{"id":654350,"date":"2025-10-31T18:35:54","date_gmt":"2025-10-31T17:35:54","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=pycharm&#038;p=654350"},"modified":"2025-10-31T18:35:58","modified_gmt":"2025-10-31T17:35:58","slug":"pourquoi-python-est-il-si-populaire-en-2025","status":"publish","type":"pycharm","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/10\/pourquoi-python-est-il-si-populaire-en-2025\/","title":{"rendered":"Pourquoi Python est-il si populaire en 2025 ?"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone wp-image-654389 size-full\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/PC-social-BlogFeatured-1280x720-1-21.png\" alt=\"\" width=\"1280\" height=\"720\" \/><\/figure>\n<p>Alors que la popularit\u00e9 d&#8217;autres langages de programmation a pu fluctuer de mani\u00e8re significative, Python a r\u00e9sist\u00e9 \u00e0 l&#8217;\u00e9preuve du temps et s&#8217;est impos\u00e9 comme un langage de choix pour de nombreux d\u00e9veloppeurs de tous niveaux, du d\u00e9butant \u00e0 l&#8217;expert.<\/p>\n<p>Que ce soit pour travailler sur des syst\u00e8mes intelligents ou des workflows bas\u00e9s sur les donn\u00e9es, Python joue un r\u00f4le crucial dans la construction, l&#8217;\u00e9volution et l&#8217;optimisation des logiciels.<\/p>\n<p>De nombreuses \u00e9tudes, notamment notre Enqu\u00eate sur l&#8217;\u00c9cosyst\u00e8me des D\u00e9veloppeurs 2025, confirment que la popularit\u00e9 de Python ne faiblit pas. La question est de savoir pourquoi les d\u00e9veloppeurs continuent de le pl\u00e9bisciter,\u00a0<\/p>\n<p>que ce soit en le choisissant comme premier langage ou pour cr\u00e9er des services \u00e0 l&#8217;\u00e9chelle de la production. C&#8217;est ce que nous allons voir dans cet article.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Quel est le niveau de popularit\u00e9 de Python en 2025 ?<\/h2>\n<p>Il ressort de notre Enqu\u00eate sur l&#8217;\u00c9cosyst\u00e8me des D\u00e9veloppeurs 2025 que Python est le deuxi\u00e8me langage de programmation le plus utilis\u00e9 au cours des 12 derniers mois, 57 % des d\u00e9veloppeurs interrog\u00e9s disant l&#8217;utiliser.<\/p>\n<p>Plus d&#8217;un tiers d&#8217;entre eux (34 %) indiquent que Python est leur principal langage de programmation, ce qui le place devant JavaScript, Java et TypeScript en termes d&#8217;utilisation principale. Son classement est d&#8217;autant plus remarquable qu&#8217;il est en concurrence avec des syst\u00e8mes et outils de niche plus r\u00e9cents.<\/p>\n<p>Ces statistiques d\u00e9montrent qu&#8217;il reste pertinent pour diff\u00e9rents segments de d\u00e9veloppeurs, allant des ing\u00e9nieurs backend exp\u00e9riment\u00e9s aux analystes de donn\u00e9es d\u00e9butants.<\/p>\n<p>Ce succ\u00e8s s&#8217;explique par la capacit\u00e9 de Python \u00e0 \u00e9voluer avec ses utilisateurs. Il continue d&#8217;apporter de la valeur dans des environnements technologiques de pointe \u00e0 mesure que vous gagnez en exp\u00e9rience et d\u00e9veloppez vos comp\u00e9tences.<\/p>\n<p>Voyons plus en d\u00e9tail pourquoi Python reste si populaire en 2025.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">1. Position dominante pour l&#8217;IA et le machine learning<\/h2>\n<p>Le rapport sur <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/09\/l-etat-de-python-en-2025\/\"><em>L&#8217;\u00c9tat de Python en 2025<\/em><\/a> que nous avons publi\u00e9 r\u00e9cemment r\u00e9v\u00e8le que 41 % des d\u00e9veloppeurs Python utilisent ce langage sp\u00e9cifiquement pour le machine learning.<\/p>\n<p>Cela est d\u00fb au fait que Python permet d&#8217;innover dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et les syst\u00e8mes de recommandation.