Python vs R : quel langage apprendre en 2025 ?

Python vs R : notre tableau récapitulatif 

‍Python et R sont tous les deux des langages renommés et très populaires dans le monde de la programmation. Avant d’aller plus loin, voici un tableau comparatif qui vous permet d’avoir une vision synthétique de leurs caractéristiques majeures :

Python vs R : les principales différences techniques

Les langages de programmation Python et R sont tous les deux très utilisés dans les domaines de la data analyse et de la data science. Mais pour des usgaes différents ! En effet, ils présentent des différences techniques importants  : 

Syntaxe 

Python a une syntaxe très simple qui permet une prise en main rapide de son écriture, ce qui facilite la rédaction de scripts et permet rapidement d’automatiser des tâches. R est un langage plus concis que Python, simple à prendre en main pour des usages basiques. 

Bibliothèques

Python et R disposent tous les deux de bibliothèques robustes mais qui présentent quelques différences : R compile de nombreux packages de statistiques et de graphiques. Sur Python, on trouvera davantage de Machine Learning, de traitement de langage naturel (NLP), ou de Computer Vision.

Visualisation de données

C’est le grand atout de R ! Même si Python a aussi dans sa bibliothèque des packages de Data Visualisation, ils sont moins faciles à maîtriser. 

Performance 

Python est globalement plus rapide que R, notamment dans ses calculs, mais R saura mieux traiter un grand volume de données. 

Polyvalence 

C’est le grand avantage de Python. C’est un langage de programmation polyvalent et surtout multiplateforme : son code est déployable en production. Ce n’est pas le cas de R, ce qui signifie qu’il devra le cas échéant être traduit dans un autre langage de programmation (par exemple … Python!). 

Communauté

Python dispose d’une plus large communauté en ligne, avec de nombreux forums dédiés, où vous pourrez échanger sur vos difficultés mais aussi retrouver des tutoriels ou autres ressources gratuites. R a également une communauté en ligne, mais plus petite et spécialisée dans le domaine de la Data.  

Python ou R : 4 questions à se poser pour faire le bon choix 

Même si Python est désormais beaucoup plus populaire que R, la question de quel langage de programmation utiliser mérite d’être posée. Pour bien choisir entre Python et R,  nous vous recommandons de vous poser les 4 questions ci-dessous :  

Quel est votre niveau d’expérience ? 

Apprendre à programmer demande de savoir réfléchir dans un mode résolution de problème : il s’agit de convertir des problèmes réels en processus qu'un ordinateur est en mesure d'exécuter. Si vous n’avez pas de notions préalables en programmation, Python sera plus facile à appréhender dans un premier temps. Une fois à l’aise avec Python, vous serez en capacité de comprendre R, il suffira d’en apprendre la syntaxe ! 

Quelles sont les tâches que vous devez accomplir ? 

Selon vos besoins et les tâches que vous devez effectuer, un langage sera plus pertinent que l’autre ! Dans le cas où vous devez utiliser des données qui ont déjà été recueillies et nettoyées pour vous, et que votre activité concerne principalement à réaliser des calculs, la visualisation de données et des analyses statistiques, R est le langage qu’il vous faut. 

Cependant, si votre mission consiste à recueillir des données, les extraire de sites web, de fichiers ou autres, et si vous devez les nettoyer, Python est le meilleur choix. Python sera également plus efficace pour créer des algorithmes de Machine Learning ou de Deep Learning.

Quel est le langage utilisé par vos collègues ? 

Dans le cadre d’une reconversion en Data ou d’un changement d’entreprise, c’est une question clé à se poser ! Apprendre le langage utilisé dans le secteur d’activité ou l’entreprise où l’on souhaite opérer, c’est faciliter son insertion professionnelle, mais aussi se garantir de progresser au contact de ses collègues. 

Quel est le langage le plus populaire ? 

Python est le langage de programmation le plus utilisé au monde dans le domaine du Big Data, du Machine Learning et de la Data Science. L'indice de popularité des langages de programmation PYPL met en tête Python et R à la sixième place, et le classement TIOBE place Python en première place et R en vingtième place. Dans son classement des langages de programmation les plus populaires en 2023, IEEE Spectrum démontrait que Python était toujours numéro 1, mais en plus qu’il distançait la concurrence grâce à sa réputation de “langage à tout faire”. 

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Verdict : quel langage apprendre en 2025 ? 

Vous l’aurez compris : même si Python est largement plus utilisé que R, il n’y a pas de réponse toute faite au débat Python vs R.  Tout dépend de vos préférences personnelles, de vos besoins techniques, des solutions utilisées par vos collègues et collaborateurs !  

R est particulièrement indiqué pour l'analyse statistique alors que Python a l'avantage d'être extrêmement polyvalent. L'apprentissage de Python est donc à privilégier si vous êtes débutant et souhaitez être capable de réaliser un large éventail de tâches rapidement. C’est le choix que nous avons fait chez Jedha pour toutes nos formations en Data. Pour en savoir plus, n’hésitez pas à regarder notre syllabus ou à vous joindre à nos portes ouvertes en ligne ! 

Questions fréquentes sur Python et R 

Quel langage est le plus facile à apprendre entre Python et R ? 

Python est plus facile à prendre en main pour des débutants grâce à sa syntaxe : son écriture et sa lecture sont réputées faciles à apprendre. R est également facile d’accès mais se complique énormément si on souhaite en faire une utilisation avancée. 

Quel langage est le plus utilisé en 2025 ? 

Python est le langage de programmation le plus utilisé partout dans le monde en 2025. Par exexmple, le classement TIOBE positionne Python en tête de liste et R à la 20e place. 

Pourquoi les Data Scientists préfèrent Python à R ? 

Python est plus utilisé en Data Science que R car il est simple à prendre en main, facile à lire, flexible, et compatible avec de nombreuses plateformes. Les bibliothèques Python (Numpy, TensorFlow ou Scipy) permettent de réaliser une large variété de tâches. 

Python permet aussi un prototypage rapide et l'exécution de son code sur tous les systèmes (Windows, MacOs, Linux, UNIX, etc). 

Enfin il est très polyvalent : vous pourrez développer des modèles de Machine Learning, réaliser le forage de données, leurs classifications et plusieurs autres travaux plus rapidement qu'avec d’autres langages de programmation, comme R. 

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