désactivée par défaut, de sorte qu’une jointure ne force plus le regroupement de sa sortie. Lorsque vous l’activez, les nouvelles colonnes adoptent par défaut une agrégation selon leur type de données, que vous pouvez modifier colonne par colonne. Les colonnes de sortie de Jointure multi-tables suivent maintenant les renommages et suppressions dans le concepteur de graphe de jointure. Consultez Étape Table Inner Join et Étape Jointure multi-tables.
Correctifs de fiabilité de Requête REST. Les variables se substituent désormais de façon fiable dans les corps de requête JSON, les paramètres de délai d’attente et de nouvelle tentative par requête sont respectés (les nouvelles tentatives sont limitées aux méthodes idempotentes, de sorte qu’un POST/PUT/PATCH n’est jamais renvoyé), les réponses limitées par cadence sont retentées avec temporisation, et les identifiants des requêtes sont masqués dans tout JSON brut capturé. Une requête de test affiche maintenant le code d’état de la réponse même en cas de succès, et une réponse à objet unique s’importe comme une seule ligne. Les workflows déclenchés par un capteur ou un webhook peuvent aussi lire les métadonnées et la charge utile entrante du déclencheur sous forme de variables. Consultez Étape Requête REST.
Correctifs du traçage des coûts par IA. Le traçage des coûts gère maintenant les noms de colonnes de modèle contenant des espaces ou des symboles, résout les tables données par leur nom convivial, fonctionne sur les résultats d’étapes d’exécution de modèle et de copies de projet, et fonctionne sur tous les types d’espaces de travail. La détection d’anomalies signale désormais les écarts anormalement importants et conserve l’ordre chronologique réel des périodes libellées par trimestre au passage d’une année, et deux erreurs d’étiquetage sont corrigées : un saut « à partir de zéro » lorsque la base de pondération était vide au départ, et une variation en pourcentage de mauvais signe lorsque la valeur précédente était négative.
Importer/exporter une table de projet signale une source vide. Lorsqu’une étape Import Project Table ou Export Project Table copie depuis une table source sans ligne, elle se termine maintenant par un avertissement indiquant que la source était vide, de sorte qu’un résultat vide inattendu se repère facilement au lieu que l’étape paraisse réussir en silence. Le plus souvent, cela signifie que les données du projet source n’avaient pas encore été construites lors de l’exécution de l’étape. Consultez Étape Import Project Table et Étape Export to External Project Table.
Les lots de tables conservent désormais la dimension, la note et le format de chaque colonne. L’exportation de tables vers un lot puis leur importation dans un autre projet laissait auparavant vide l’association de dimension de chaque colonne sur la table importée, ainsi que la note et le format d’affichage de la colonne. Comme les étapes suivantes tirent leurs paramètres de colonne des tables qu’elles lisent, une table importée pouvait transmettre cette lacune à tout ce qui en dérivait. Ces paramètres voyagent maintenant avec le lot et sont restaurés à l’importation. Lorsqu’une colonne pointait vers une dimension que le projet de destination n’a pas, cette seule association est abandonnée et nommée dans le journal d’importation, au lieu d’être restaurée sous forme de lien rompu ; réassociez-la après avoir créé la dimension. Les lots exportés avant ce changement s’importent exactement comme avant.
Créer et ouvrir ouvre maintenant la bonne vue pour un workflow DAG. L’utilisation de Créer et ouvrir la configuration sur un nouveau workflow avancé (DAG) ouvrait la grille d’étapes classique au lieu du canevas du Concepteur visuel de workflow. Elle ouvre maintenant le canevas, comme lorsque vous double-cliquez sur le workflow. Consultez Workflows avancés.
Les dépendances d’une application Panel peuvent se trouver à côté de l’application. Une application Panel côté serveur construite depuis un dépôt Git installe désormais un fichier requirements.txt placé à côté de son point d’entrée, et pas seulement celui de la racine du dépôt : une application stockée dans un sous-dossier d’un dépôt partagé peut ainsi déclarer ses propres paquets (par exemple plotly, holoviews ou hvplot) et ne s’affiche plus en blanc faute d’une bibliothèque. Consultez Créer une application Panel.
Déplacement de documents volumineux ou nombreux entre dossiers. Le déplacement de plusieurs fichiers à la fois, ou d’un seul fichier volumineux, d’un dossier Documents à un autre fonctionne maintenant de façon fiable. Les déplacements s’exécutent un par un pour que la liste des fichiers reste cohérente, et un déplacement volumineux dispose du temps nécessaire pour se terminer au lieu d’être interrompu en cours de route.
L’assistant IA ne refuse plus les expressions qui référencent des colonnes dont le nom commence par un trait de soulignement. Une expression qui référence une colonne dont le nom commence par un trait de soulignement (par exemple _MajorAccountFlag) est désormais acceptée. Et lorsqu’une expression teste une colonne avec is, is not ou not, ce qui, sur une colonne, ne correspond jamais à aucune ligne ou provoque une erreur au lieu de faire ce qu’on croit, l’assistant vous oriente vers l’opérateur qui fonctionne (is_(None) pour un test de valeur nulle, !=, ~) au lieu d’un simple rejet.