<\/p>\n<p>Dans ces domaines, la force de Python r\u00e9side dans sa capacit\u00e9 \u00e0 prendre en charge chaque \u00e9tape du processus, du prototypage \u00e0 la production. Il s&#8217;int\u00e8gre \u00e9galement de mani\u00e8re transparente et flexible aux pipelines d&#8217;op\u00e9rations de machine learning (MLOps).<\/p>\n<p>L&#8217;un des principaux atouts de Python est sa syntaxe expressive, lisible et dynamique. Cela permet aux d\u00e9veloppeurs d&#8217;\u00e9crire des boucles d&#8217;entra\u00eenement, de manipuler des tenseurs et d&#8217;orchestrer des workflows avec le moins de code standard et r\u00e9p\u00e9titif possible.\u00a0<\/p>\n<p>Toutefois, c&#8217;est l&#8217;\u00e9cosyst\u00e8me de Python qui le rend indispensable.<\/p>\n<p>Ses principaux frameworks incluent :<\/p>\n<ul>\n<li>PyTorch : pour le deep learning appliqu\u00e9 \u00e0 la recherche<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li>TensorFlow : pour le d\u00e9ploiement en production et l&#8217;\u00e9volutivit\u00e9<\/li>\n<li>Keras : pour le prototypage rapide<\/li>\n<li>scikit-learn : pour le machine learning classique<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2024\/12\/simplifiez-vos-workflows-de-machine-learning-avec-hugging-face-et-pycharm\/\">Hugging Face<\/a> Transformers : pour le traitement du langage naturel et les mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ces frameworks sont matures, bien document\u00e9s et interop\u00e9rables, et b\u00e9n\u00e9ficient d&#8217;un d\u00e9veloppement open source rapide et de nombreuses contributions de la communaut\u00e9. Ils prennent tout en charge l&#8217;acc\u00e9l\u00e9ration du processeur graphique, l&#8217;entra\u00eenement distribu\u00e9, l&#8217;exportation et la quantification de mod\u00e8les.<\/p>\n<p>Python s&#8217;int\u00e8gre \u00e9galement de mani\u00e8re transparente \u00e0 tous les niveaux du pipeline de machine learning (ML), du pr\u00e9traitement des donn\u00e9es avec <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/10\/data-exploration-with-pandas\/\">pandas<\/a> et NumPy \u00e0 la prise en charge des mod\u00e8les via <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2024\/09\/how-to-use-fastapi-for-machine-learning\/\">FastAPI<\/a> ou <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2022\/08\/flask-tutorial\/\">Flask<\/a>, en passant par l&#8217;inf\u00e9rence pour les LLM avec <a href=\"https:\/\/github.com\/vllm-project\/vllm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vLLM<\/a>.<\/p>\n<p>Cet ensemble d&#8217;outils permettant de mettre en \u0153uvre des solutions d&#8217;IA de haute qualit\u00e9 sans quitter l&#8217;environnement Python.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">2. Atouts pour la science des donn\u00e9es et les analyses<\/h2>\n<p>Des tableaux de bord d&#8217;analyse aux scripts ETL, la flexibilit\u00e9 de Python permet d&#8217;obtenir rapidement des informations exploitables dans diff\u00e9rents secteurs d&#8217;activit\u00e9. Il est particuli\u00e8rement performant pour traiter des donn\u00e9es complexes, telles que les analyses de s\u00e9ries temporelles.\u00a0<\/p>\n<p>51 % des personnes interrog\u00e9es dans le cadre de notre enqu\u00eate sur <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/09\/l-etat-de-python-en-2025\/\"><em>L&#8217;\u00c9tat de Python en 2025<\/em><\/a> travaillent sur l&#8217;exploration et le traitement des donn\u00e9es. Cela inclut notamment les t\u00e2ches suivantes :<\/p>\n<ul>\n<li>Extraction de donn\u00e9es, transformation et chargement (ETL)<\/li>\n<li>Analyse exploratoire des donn\u00e9es (EDA)<\/li>\n<li>Mod\u00e9lisation statistique et pr\u00e9dictive<\/li>\n<li>Visualisation et reporting<\/li>\n<li>Analyse des donn\u00e9es en temps r\u00e9el<\/li>\n<li>Communication des r\u00e9sultats<\/li>\n<\/ul>\n<p>Les biblioth\u00e8ques essentielles telles que Pandas, NumPy, Matplotlib, Plotly et Jupyter Notebook forment un \u00e9cosyst\u00e8me mature, soutenu par une documentation robuste et une communaut\u00e9 de d\u00e9veloppeurs active.