La visualisation analytique (visual analytics) vise à combiner la visualisation des données avec des tâches d'analyse et de fouille. Etant donnée la complexité et la volumétrie importante des données scientifiques (par exemple, les données associées à des processus biologiques ou physiques, données des réseaux sociaux, etc.), la visualisation analytique est appelée à jouer un rôle important dans la gestion des données scientifiques. La plupart des plates-formes de visualisation analytique actuelles utilisent des mécanismes mémoire pour le stockage et le traitement des données, ce qui limite le volume de données traitées. En outre, l'intégration de nouveaux algorithmes dans le processus de traitement nécessite du code d'intégration ad-hoc. Enfin, les plate-formes de visualisation actuelles ne permettent pas de définir et de déployer des processus structurés, où les utilisateurs partagent les données et, éventuellement, les visualisations. Ce travail, issu d'une collaboration entre des chercheurs en visualisation analytique interactive et en bases de données, apporte deux contributions. (i) Nous proposons une architecture générique pour déployer une plate-forme de visual analytics au-dessus d'un système de gestion de bases de données (SGBD). (ii) Nous montrons comment propager les changements des données dans le SGBD, au travers des processus et des visualisations qui en font partie. Notre approche a été implantée dans un prototype appellé Ediflow, et validée à travers plusieurs applications. Elle pourrait aussi s'intégrer dans une plate-forme de workflow scientifique à usage intensif de données, afin d'en augmenter les fonctionnalités de visualisation.