L’assistant IA ne refuse plus les fonctions valides. De vraies fonctions absentes de la liste du sélecteur d’expressions (rtrim, ltrim, to_char, substring et bien d’autres) étaient rejetées comme inconnues, et l’écriture d’un nom de fonction en majuscules (func.SUM) était rejetée même lorsque la forme en minuscules était acceptée. L’assistant vérifie maintenant les noms par rapport à la liste de fonctions propre à votre espace de travail ainsi qu’à celle du sélecteur, sans tenir compte de la casse.
Les applications Panel ne s’affichent plus avec un texte invisible. Un thème par défaut de la plateforme était appliqué à chaque application Panel, y compris à celles qui n’utilisent pas de modèle de page correspondant. Sur ces applications, il peignait le texte en blanc sur une page blanche : l’application semblait vide, sans rien dans les journaux pour l’expliquer. Les applications conservent maintenant leur propre aspect, sauf si elles optent pour un modèle thématique. Les applications existantes en bénéficient à leur prochaine reconstruction ou republication.
L’écran de réveil ne modifie plus l’aspect d’une application Panel. Pendant le démarrage d’une application Panel serveur, l’écran situé derrière elle définissait son propre arrière-plan et ses couleurs clair/sombre, et l’application en héritait sans possibilité de les remplacer : une application pouvait ainsi s’afficher sur la mauvaise couleur de canevas et suivre la préférence clair/sombre de votre système d’exploitation au lieu de la sienne. L’écran est maintenant entièrement retiré une fois l’application démarrée. Il ne supprime plus non plus rien de l’adresse que vous avez ouverte : les paramètres de requête qu’une application lit, ?theme=dark entre autres, lui parviennent désormais.
L’extraction d’une archive conserve sa structure de dossiers. La décompression d’un .zip ou .tar.gz dans Documents aplatissait tout dans le dossier de destination : une archive contenant data/master/accounts.csv produisait un simple accounts.csv, de sorte que des fichiers de même nom dans des dossiers différents entraient en collision. Les archives imbriquées se décompressent maintenant avec leurs dossiers intacts. Les archives plates et les fichiers .gz/.bz2 uniques sont inchangés. Sur les comptes de documents SFTP, les dossiers de destination doivent déjà exister : extrayez donc une archive imbriquée vers un chemin que vous y avez déjà créé.
Une mauvaise planification ne casse plus le Planificateur d’événements. Un seul événement planifié avec une récurrence inutilisable (une date impossible comme le 31 d’un mois de 30 jours, ou une entrée mal formée) faisait échouer avec une erreur interne du serveur la liste du Planificateur d’événements de tout l’espace de travail et le calendrier des planifications, et pouvait empêcher l’ouverture d’un projet. Une planification illisible affiche maintenant simplement une prochaine exécution vide, et tout le reste de l’écran se charge normalement. Consultez Planificateur d’événements.
Les échecs de workflow indiquent désormais ce qui s’est réellement passé. Lorsqu’une étape de workflow échouait dans une tâche d’arrière-plan, le journal d’exécution et l’e-mail de notification n’affichaient qu’un message générique pour l’opération (« Exception importing directly from remote sql »), alors que la vraie cause, comme un mot de passe expiré sur le système source, n’apparaissait nulle part où vous pouviez l’atteindre. L’échec sous-jacent est maintenant transmis au journal et à l’e-mail. Lorsque de nombreuses tables échouent pour une même cause partagée, celle-ci est signalée une fois plutôt que par table, et les identifiants sont retirés du message.
Les requêtes REST vers un autre hôte n’envoient plus les identifiants de la connexion. Lorsqu’une étape Requête REST utilisait une adresse complète plutôt qu’un chemin (y compris les liens de pagination que renvoient de nombreuses API), deux choses tournaient mal : l’adresse était accolée à l’hôte de la connexion et la requête échouait purement et simplement, et l’authentification et les en-têtes par défaut de la connexion étaient joints quelle que soit la destination de la requête. Les adresses complètes sont maintenant utilisées telles quelles, et les identifiants et en-têtes par défaut sont retenus sauf si l’adresse pointe vers l’hôte de la connexion lui-même : la pagination continue donc de fonctionner tandis qu’une adresse tierce ne reçoit jamais vos identifiants. Consultez Étape Requête REST.
La modification d’une connexion REST à authentification Basic ne perd plus son mot de passe. L’enregistrement d’une modification sur une connexion REST utilisant l’authentification Basic, sans ressaisir le mot de passe, supprimait le secret enregistré. Les mots de passe enregistrés sont maintenant conservés pour les quatre types d’authentification. Deux écarts de l’aperçu de requête sont aussi corrigés : un en-tête défini avec des casses différentes sur l’étape est maintenant ramené de la même façon que la requête réelle, et une valeur d’en-tête vide est maintenant envoyée vide au lieu du texte littéral « None ». Consultez Connexion REST générique.