<\/p>\n<p>Python offre un \u00e9quilibre unique. Il est \u00e0 la fois accessible pour les non-d\u00e9veloppeurs et suffisamment puissant pour les pipelines de production. Il s&#8217;int\u00e8gre \u00e9galement aux plateformes cloud, prend en charge de multiples formats de donn\u00e9es et fonctionne de mani\u00e8re transparente avec les bases de donn\u00e9es SQL et NoSQL.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">3. Une syntaxe simple et \u00e9volutive<\/h2>\n<p>La lisibilit\u00e9 constitue le point fort le plus \u00e9vident de Python. Les d\u00e9veloppeurs citent souvent la simplicit\u00e9 d&#8217;acc\u00e8s de Python et sa syntaxe claire comme raisons de l&#8217;adoption initiale et de l&#8217;utilisation continue de ce langage. En Python, m\u00eame la syntaxe d&#8217;entra\u00eenement des mod\u00e8les se lit comme du langage naturel :<\/p>\n<pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"python\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">def train(model):\n    for item in model.data:\n        model.learn(item)<\/pre>\n<p>Des extraits de code comme celui-ci ne n\u00e9cessitent pas de d\u00e9codage sp\u00e9cifique. Cette clart\u00e9 n&#8217;e profite pas seulement aux d\u00e9butants ; elle contribue aussi \u00e0 r\u00e9duire les co\u00fbts de maintenance, \u00e0 raccourcir le temps de prise en main et \u00e0 faciliter la communication entre des \u00e9quipes aux comp\u00e9tences tr\u00e8s diff\u00e9rentes.<\/p>\n<p>Cette lisibilit\u00e9 apporte de nombreux avantages pratiques. Les \u00e9quipes passent moins de temps \u00e0 interpr\u00e9ter la logique et davantage \u00e0 am\u00e9liorer les fonctionnalit\u00e9s. Les bugs sont plus rapides \u00e0 identifier. Les r\u00e9visions sont plus fluides. Et les non d\u00e9veloppeurs peuvent souvent lire des scripts Python sans aide.<\/p>\n<p>L&#8217;enqu\u00eate sur <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/09\/l-etat-de-python-en-2025\/\"><em>L&#8217;\u00c9tat de Python en 2025<\/em><\/a> a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 50 % des personnes interrog\u00e9es avaient moins de deux ans d&#8217;exp\u00e9rience dans le domaine de la programmation. Plus d&#8217;un tiers (39 %) ont indiqu\u00e9 programmer en Python depuis moins de deux ans, que ce soit dans le cadre de leurs loisirs ou d&#8217;une formation.<\/p>\n<p>C&#8217;est ici que Python se distingue vraiment. Bien que sa syntaxe simple en fasse un langage id\u00e9al pour les d\u00e9butants, il \u00e9volue aussi avec ses utilisateurs, ce qui lui garantit un taux de r\u00e9tention \u00e9lev\u00e9. Au fur et \u00e0 mesure de la complexification des projets, la simplicit\u00e9 de Python devient un atout et non une limitation.<\/p>\n<p>Ajoutez \u00e0 cela le fait que Python prenne en charge plusieurs paradigmes de programmation (proc\u00e9dural, orient\u00e9 objet et fonctionnel), et l&#8217;on comprend pourquoi la lisibilit\u00e9 est si importante. C&#8217;est ce qui permet aux d\u00e9veloppeurs de passer d&#8217;une approche \u00e0 une autre sans difficult\u00e9.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">4. Un \u00e9cosyst\u00e8me mature et polyvalent<\/h2>\n<p>La puissance de Python r\u00e9side dans son vaste r\u00e9seau de biblioth\u00e8ques qui couvrent pratiquement tous les aspects du d\u00e9veloppement moderne.<\/p>\n<p>Notre enqu\u00eate montre que les d\u00e9veloppeurs utilisent Python pour tout, des applications web et de l&#8217;int\u00e9gration des API \u00e0 la science des donn\u00e9es, \u00e0 l&#8217;automatisation et aux tests.\u00a0<\/p>\n<p>Son ensemble d&#8217;outils tr\u00e8s complet fait l&#8217;objet d&#8217;une maintenance active et vous permet d&#8217;utiliser Python \u00e0 tous les stades de production.