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Pourquoi Python est-il si populaire en 2025 ?
Alors que la popularité d’autres langages de programmation a pu fluctuer de manière significative, Python a résisté à l’épreuve du temps et s’est imposé comme un langage de choix pour de nombreux développeurs de tous niveaux, du débutant à l’expert.
Que ce soit pour travailler sur des systèmes intelligents ou des workflows basés sur les données, Python joue un rôle crucial dans la construction, l’évolution et l’optimisation des logiciels.
De nombreuses études, notamment notre Enquête sur l’Écosystème des Développeurs 2025, confirment que la popularité de Python ne faiblit pas. La question est de savoir pourquoi les développeurs continuent de le plébisciter,
que ce soit en le choisissant comme premier langage ou pour créer des services à l’échelle de la production. C’est ce que nous allons voir dans cet article.
Quel est le niveau de popularité de Python en 2025 ?
Il ressort de notre Enquête sur l’Écosystème des Développeurs 2025 que Python est le deuxième langage de programmation le plus utilisé au cours des 12 derniers mois, 57 % des développeurs interrogés disant l’utiliser.
Plus d’un tiers d’entre eux (34 %) indiquent que Python est leur principal langage de programmation, ce qui le place devant JavaScript, Java et TypeScript en termes d’utilisation principale. Son classement est d’autant plus remarquable qu’il est en concurrence avec des systèmes et outils de niche plus récents.
Ces statistiques démontrent qu’il reste pertinent pour différents segments de développeurs, allant des ingénieurs backend expérimentés aux analystes de données débutants.
Ce succès s’explique par la capacité de Python à évoluer avec ses utilisateurs. Il continue d’apporter de la valeur dans des environnements technologiques de pointe à mesure que vous gagnez en expérience et développez vos compétences.
Voyons plus en détail pourquoi Python reste si populaire en 2025.
1. Position dominante pour l’IA et le machine learning
Le rapport sur L’État de Python en 2025 que nous avons publié récemment révèle que 41 % des développeurs Python utilisent ce langage spécifiquement pour le machine learning.
Cela est dû au fait que Python permet d’innover dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation.
Dans ces domaines, la force de Python réside dans sa capacité à prendre en charge chaque étape du processus, du prototypage à la production. Il s’intègre également de manière transparente et flexible aux pipelines d’opérations de machine learning (MLOps).
L’un des principaux atouts de Python est sa syntaxe expressive, lisible et dynamique. Cela permet aux développeurs d’écrire des boucles d’entraînement, de manipuler des tenseurs et d’orchestrer des workflows avec le moins de code standard et répétitif possible.
Toutefois, c’est l’écosystème de Python qui le rend indispensable.
Ses principaux frameworks incluent :
- PyTorch : pour le deep learning appliqué à la recherche
- TensorFlow : pour le déploiement en production et l’évolutivité
- Keras : pour le prototypage rapide
- scikit-learn : pour le machine learning classique
- Hugging Face Transformers : pour le traitement du langage naturel et les modèles génératifs
Ces frameworks sont matures, bien documentés et interopérables, et bénéficient d’un développement open source rapide et de nombreuses contributions de la communauté. Ils prennent tout en charge l’accélération du processeur graphique, l’entraînement distribué, l’exportation et la quantification de modèles.
Python s’intègre également de manière transparente à tous les niveaux du pipeline de machine learning (ML), du prétraitement des données avec pandas et NumPy à la prise en charge des modèles via FastAPI ou Flask, en passant par l’inférence pour les LLM avec vLLM.
Cet ensemble d’outils permettant de mettre en œuvre des solutions d’IA de haute qualité sans quitter l’environnement Python.
2. Atouts pour la science des données et les analyses
Des tableaux de bord d’analyse aux scripts ETL, la flexibilité de Python permet d’obtenir rapidement des informations exploitables dans différents secteurs d’activité. Il est particulièrement performant pour traiter des données complexes, telles que les analyses de séries temporelles.
51 % des personnes interrogées dans le cadre de notre enquête sur L’État de Python en 2025 travaillent sur l’exploration et le traitement des données. Cela inclut notamment les tâches suivantes :
- Extraction de données, transformation et chargement (ETL)
- Analyse exploratoire des données (EDA)
- Modélisation statistique et prédictive
- Visualisation et reporting
- Analyse des données en temps réel
- Communication des résultats
Les bibliothèques essentielles telles que Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly et Jupyter Notebook forment un écosystème mature, soutenu par une documentation robuste et une communauté de développeurs active.
