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Documentation Concepts fondamentaux Espaces de travail et projets

Espaces de travail et projets

Les deux niveaux d'organisation de Linkr : l'espace de travail, conteneur partagé, et le projet, unité de travail.

En résumé

Linkr s’organise en deux niveaux imbriqués. L’espace de travail est un conteneur partagé — à l’échelle d’un service, d’un hôpital ou d’un réseau — qui regroupe des projets, des ressources communes (bases, schémas, wiki, plugins) et une configuration git. Le projet est l’unité de travail concrète : une étude, un suivi, un tableau de bord, avec ses données, ses cohortes, ses analyses et son code.

Client Disponible en mode client-only — tout fonctionne dans le navigateur, sans backend. Backend Backend (FastAPI) en cours de développement.

Deux niveaux d’organisation

Quand vous ouvrez Linkr, vous naviguez toujours dans une hiérarchie à deux niveaux : vous choisissez d’abord un espace de travail, puis un projet à l’intérieur. Au-dessus, une organisation (votre hôpital, votre université, votre consortium) sert de signature : elle identifie qui produit et publie le travail.

Le contexte

Organisation

L’institution qui produit le travail (hôpital, université, consortium). Une métadonnée d’attribution, pas un conteneur.

Le conteneur

Espace de travail

Regroupe des projets et des ressources partagées : bases, schémas, wiki, plugins, git.

L’unité de travail

Projet

Une étude, un suivi, un tableau de bord — avec ses données, cohortes, analyses et son code.

Un espace de travail contient plusieurs projets ; un projet appartient à un seul espace de travail.

Espace de travail

Projet — Étude sepsis

Projet — Pilotage réa

Projet — Cohorte BPCO

L’espace de travail

Un espace de travail est un conteneur partagé. On en crée un pour un périmètre collaboratif : le plus souvent l’équipe gérant un entrepôt de données de santé ou un réseau de recherche, mais aussi bien un service, un hôpital ou tout autre groupe de travail. Tous les membres d’un espace de travail voient et réutilisent les mêmes ressources.

Un espace de travail regroupe :

Des projets

Études, suivis, tableaux de bord. C’est le contenu principal.

Des connexions aux entrepôts et des schémas

Les connexions vers les entrepôts disponibles et la façon de les interpréter (presets OMOP, MIMIC, custom), partagées entre projets.

Des ressources transversales

Concept mapping, contrôle qualité, pipelines ETL, collections de scripts SQL, catalogue de données — mutualisés à l’échelle de l’espace de travail.

Un wiki et des plugins

La documentation d’équipe et les plugins d’analyse réutilisables, disponibles dans tous les projets de l’espace de travail.

En mode client-only (navigateur seul), vous créez et basculez entre autant d’espaces de travail que nécessaire. Ce qui relève du mode serveur, c’est d’y associer des personnes : les comptes, les rôles et les droits d’accès supposent un backend (voir Modes de déploiement).

Un usage typique

Un hôpital garde un espace de travail privé (recherches en cours, tableaux de bord internes, connecté à un GitLab privé) et un espace de travail public (études publiées, méthodes partagées, connecté à un dépôt public).

Le projet

Le projet est l’unité de travail. C’est là que vous passez le plus clair de votre temps : explorer des données, construire une cohorte, produire un dataset, composer un tableau de bord, écrire du code. Un projet appartient à un seul espace de travail.

Un projet réunit tout ce qui concourt à une étude ou à un suivi :

  • L’entrepôt du projet — les bases actives, les concepts, les cohortes, le contrôle qualité.
  • Le pipeline — les transformations qui préparent les données pour l’analyse.
  • Le laboratoire — les datasets analytiques, les analyses et les tableaux de bord.
  • L’IDE — un environnement Python / R / SQL intégré pour le code sur-mesure.
  • Le versioning — l’export et le partage du projet.

Comment s'articulent entrepôt, pipeline et laboratoire

Ces trois espaces forment le cœur d’un projet et suivent le chemin des données, de la donnée brute au résultat. C’est le sujet de la page suivante : Le pipeline de données.

Un projet = une vue IDE = une archive = un dépôt git

Un principe structurant de Linkr : le contenu d’un projet est le même objet quel que soit l’angle sous lequel on le regarde. Ce que vous voyez dans l’IDE, ce que vous obtenez en export ZIP et ce qui serait versionné dans un dépôt git sont une seule et même arborescence de fichiers — des fichiers JSON de configuration, vos scripts, vos données.

mon-projet/
├── entity.json — type, nom, provenance et licence du projet
├── README.md — la documentation du projet (une par langue)
├── LICENSE.md — sous quelles conditions le projet est réutilisable
├── tasks.json — les tâches et notes
├── .gitignore — exclut les fichiers de données, sauf ceux marqués
├── scripts/ — votre code (seul dossier éditable dans l’IDE)
├── databases/ — les connexions aux bases
├── cohorts/ — les cohortes définies
├── dashboards/ — les tableaux de bord
├── patient-dashboards/ — les vues de données individuelles
├── datasets/ — les jeux de données analytiques
└── attachments/ — les images référencées par le README

Cette équivalence a une conséquence pratique : sauvegarder, partager et versionner un projet reviennent au même geste — manipuler cette arborescence. C’est ce qui rend l’export ZIP et le versioning git naturels dans Linkr. Voir Versioning et collaboration.

Pour aller plus loin

  • Le pipeline de données — comment les données circulent dans un projet, de l’entrepôt au tableau de bord.
  • Versioning et collaboration — partager et versionner projets et espaces de travail.
  • Votre premier projet — un parcours guidé de bout en bout.
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