<\/p>\n<p>Voici une vue d&#8217;ensemble des domaines d&#8217;application de Python les plus courants et des principales biblioth\u00e8ques utilis\u00e9es par les d\u00e9veloppeurs :<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Domaine<\/strong><\/td>\n<td><strong>Biblioth\u00e8ques populaires<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>D\u00e9veloppement Web<\/td>\n<td>Django, Flask, FastAPI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>IA et ML<\/td>\n<td>TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, Keras<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Tests<\/td>\n<td>pytest, unittest, Hypothesis<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Automatisation<\/td>\n<td>Click, APScheduler, Rich<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Science des donn\u00e9es<\/td>\n<td>pandas, NumPy, Plotly, Matplotlib<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<p>Cette polyvalence se traduit par une grande agilit\u00e9 en pratique. Les d\u00e9veloppeurs peuvent passer des API de back-end aux pipelines de machine learning sans changer de langage ou d&#8217;outil. Ils peuvent cr\u00e9er des prototypes avec des wrappers de haut niveau et revenir \u00e0 un niveau de contr\u00f4le de bas niveau lorsque c\u2019est n\u00e9cessaire.<\/p>\n<p>Mais surtout, les syst\u00e8mes de gestion des paquets et des d\u00e9pendances de Python, tels que pip, conda et poetry, prennent en charge le d\u00e9veloppement modulaire et les environnements reproductibles. Associ\u00e9 avec des frameworks comme FastAPI pour les API, pytest pour les tests et pandas pour le traitement des donn\u00e9es, Python offre une \u00e9volutivit\u00e9 sans \u00e9quivalent.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">5. Assistance de la communaut\u00e9 et partage des connaissances<\/h2>\n<p>La popularit\u00e9 de Python doit beaucoup \u00e0 sa communaut\u00e9 internationale de d\u00e9veloppeurs tr\u00e8s impliqu\u00e9s.<\/p>\n<p>Des d\u00e9butants en formation aux \u00e9quipes de grandes entreprises, les utilisateurs de Python peuvent compter sur des forums ouverts, des tutoriels d&#8217;excellente qualit\u00e9 et une forte culture de mentorat. La communaut\u00e9 n&#8217;est pas seulement utile, elle cr\u00e9e un environnement dynamique et inclusif pour les d\u00e9veloppeurs quel que soit leur niveau.<\/p>\n<p>Ses principaux piliers incluent :<\/p>\n<ul>\n<li>La <a href=\"https:\/\/www.python.org\/psf-landing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Python Software Foundation<\/a> qui soutient l&#8217;apprentissage et organise des \u00e9v\u00e9nements et des actions de sensibilisation.<\/li>\n<li>Une forte activit\u00e9 sur <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/tagged\/python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Stack Overflow<\/a>, ce qui permet d&#8217;apporter des r\u00e9ponses rapides \u00e0 des probl\u00e8mes pratiques, ainsi qu&#8217;une participation active aux projets open source et aux groupes d&#8217;utilisateurs locaux.<\/li>\n<li>Un riche ensemble de ressources (<a href=\"https:\/\/realpython.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Real Python<\/em><\/a>, <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Talk Python<\/em><\/a> et <a href=\"https:\/\/pycon.org\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PyCon<\/a>), s&#8217;adressant aux d\u00e9butants comme aux professionnels confirm\u00e9s.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Ce r\u00e9seau ne sert pas seulement \u00e0 r\u00e9soudre des probl\u00e8mes, il contribue \u00e9galement \u00e0 l&#8217;\u00e9volution du langage. L&#8217;\u00e9cosyst\u00e8me Python repose sur la collaboration, l&#8217;am\u00e9lioration continue et le partage de bonnes pratiques.