Python et R sont les deux langages dominants en data science — mais l’affirmation ne tient que si l’on précise le périmètre. Rapportée à l’ensemble des développeurs, elle est fausse : dans l’enquête Stack Overflow 2025, SQL passe devant Python, et R est environ douze fois moins cité que lui. Choisir en 2026 ne se joue donc plus sur « lequel est le meilleur », mais sur ce que vous voulez produire.
Ce guide fait le point avec des chiffres datés et sourcés : adoption réelle, écosystèmes, salaires en France, et les outils qui permettent aujourd’hui de faire travailler Python et R dans le même projet.
« Les deux langages dominants » : vrai, mais à quel périmètre ?
Commençons par la correction la plus utile de cet article, parce qu’elle circule partout sous une forme approximative. Dire que Python et R sont les deux langages dominants est défendable dans le champ de la data science — l’analyse de données, les statistiques, le machine learning. C’est faux si l’on parle de l’ensemble des développeurs, toutes spécialités confondues : là, ni R ni même Python ne sont les premiers.
Le chiffre le plus solide dont on dispose reste l’enquête annuelle de Stack Overflow, édition 2025, avec 31 771 répondants, question « Programming, scripting, and markup languages », onglet « All Respondents » [1].
| Langage | Part des répondants (Stack Overflow 2025) | Ce que ça dit |
|---|---|---|
| SQL | 58,6 % | Premier du classement, devant Python [1] |
| Python | 57,9 % | Quasiment à égalité avec SQL, mais derrière [1] |
| R | 4,9 % | Environ douze fois moins cité que Python [1] |
Deux conséquences éditoriales. D’abord, SQL passe devant Python : si vous cherchez « le langage le plus utilisé », ce n’est ni Python ni R. Ensuite, l’écart entre Python et R est d’un ordre de grandeur — R est environ douze fois moins utilisé que Python. Ce n’est pas un détail rhétorique, c’est le chiffre qui doit guider une décision de carrière.
Deux réserves à assumer. Je n’ai trouvé aucune enquête Stack Overflow 2026 publiée et fiable à ce jour, et aucune publication officielle de l’enquête « Kaggle State of Data Science » pour 2025 ou 2026. Les chiffres ci-dessus sont donc datés de 2025, et je ne m’appuie sur aucune source Kaggle pour parler d’adoption.
Python pour la data science
Points forts de Python
- Polyvalence : de l’analyse de données à l’IA, en passant par les applications web et l’automatisation [15].
- Écosystème riche : pandas, NumPy, scikit-learn [18], TensorFlow, PyTorch, Streamlit…
- Syntaxe lisible : un point d’entrée accessible quand on n’a jamais codé.
- Communauté immense : tutoriels, forums et bibliothèques en abondance, en français comme en anglais.
Exemple concret — Prédire le prix d’un appartement selon sa surface, son quartier et son âge ? Avec scikit-learn, cela se fait en quelques lignes de Python, avant d’exposer le modèle dans une petite application interactive.
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Limites de Python
- Moins fluide pour les analyses statistiques avancées : tests, modèles mixtes, inférence bayésienne.
- Visualisations correctes, mais souvent moins abouties que celles produites avec ggplot2 [17].
- Peut être lent avec des jeux de données massifs. La réponse classique — optimiser avec NumPy ou Cython — n’est plus la seule : Polars, bibliothèque de DataFrames écrite en Rust [5], et DuckDB, base de données analytique embarquée [6], sont devenues les réponses les plus souvent citées.
Conseil de pro — Si vous visez l’entreprise, l’automatisation, les modèles prédictifs ou les outils d’aide à la décision : faites de Python votre allié principal.
R pour la data science
Points forts de R
- Spécialisé dans les statistiques de haut niveau : tests, modélisations, inférence. C’est sa raison d’être historique.
- Visualisations de référence avec ggplot2 [17].
- Très utilisé en biostatistique, épidémiologie, sciences sociales, psychologie.
- Écosystème académique fort : publications, reproduction d’expériences, et surtout documents reproductibles. Point à mettre à jour : Quarto est le successeur de R Markdown [4]. R Markdown n’est pas déprécié et reste supporté, mais ne reçoit plus d’initiatives de fonctionnalités majeures [3].
Exemple concret — Analyser l’effet d’un traitement sur un groupe de patients, tester la significativité, produire un rapport : R fournit toute la chaîne, de la modélisation au document final — et avec Quarto, ce document peut aussi exécuter du code Python [4].
