Quel est le meilleur langage pour l'apprentissage automatique ? (Janvier 2026)

Si vous débutez dans le domaine du machine learning (ML), ou si vous cherchez à rafraîchir vos compétences, vous vous demandez peut-être quel est le meilleur langage à utiliser. Choisir le bon langage d’apprentissage automatique peut être difficile, d’autant plus qu’il existe de nombreuses options intéressantes. 

Il existe plus de 700 langages de programmation incroyables largement utilisés, et chacun a ses propres avantages et inconvénients. Si vous débutez votre carrière en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique, vous découvrirez avec le temps quels sont les meilleurs langages de programmation pour les problèmes commerciaux spécifiques que vous essayez de résoudre. 

Avant de plonger dans les meilleurs langages d'apprentissage automatique, explorons le concept. 

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine? 

Sans entrer dans trop de détails, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui fournit aux systèmes informatiques la capacité d'apprendre automatiquement et de faire des prédictions basées sur des données. Ces prédictions peuvent varier considérablement en fonction du cas d'utilisation spécifique. 

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, un spécialiste de l'apprentissage automatique n'a pas à écrire toutes les étapes nécessaires pour résoudre un problème, car l'ordinateur est capable d'« apprendre » en analysant des modèles dans les données. Le modèle peut alors généraliser les modèles à de nouvelles données. 

Pour en savoir plus sur le machine learning, je vous recommande de jeter un œil à notre article «Qu'est-ce que l'apprentissage par machine? » 

Langage d'apprentissage automatique le plus populaire : Python

Avant de plonger dans les différents langages d'apprentissage automatique, il est important de reconnaître qu'il n'y a pas vraiment de "meilleur" langage. Chacun a ses propres avantages, inconvénients et capacités spécifiques. Cela dépend en grande partie de ce que vous essayez de construire et de votre parcours. 

Cela dit, le langage d'apprentissage automatique le plus populaire est sans aucun doute Python. Environ 57 % des scientifiques des données et des développeurs d'apprentissage automatique s'appuient sur Python, et 33 % lui accordent la priorité pour le développement. 

Les frameworks de Python ont beaucoup évolué au cours des dernières années, ce qui a augmenté ses capacités grâce à l'apprentissage en profondeur. Il y a eu la sortie des meilleures bibliothèques comme TensorFlow et bien d'autres. 

Plus de 8.2 millions de développeurs à travers le monde utilisent Python pour coder, et ce pour une bonne raison. C'est un choix privilégié pour l'analyse de données, la science des données, le machine learning et l'IA. Son vaste écosystème de bibliothèques permet aux spécialistes du machine learning d'accéder, de gérer, de transformer et de traiter les données en toute simplicité. Python offre également une indépendance vis-à-vis de la plateforme, une complexité réduite et une meilleure lisibilité. 

Les bibliothèques et les packages intégrés fournissent un code de base, ce qui signifie que les ingénieurs en apprentissage automatique n'ont pas à commencer à écrire à partir de zéro. Et comme l'apprentissage automatique nécessite un traitement continu des données, les bibliothèques et les packages intégrés de Python vous assistent dans presque toutes les tâches. Tout cela conduit à un temps de développement réduit et à une amélioration de la productivité lorsque vous travaillez avec des applications d'apprentissage automatique complexes. 

Certains des plus grands géants de la technologie au monde comme Google, Instagram, Facebook, Dropbox, Netflix, Walt Disney, YouTube, Uber et Amazon préfèrent Python comme langage de programmation. 

Si Python s'impose clairement comme le langage le plus populaire, plusieurs autres doivent être pris en compte. Les cinq langages les plus populaires sont Python, R, C/C++, Java et JavaScript. Le deuxième langage, loin derrière Python, est généralement considéré comme C/C++. Java le suit de près, et si Python est souvent comparé à R, ils ne rivalisent pas vraiment en termes de popularité. Dans les enquêtes menées auprès des data scientists, R affiche souvent le ratio priorité/utilisation le plus faible parmi les cinq langages. JavaScript est souvent placé en bas de liste.

Bien qu'ils soient loin d'être aussi populaires que les cinq premiers, il existe divers autres langages que les praticiens de l'apprentissage automatique utilisent et qui méritent d'être pris en compte, tels que Julia, Scala, Ruby, MATLAB, Octave et SAS. 