La combinaison de tables conserve la dimension et le formatage de chaque colonne. Lorsqu’une étape Union, Union All, Allocation ou Jointure multi-tables fusionne plusieurs sources en une colonne de sortie, la dimension, la note et le format de la colonne étaient résolus à partir de la source qui se trouvait être triée en dernier. Une source muette sur une dimension pouvait supprimer celle qui la nommait, de sorte qu’une colonne restait non associée d’une reconstruction à l’autre alors qu’une colonne similaire se rétablissait. Désormais, une source qui nomme une dimension l’emporte sur une source muette, une colonne transmise telle quelle l’emporte sur une colonne renommée, et un désaccord réel entre sources est signalé dans le journal de l’étape au lieu d’être tranché silencieusement. Le renommage d’une colonne agrégée (SUM(amount) en total_amount) ne copie plus non plus la dimension de la colonne source sur le total, qui n’identifiait jamais un membre de celle-ci. Consultez Étape Table Union All et Étape Table Union Distinct.
Table Melt respecte le mappage de colonnes que vous avez créé. Les colonnes que vous aviez volontairement laissées hors du mappage d’un melt étaient rajoutées dans l’étape en arrière-plan, ce qui, sur une étape d’agrégation, faisait échouer toute l’étape. Un mappage qui nomme ses colonnes de valeurs est maintenant utilisé exactement tel qu’écrit. Consultez Étape Table Melt.
La copie d’une table depuis un autre projet fonctionne de nouveau. L’étape qui copie une table entre projets appelait une opération qui n’existe plus : chaque exécution échouait donc sur le serveur. Elle utilise maintenant le même mécanisme que l’étape Import Project Table, et signale un avertissement plutôt que d’échouer lorsque la source est vide. Consultez Étape Import Project Table.
Vérification du nombre de lignes fonctionne dans une macro. Une étape Vérification du nombre de lignes imbriquée dans une étape Macro Run ou Macro Concurrent échouait avec une erreur côté serveur ; seules les exécutions de niveau supérieur fonctionnaient, ce qui explique pourquoi le problème était passé inaperçu. Elle s’exécute maintenant correctement à tout niveau d’imbrication. Consultez Vérification du nombre de lignes.
Le traçage des coûts ne casse plus lorsqu’un pool de coûts en amont n’a pas encore été construit. Demander pourquoi un résultat d’allocation a changé échouait auparavant purement et simplement si une table alimentant l’allocation n’avait pas été générée, généralement parce que cette partie du modèle n’avait pas été exécutée. Le traçage se termine maintenant : il indique toujours les totaux mesurés de l’étape, marque la ventilation en amont comme non attribuable plutôt que de la deviner, et vous dit quelle entrée reconstruire avant de retracer. Une étape dont le total n’a pas bougé est signalée comme inchangée, sans laisser entendre qu’on a mesuré quoi que ce soit sur le pool manquant.
Les détails d’une table affichent maintenant le nombre de lignes en direct. L’ouverture des détails d’une table lit le nombre de lignes depuis l’entrepôt : il reste donc exact après l’écriture de données par SQL, alors qu’il pouvait auparavant afficher un chiffre périmé jusqu’à l’actualisation de la forme de la table. Lorsqu’un magasin de données ne peut qu’estimer ce nombre, il est désormais marqué comme approximatif au lieu d’être présenté comme exact.

Suppressions

Retrait d’anciennes étapes d’importation et d’exportation. Les étapes d’importation SAS7BDAT, d’importation HTML et d’exportation HTML ont été supprimées. Utilisez à la place les étapes d’importation et d’exportation actuelles pour ces formats.
Retrait de l’étape d’importation X12 EDI. Ce type d’étape a été supprimé. Il n’a jamais fonctionné : chaque importation X12 EDI échouait à l’exécution. Si vous avez besoin de données EDI dans PlaidCloud, convertissez-les dans un format pris en charge comme CSV ou JSON et importez celui-ci.
Retrait de l’option Réinitialiser le mot de passe dans l’application. L’élément Réinitialiser le mot de passe a été supprimé du menu du compte (avatar). Pour réinitialiser votre mot de passe, utilisez le lien Mot de passe oublié ? de la page de connexion.

Sécurité

Les modifications d’attribution de sécurité prennent effet immédiatement. La modification des portées ou des membres d’un groupe de sécurité, la suppression d’un groupe, la modification des groupes de sécurité d’un membre, et l’activation ou la désactivation d’un membre s’appliquaient tous avec un délai, jusqu’à une demi-minute pour la plupart des permissions et, pour l’accès au serveur Git de votre espace de travail, pas avant la prochaine connexion de la personne, ce qui, pour quelqu’un dont l’accès avait été révoqué, pouvait ne jamais arriver. Chacune de ces modifications est maintenant appliquée à l’instant où vous l’enregistrez, sur toute la plateforme. Rien à configurer ; passez en revue les accès que vous avez précédemment accordés ou révoqués et attendez-vous à ce qu’ils soient désormais exacts. Consultez Gérer les groupes de sécurité et leurs attributions.