Pour maîtriser R pour l’analyse de données et la visualisation : formation « R pour la Data Science » sur Udemy.
Limites de R
- Moins adapté à la production — c’est la critique la plus fréquente, et elle mérite d’être nuancée plutôt que répétée. R expose une API avec plumber [7] et construit des applications web complètes avec Shiny [8], tous deux conçus pour tourner en production. La vraie différence n’est pas « possible ou pas », mais la taille de l’écosystème d’outillage et le nombre de profils disponibles sur le marché.
- Courbe d’apprentissage plus raide si vous n’avez jamais travaillé avec des statistiques.
- Moins de ressources en français, communauté plus petite — mais très qualitative. Le cœur de l’écosystème est documenté officiellement [16].
Conseil de pro — Recherche, santé, statistiques appliquées, études scientifiques : R est probablement votre meilleur choix.
Python vs R : le comparatif chiffré
| Critère | Python | R |
|---|---|---|
| Utilisation déclarée (Stack Overflow 2025) | 57,9 % [1] | 4,9 % [1] |
| Classement TIOBE, septembre 2026 | n° 1, 17,76 % — mais en baisse de 8,22 % sur un an [2] | n° 9, 1,69 % — en hausse de 0,27 % sur un an [2] |
| Paquets | environ 544 000 sur PyPI, selon Libraries.io [10] | environ 24 105 paquets actifs sur CRAN au 30 juin 2026 [9] |
| Documents reproductibles | Jupyter, Quarto [4] | Quarto, successeur de R Markdown [3] |
| Mise en production | Écosystème large, standard du déploiement de modèles [18] | plumber pour les API [7], Shiny pour les applications [8] |
Attention à un piège de lecture sur la ligne « paquets » : les deux comptages ne sont pas comparables. PyPI inclut les paquets abandonnés, CRAN archive les siens — d’où un écart qui reflète autant les règles de gestion que l’activité réelle des communautés [9] [10]. Un ratio entre ces deux nombres ne veut rien dire tel quel.
Débutant en programmation
Python, grâce à sa syntaxe simple, ses ressources pédagogiques nombreuses et ses résultats visibles rapidement.
Étudiant ou chercheur académique
R reste le choix logique pour la recherche, les publications et les analyses statistiques complexes. Sa couverture statistique est plus large et plus mature — des modèles mixtes de lme4 aux plans d’enquête de survey, jusqu’à tidymodels pour la modélisation.
Data scientist, freelance, entreprise
Python s’impose : analyse, intégration aux systèmes existants, déploiement de modèles et d’API. C’est le langage le plus demandé dans les offres d’emploi.
Combien de paquets dans chaque écosystème ?
La question revient souvent, et la réponse honnête demande deux dates et une réserve.
- CRAN : environ 24 105 paquets actifs au 30 juin 2026 — avec 1 992 nouveaux paquets et 1 273 archivés sur le semestre précédent [9]. Le chiffre est publié par The R Journal, dans sa rubrique « Changes on CRAN » [9].
- PyPI : environ 544 000 paquets selon Libraries.io [10].
La réserve est essentielle : ces deux nombres ne mesurent pas la même chose. PyPI conserve les paquets abandonnés dans son comptage, CRAN archive les paquets retirés — si bien qu’une partie de l’écart tient aux règles de gestion, pas à l’activité des développeurs [9] [10]. Citez-les séparément, jamais sous forme de ratio.
Combien gagne un data scientist en France en 2026 ?
Deux baromètres récents donnent des ordres de grandeur différents, et cette divergence est en soi une information : elle vient des méthodologies, pas seulement du marché.
| Source | Méthodologie | Chiffres |
|---|---|---|
| Baromètre TPC (Le Product Crew) | Médianes (P50), 303 répondants Data Scientist sur 11 689 professionnels | 56 k€ médian à Paris pour 3-5 ans d’expérience, 48 k€ en région ; 47 k€ pour un junior à Paris ; 80 k€ pour les profils de 10 ans et plus [11] |
| Baromètre Silkhom | Hausse annuelle mesurée sur les rémunérations du secteur | +11,4 % à +11,9 %, autour de 56 k€ ; jusqu’à 90 k€ à Paris pour 7 ans et plus [12] |
Le point méthodologique qui explique l’essentiel des écarts : TPC signale que ses chiffres 2025 étaient des moyennes et que ceux de 2026 sont des médianes [11]. Une partie des baisses apparentes — jusqu’à −16 % en affichage — tient à ce changement de statistique, et non à une chute des salaires. Autrement dit : ne comparez pas un chiffre 2025 à un chiffre 2026 sans vérifier qu’ils sont calculés de la même façon [11].