Choisir en fonction de votre application

Lors du choix du meilleur langage pour l'apprentissage automatique, le facteur le plus important est de prendre en compte le type de projet sur lequel vous allez travailler ou vos applications spécifiques. 

Si vous cherchez à travailler sur l'analyse des sentiments, votre meilleur pari serait probablement Python ou R, tandis que d'autres domaines comme la sécurité du réseau et la détection des fraudes bénéficieraient davantage de Java. L'une des raisons derrière cela est que les algorithmes de sécurité réseau et de détection de fraude sont souvent utilisés par les grandes organisations, et ce sont généralement les mêmes où Java est préféré pour les équipes de développement internes. 

Lorsqu'il s'agit de domaines moins axés sur l'entreprise comme le traitement du langage naturel (NLP) et l'analyse des sentiments, Python offre une solution plus simple et plus rapide pour la création d'algorithmes grâce à sa vaste collection de bibliothèques spécialisées. 

Quant au C/C++, le langage est souvent utilisé pour l'intelligence artificielle dans les jeux et la locomotion des robots. Le langage d'apprentissage automatique offre un haut niveau de contrôle, de performance et d'efficacité grâce à ses bibliothèques d'IA hautement sophistiquées. 

R commence à se faire connaître dans les domaines de la bioingénierie et de la bioinformatique, et il est utilisé depuis longtemps dans les statistiques biomédicales à l'intérieur et à l'extérieur du milieu universitaire. Mais si nous parlons de développeurs novices en science des données et en apprentissage automatique, JavaScript est souvent préféré. 

La langue est secondaire par rapport aux compétences

Lorsque vous entrez dans le monde de l'apprentissage automatique et que vous choisissez la langue à utiliser, il est important de reconnaître que la langue que vous apprenez est secondaire par rapport à la maîtrise des concepts de base de l'apprentissage automatique. Dans d'autres travaux, vous devrez cultiver des compétences de base en analyse de données. 

Si vous n'avez pas une connaissance fondamentale des statistiques, de l'apprentissage en profondeur, des processus et de la conception des systèmes, il sera très difficile de choisir les bons modèles ou de résoudre des problèmes complexes d'apprentissage automatique. 

Si vous débutez dans l'analyse de données et l'apprentissage automatique, alors Python devrait figurer en haut de votre liste. Comme nous en avons discuté, Python est syntaxiquement simple et plus facile à apprendre que les autres langages. Mais si vous êtes déjà un programmeur expérimenté avec des années d'expérience à votre actif, en particulier une expérience avec un certain langage, il peut être préférable de vous en tenir à ce que vous savez déjà. 

Il existe certaines compétences essentielles en apprentissage automatique qui faciliteront le choix d'une langue. Certaines de ces compétences comprennent des compétences en génie logiciel, des compétences en science des données, des compétences en apprentissage approfondi, la programmation dynamique et le traitement audio et vidéo.

Si votre parcours professionnel est fortement impliqué dans la science des données, il est probablement préférable de donner la priorité à Python. Le langage d'apprentissage automatique le plus populaire est fortement intégré à la science des données, c'est pourquoi il est devenu le langage de prédilection des scientifiques des données. Mais si votre expérience implique l'analyse de données et les statistiques, R est fortement adapté à vous. 

Les développeurs front-end ont souvent une expérience existante avec JavaScript, ce qui facilite l'extension de son utilisation à l'apprentissage automatique. Les ingénieurs en matériel informatique et en électronique choisissent souvent C/C++ par rapport aux autres langages et évitent spécifiquement JavaScript, Java et R. 

Le langage le moins populaire, Java, est privilégié par les développeurs d'applications de bureau front-end en raison de son efficacité avec les applications axées sur l'entreprise. Si vous travaillez pour une grande entreprise, l'entreprise peut même vous demander d'apprendre Java. Il est moins courant pour les débutants qui se lancent dans l'apprentissage automatique de choisir eux-mêmes Java. 

Comme vous pouvez le voir dans cet article, il y a beaucoup à faire pour choisir le meilleur langage pour l'apprentissage automatique. Ce n'est pas aussi simple que d'être le « meilleur ». Tout dépend de votre expérience, de votre parcours professionnel et de vos applications. Mais les langages populaires comme Python, C++, Java et R doivent toujours être considérés en premier.