Python offre un équilibre unique. Il est à la fois accessible pour les non-développeurs et suffisamment puissant pour les pipelines de production. Il s’intègre également aux plateformes cloud, prend en charge de multiples formats de données et fonctionne de manière transparente avec les bases de données SQL et NoSQL.
3. Une syntaxe simple et évolutive
La lisibilité constitue le point fort le plus évident de Python. Les développeurs citent souvent la simplicité d’accès de Python et sa syntaxe claire comme raisons de l’adoption initiale et de l’utilisation continue de ce langage. En Python, même la syntaxe d’entraînement des modèles se lit comme du langage naturel :
def train(model):
for item in model.data:
model.learn(item)
Des extraits de code comme celui-ci ne nécessitent pas de décodage spécifique. Cette clarté n’e profite pas seulement aux débutants ; elle contribue aussi à réduire les coûts de maintenance, à raccourcir le temps de prise en main et à faciliter la communication entre des équipes aux compétences très différentes.
Cette lisibilité apporte de nombreux avantages pratiques. Les équipes passent moins de temps à interpréter la logique et davantage à améliorer les fonctionnalités. Les bugs sont plus rapides à identifier. Les révisions sont plus fluides. Et les non développeurs peuvent souvent lire des scripts Python sans aide.
L’enquête sur L’État de Python en 2025 a révélé que 50 % des personnes interrogées avaient moins de deux ans d’expérience dans le domaine de la programmation. Plus d’un tiers (39 %) ont indiqué programmer en Python depuis moins de deux ans, que ce soit dans le cadre de leurs loisirs ou d’une formation.
C’est ici que Python se distingue vraiment. Bien que sa syntaxe simple en fasse un langage idéal pour les débutants, il évolue aussi avec ses utilisateurs, ce qui lui garantit un taux de rétention élevé. Au fur et à mesure de la complexification des projets, la simplicité de Python devient un atout et non une limitation.
Ajoutez à cela le fait que Python prenne en charge plusieurs paradigmes de programmation (procédural, orienté objet et fonctionnel), et l’on comprend pourquoi la lisibilité est si importante. C’est ce qui permet aux développeurs de passer d’une approche à une autre sans difficulté.
4. Un écosystème mature et polyvalent
La puissance de Python réside dans son vaste réseau de bibliothèques qui couvrent pratiquement tous les aspects du développement moderne.
Notre enquête montre que les développeurs utilisent Python pour tout, des applications web et de l’intégration des API à la science des données, à l’automatisation et aux tests.
Son ensemble d’outils très complet fait l’objet d’une maintenance active et vous permet d’utiliser Python à tous les stades de production.
Voici une vue d’ensemble des domaines d’application de Python les plus courants et des principales bibliothèques utilisées par les développeurs :
| Domaine | Bibliothèques populaires |
| Développement Web | Django, Flask, FastAPI |
| IA et ML | TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras |
| Tests | pytest, unittest, Hypothesis |
| Automatisation | Click, APScheduler, Rich |
| Science des données | pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib |
Cette polyvalence se traduit par une grande agilité en pratique. Les développeurs peuvent passer des API de back-end aux pipelines de machine learning sans changer de langage ou d’outil. Ils peuvent créer des prototypes avec des wrappers de haut niveau et revenir à un niveau de contrôle de bas niveau lorsque c’est nécessaire.
Mais surtout, les systèmes de gestion des paquets et des dépendances de Python, tels que pip, conda et poetry, prennent en charge le développement modulaire et les environnements reproductibles. Associé avec des frameworks comme FastAPI pour les API, pytest pour les tests et pandas pour le traitement des données, Python offre une évolutivité sans équivalent.
5. Assistance de la communauté et partage des connaissances
La popularité de Python doit beaucoup à sa communauté internationale de développeurs très impliqués.
Des débutants en formation aux équipes de grandes entreprises, les utilisateurs de Python peuvent compter sur des forums ouverts, des tutoriels d’excellente qualité et une forte culture de mentorat. La communauté n’est pas seulement utile, elle crée un environnement dynamique et inclusif pour les développeurs quel que soit leur niveau.