<\/p>\n<p>Lorsque vous choisissez Python, vous b\u00e9n\u00e9ficiez d&#8217;une base de connaissances qui se d\u00e9veloppe avec le langage et vos besoins au fil du temps.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">6. Polyvalence dans de nombreux domaines<\/h2>\n<p>Les domaines d&#8217;application de Python ne se limitent pas \u00e0 l&#8217;IA et au machine learning, ou \u00e0 la science des donn\u00e9es et aux analyses. Il est aussi performant dans l&#8217;automatisation, le scripting, les API web, les workflows de donn\u00e9es et ing\u00e9nierie syst\u00e8me. Sa capacit\u00e9 \u00e0 s&#8217;adapter sans probl\u00e8me \u00e0 une grande vari\u00e9t\u00e9 de plateformes, de domaines et de cibles de d\u00e9ploiement en fait le langage par d\u00e9faut pour un d\u00e9veloppement polyvalent et multi-usage.<\/p>\n<p>L&#8217;enqu\u00eate sur <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/09\/l-etat-de-python-en-2025\/\"><em>L&#8217;\u00c9tat de Python en 2025<\/em><\/a> r\u00e9v\u00e8le la diversit\u00e9 des domaines dans lesquels les d\u00e9veloppeurs utilisent Python :<\/p>\n<figure class=\"wp-block-table\">\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><strong>Fonctionnalit\u00e9<\/strong><\/td>\n<td><strong>Pourcentage d&#8217;utilisateurs de Python<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Analyse des donn\u00e9es<\/td>\n<td>48\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>D\u00e9veloppement Web<\/td>\n<td>46\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Machine Learning<\/td>\n<td>41\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ing\u00e9nierie de donn\u00e9es<\/td>\n<td>31\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Recherche acad\u00e9mique<\/td>\n<td>27\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>DevOps et administration de syst\u00e8mes<\/td>\n<td>26\u00a0%<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/figure>\n<p>Cette diversit\u00e9 atteste de la polyvalence de Python. Ce langage qui permet d&#8217;entra\u00eener les mod\u00e8les peut aussi automatiser des t\u00e2ches relatives \u00e0 la paye, contr\u00f4ler des instruments scientifiques ou prendre en charge les points de terminaison REST. Les d\u00e9veloppeurs peuvent consolider leurs outils, r\u00e9duire les changements de contexte et simplifier les workflows de l&#8217;\u00e9quipe.<\/p>\n<p>L&#8217;ind\u00e9pendance de Python vis-\u00e0-vis de la plateforme utilis\u00e9e (Windows, Linux, macOS, cloud ou navigateur) vient renforcer cette polyvalence. Ajoutez \u00e0 cela un \u00e9cosyst\u00e8me robuste de cr\u00e9ation de paquets et des standard coh\u00e9rents pour les diff\u00e9rentes biblioth\u00e8ques, et vous obtenez un langage qui convient aussi bien pour le prototypage rapide que pour la production en entreprise.<\/p>\n<p>Peu de langages ont une port\u00e9e aussi vaste que Python et offrent une continuit\u00e9 aussi parfaite. Des interfaces frontend \u00e0 la logique backend, Python offre un environnement coh\u00e9rent qui permet aux d\u00e9veloppeurs de cr\u00e9er et de livrer des solutions compl\u00e8tes.<\/p>\n<p>Cette approche universelle est l&#8217;une des raisons qui expliquent sa popularit\u00e9. Une fois que vous l&#8217;utilisez, vous n&#8217;avez plus besoin de grand-chose d&#8217;autre.<\/p>\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Python \u00e0 l&#8217;\u00e8re du d\u00e9veloppement intelligent<\/h2>\n<p>\u00c0 un moment o\u00f9 les logiciels deviennent plus adaptatifs, pr\u00e9dictifs et intelligents, Python est en excellente position pour maintenir sa popularit\u00e9.\u00a0<\/p>\n<p>Ses capacit\u00e9s dans des domaines tels que l&#8217;IA, le machine learning et le traitement des donn\u00e9es, ainsi que ses biblioth\u00e8ques matures, en font une proposition tr\u00e8s int\u00e9ressante pour les syst\u00e8mes qui \u00e9voluent dans le temps.