DigDash 2026R1 introduit trois évolutions majeures : la rolification généralisée à quasi tous les objets, l’anonymisation statistique native du modèle de données, et de nouvelles fonctionnalités IA. La version apporte également des améliorations sur les tableaux de bord, l’Ad Hoc, la cartographie, les exports PDF/PowerPoint et l’administration. Vigilance sur le prérequis technique : Tomcat 9 n’est plus supporté, Tomcat 10 devient obligatoire. DeciVision, partenaire DigDash depuis 2006, vous accompagne dans la préparation de cette migration.
DigDash 2026R1 : la rolification quasi complète des objets
La principale évolution de DigDash 2026R1 est l’extension de la rolification à la quasi-totalité des objets de la plateforme Digdash. Les thèmes, propriétés de dashboards, ressources JavaScript, images, icônes ou encore paramètres utilisateurs peuvent désormais être associés à un rôle spécifique.
Cette approche permet d’isoler plus facilement les développements, de simplifier les sauvegardes et restaurations ainsi que les déploiements entre environnements. Les équipes exploitant plusieurs environnements (développement, recette, production) ou utilisant des processus CI/CD bénéficieront d’une meilleure maîtrise des livraisons et d’une réduction des risques liés aux oublis de composants lors des migrations.
Les ressources sur le serveur sont également stockées dans des répertoires dédiés par rôle, simplifiant leur gestion.
ACTB : davantage d'autonomie pour les utilisateurs métiers
Éditeur de thème : personnalisation sans CSS
L’éditeur de thème introduit en 2025R2 continue de s’enrichir dans cette version. Parmi les nouveautés : modification du thème de base directement depuis l’éditeur, ajout de champs de recherche, nouveaux paramètres pour la page d’authentification, personnalisation de la couleur du fil d’Ariane. L’objectif affiché est de réduire progressivement le recours au CSS personnalisé.
Intelligence artificielle : explication des graphiques et Agent enrichi
DigDash 2026R1 introduit une fonctionnalité d’explication automatique des graphiques. Lorsqu’un modèle LLM est configuré sur la plateforme, l’utilisateur peut demander une interprétation du graphique affiché. L’IA exploite alors les dimensions, mesures, descriptions et métadonnées du modèle pour produire une explication compréhensible.
L’Agent DigDash continue d’évoluer. Il est désormais capable de créer certaines mesures calculées, d’exploiter les faits marquants détectés dans les données et d’améliorer la génération des visualisations à partir de requêtes en langage naturel.
Analyse Ad Hoc : intégration complète avec les dashboards
Les filtres appliqués dans l’Ad Hoc impactent désormais les autres graphiques du dashboard, et inversement, les filtres des dashboards influencent l’Ad Hoc. L’Ad Hoc est désormais traité comme un graphique standard dans cette release.
Graphiques : tris, tableau arborescent, coloration et tooltips
Les tableaux simples et croisés supportent désormais les tris hiérarchiques sur plusieurs axes. DigDash introduit par ailleurs un nouveau composant combinant tableau croisé, hiérarchies et navigation arborescente.
Les lignes de tableau peuvent maintenant hériter automatiquement de la couleur associée aux objectifs d’une mesure. Les tooltips suivent le curseur, peuvent sortir du composant si nécessaire, et gèrent mieux les limites d’écran.
Cartographie : génération automatique des coordonnées SVG et gestion simplifiée des couches
Lors de l’import de shapefiles, DigDash est maintenant capable de générer automatiquement les fichiers de position associés, ce qui permet de placer des points GPS sur les cartes importées. Par ailleurs, les utilisateurs peuvent réordonner les couches WMS/WMTS/WFS sans devoir les supprimer puis les recréer.
Exports PDF et PowerPoint : positionnement au millimètre près
Les exports gagnent en précision. Il est désormais possible de positionner les objets au millimètre près, une amélioration utile pour les besoins de reporting « pixel perfect ».
Anonymisation statistique native : la grande nouveauté gouvernance de la release
La grande nouveauté côté modèle de données est l’arrivée de l’anonymisation statistique native. Le principe : conditionner la publication d’une mesure après agrégation au volume de son échantillon. Lorsque ce volume est jugé insuffisant pour préserver l’identité des unités concernées, la mesure est masquée.
Exemple : dans le cas où la masse salariale est communiquée par service et que certains services sont très réduits, le salaire peut devenir accessible lors de l’application d’un filtre (tranche d’âge, par exemple). Pour protéger la confidentialité des données, il est possible de masquer la mesure dès lors que le nombre d’employés est inférieur à une valeur définie.
Administration et performances : optimisations majeures
La version 2026R1 apporte plusieurs optimisations côté configuration : gestion des utilisateurs plus performante avec l’apparition d’onglets, disparition de la gestion des documents côté administration au profit du studio, optimisation du chargement des cubes lors de la synchronisation d’un flux, optimisation des requêtes de création des utilisateurs, optimisation de la recherche des champs dans les sauvegardes et restaurations. Un nouvel outil permet de supprimer automatiquement les fichiers associés à des utilisateurs disparus de l’annuaire LDAP.
Migration vers DigDash 2026R1 : Tomcat 10 obligatoire
Le principal changement technique est l’abandon du support de Tomcat 9 au profit d’un support exclusif de Tomcat 10. C’est le prérequis le plus important à vérifier avant toute montée de version. DigDash ajoute également la compatibilité avec Java 21 et Java 25, tout en conservant la compatibilité avec Java 17.
Les évolutions de la version précédente sont détaillées dans l’article sur les nouveautés DigDash 2025R2. Pour découvrir les démonstrations en live de ces fonctionnalités,visionnez le replay de notre webinar DigDash (février 2026).
FAQ — DigDash 2026R1
Ce qu’il faut retenir en 3 questions.
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