Ses principaux piliers incluent :
- La Python Software Foundation qui soutient l’apprentissage et organise des événements et des actions de sensibilisation.
- Une forte activité sur Stack Overflow, ce qui permet d’apporter des réponses rapides à des problèmes pratiques, ainsi qu’une participation active aux projets open source et aux groupes d’utilisateurs locaux.
- Un riche ensemble de ressources (Real Python, Talk Python et PyCon), s’adressant aux débutants comme aux professionnels confirmés.
Ce réseau ne sert pas seulement à résoudre des problèmes, il contribue également à l’évolution du langage. L’écosystème Python repose sur la collaboration, l’amélioration continue et le partage de bonnes pratiques.
Lorsque vous choisissez Python, vous bénéficiez d’une base de connaissances qui se développe avec le langage et vos besoins au fil du temps.
6. Polyvalence dans de nombreux domaines
Les domaines d’application de Python ne se limitent pas à l’IA et au machine learning, ou à la science des données et aux analyses. Il est aussi performant dans l’automatisation, le scripting, les API web, les workflows de données et ingénierie système. Sa capacité à s’adapter sans problème à une grande variété de plateformes, de domaines et de cibles de déploiement en fait le langage par défaut pour un développement polyvalent et multi-usage.
L’enquête sur L’État de Python en 2025 révèle la diversité des domaines dans lesquels les développeurs utilisent Python :
| Fonctionnalité | Pourcentage d’utilisateurs de Python |
| Analyse des données | 48 % |
| Développement Web | 46 % |
| Machine Learning | 41 % |
| Ingénierie de données | 31 % |
| Recherche académique | 27 % |
| DevOps et administration de systèmes | 26 % |
Cette diversité atteste de la polyvalence de Python. Ce langage qui permet d’entraîner les modèles peut aussi automatiser des tâches relatives à la paye, contrôler des instruments scientifiques ou prendre en charge les points de terminaison REST. Les développeurs peuvent consolider leurs outils, réduire les changements de contexte et simplifier les workflows de l’équipe.
L’indépendance de Python vis-à-vis de la plateforme utilisée (Windows, Linux, macOS, cloud ou navigateur) vient renforcer cette polyvalence. Ajoutez à cela un écosystème robuste de création de paquets et des standard cohérents pour les différentes bibliothèques, et vous obtenez un langage qui convient aussi bien pour le prototypage rapide que pour la production en entreprise.
Peu de langages ont une portée aussi vaste que Python et offrent une continuité aussi parfaite. Des interfaces frontend à la logique backend, Python offre un environnement cohérent qui permet aux développeurs de créer et de livrer des solutions complètes.
Cette approche universelle est l’une des raisons qui expliquent sa popularité. Une fois que vous l’utilisez, vous n’avez plus besoin de grand-chose d’autre.
Python à l’ère du développement intelligent
À un moment où les logiciels deviennent plus adaptatifs, prédictifs et intelligents, Python est en excellente position pour maintenir sa popularité.
Ses capacités dans des domaines tels que l’IA, le machine learning et le traitement des données, ainsi que ses bibliothèques matures, en font une proposition très intéressante pour les systèmes qui évoluent dans le temps.
La popularité de Python vient de sa capacité à évoluer facilement en s’adaptant à vos projets et plateformes. Il reste un excellent choix pour les développeurs de tous niveaux d’expérience et pour des projets de toutes tailles, des simples scripts d’automatisation aux plateformes IA d’entreprise.
Et lorsque vous travaillez avec PyCharm, Python est une option intelligente, rapide et propre.
Pour aller plus loin, consultez l’article L’ État de Python en 2025 de Michael Kennedy, expert du langage et réalisateur du podcast Talk Python to Me.
Michael a analysé plus de 30 000 réponses à notre Enquête sur les Développeurs Python 2024 pour en extraire les éléments les plus intéressants et identifier les dernières tendances.
Que vous soyez un développeur débutant ou expérimenté, l’enquête sur L’État de Python en 2025 vous donnera une meilleure compréhension de la situation actuelle de ce langage et de ses futures orientations.
Comme le montrent des outils tels que uv d’Astral, Python, malgré sa relative maturité, n’a pas fini d’évoluer. Grâce à son écosystème croissant et à ses performances éprouvées et constantes, il devrait rester un choix populaire auprès des développeurs dans les années à venir.
Auteur de l’article original en anglais :
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