<\/p>\n<p>La popularit\u00e9 de Python vient de sa capacit\u00e9 \u00e0 \u00e9voluer facilement en s&#8217;adaptant \u00e0 vos projets et plateformes. Il reste un excellent choix pour les d\u00e9veloppeurs de tous niveaux d&#8217;exp\u00e9rience et pour des projets de toutes tailles, des simples scripts d&#8217;automatisation aux plateformes IA d&#8217;entreprise.<\/p>\n<p>Et lorsque vous travaillez avec PyCharm, Python est une option intelligente, rapide et propre.<\/p>\n<p>Pour aller plus loin, consultez l&#8217;article <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/09\/l-etat-de-python-en-2025\/\"><em>L&#8217; \u00c9tat de Python en 2025<\/em><\/a> de Michael Kennedy, expert du langage et r\u00e9alisateur du podcast <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Talk Python to Me<\/em><\/a>.\u00a0<\/p>\n<p>Michael a analys\u00e9 plus de 30\u00a0000 r\u00e9ponses \u00e0 notre <a href=\"https:\/\/lp.jetbrains.com\/fr-fr\/python-developers-survey-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Enqu\u00eate sur les D\u00e9veloppeurs Python 2024<\/a> pour en extraire les \u00e9l\u00e9ments les plus int\u00e9ressants et identifier les derni\u00e8res tendances.<\/p>\n<p>Que vous soyez un d\u00e9veloppeur d\u00e9butant ou exp\u00e9riment\u00e9, l&#8217;enqu\u00eate sur <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/pycharm\/2025\/09\/l-etat-de-python-en-2025\/\"><em>L&#8217;\u00c9tat de Python en 2025<\/em><\/a> vous donnera une meilleure compr\u00e9hension de la situation actuelle de ce langage et de ses futures orientations.\u00a0<\/p>\n<p>Comme le montrent des outils tels que <a href=\"https:\/\/github.com\/vllm-project\/vllm\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uv d&#8217;Astral<\/a>, Python, malgr\u00e9 sa relative maturit\u00e9, n&#8217;a pas fini d&#8217;\u00e9voluer. Gr\u00e2ce \u00e0 son \u00e9cosyst\u00e8me croissant et \u00e0 ses performances \u00e9prouv\u00e9es et constantes, il devrait rester un choix populaire aupr\u00e8s des d\u00e9veloppeurs dans les ann\u00e9es \u00e0 venir.<\/p>\n\n\n<p><em>Auteur de l&#8217;article original en anglais<\/em> :<\/p>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                <div class=\"about-author__box-img\">\n                    <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/evgenia-200x200.jpg\" width=\"200\" height=\"200\" alt=\"Evgenia Verbina\" loading=\"lazy\"  class=\"avatar avatar-200 wp-user-avatar wp-user-avatar-200 photo avatar-default\">\n                <\/div>\n                <div class=\"about-author__box-text\">\n                                            <h4>Evgenia Verbina<\/h4>\n                                                        <\/div>\n            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":813,"featured_media":654389,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[952,8377],"tags":[6847,3252,5377,73],"cross-post-tag":[8851],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/654350"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/pycharm"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/813"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=654350"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/654350\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":654416,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/654350\/revisions\/654416"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/654389"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=654350"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=654350"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=654350"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=654350"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}