« R recule » : la prémisse est fausse sur douze mois
C’est le contre-argument le plus intéressant de la période, et il va à l’encontre de l’intuition. Dans l’index TIOBE de septembre 2026 [2] :
- Python est n° 1, à 17,76 %, mais en baisse de 8,22 % sur un an — la plus forte baisse annuelle de l’histoire de Python dans cet index, pour le troisième mois consécutif [2].
- R est n° 9, à 1,69 %, en hausse de 0,27 % sur un an, et gagne quatre places puisqu’il était n° 13 en septembre 2025 [2].
- SQL est n° 8, à 2,16 % [2].
Autrement dit : la prémisse « R recule » est fausse sur les douze derniers mois. À une condition de lecture, qu’il faut toujours rappeler : TIOBE mesure les recherches web autour des langages, pas leur usage réel en production [2]. C’est un indicateur de curiosité et de visibilité, pas un comptage de code. Un langage peut gagner des places dans TIOBE et rester minoritaire sur le terrain — c’est exactement le cas de R, n° 9 dans l’index et 4,9 % d’usage déclaré dans Stack Overflow 2025 [1] [2].
Peut-on utiliser les deux ? Oui, et Quarto a changé la donne
De nombreux professionnels utilisent les deux selon les besoins — c’est mon cas. Deux bibliothèques permettent de les faire dialoguer dans les deux sens, et leur documentation officielle est la référence à garder sous la main :
reticulate: utiliser Python depuis un script R, pour profiter de scikit-learn ou TensorFlow sans quitter R [13].rpy2: l’inverse, intégrer du code R dans un projet Python [14].
La nouveauté qui renforce vraiment cette approche hybride, c’est Quarto [4]. Le successeur de R Markdown est langage-agnostique : un même document peut exécuter du R, du Python, du Julia ou de l’Observable [4]. Concrètement, cela veut dire qu’on n’a plus à choisir entre « l’analyse statistique se fait en R » et « le reste se fait en Python » : les deux vivent dans le même rapport, avec un seul rendu final.
Astuce — Ne restez pas bloqué·e sur le choix. Commencez par un langage, explorez l’autre plus tard, et laissez Quarto être le point de rencontre [4].
En résumé
Python : le meilleur point d’entrée, et le langage des modèles déployés, des API et du machine learning [18].
R : la couverture statistique la plus large et la plus mature, des visualisations de référence [17], et un écosystème académique toujours actif [16] — n° 9 de TIOBE et en hausse sur un an [2].
Les deux sont excellents, et rien ne vous oblige à trancher : avec reticulate [13], rpy2 [14] et Quarto [4], ils travaillent ensemble. Le vrai secret, c’est de pratiquer régulièrement.
Mon livre « Python pour la Data Science » (Éditions ENI) vous guide pas à pas avec des exemples accessibles et des cas concrets. Mes deux formations vidéo sur Udemy vous permettent de démarrer à votre rythme, en Python ou en R, selon ce qui vous convient le mieux.
Pour aller plus loin
- Roadmap : Apprendre la Data Science en 2026 : roadmap et étapes clés.
- Erreurs fréquentes : les erreurs fréquentes en Python pour la data science, et comment les corriger.
Questions fréquentes
Python ou R est-il plus demandé par les recruteurs en 2026 ?
Python arrive loin devant R : 57,9 % d’usage déclaré contre 4,9 % dans l’enquête Stack Overflow 2025, et il reste le langage le plus demandé en entreprise, notamment pour le machine learning et le déploiement. R conserve des débouchés solides mais plus spécialisés — biostatistique, recherche clinique, santé publique, institutions. Un chiffre utile pour tempérer les affirmations trop générales : SQL, à 58,6 %, passe devant Python tous profils confondus.
Est-ce utile d’apprendre R si on connaît déjà Python ?
Oui, pour la statistique appliquée et la recherche. R offre une couverture statistique plus large et plus mature que Python — modèles mixtes avec lme4, plans d’enquête avec survey, modélisation avec tidymodels — et c’est un atout réel dans les projets menés avec des chercheurs ou des analystes issus de ces domaines. Quarto permet en plus de réunir les deux langages dans un même document.
Peut-on utiliser Python et R ensemble dans un même projet ?
Oui, dans les deux sens : reticulate pour appeler Python depuis R, rpy2 pour intégrer du code R dans un projet Python. Et depuis que Quarto a succédé à R Markdown, un même document peut exécuter du R, du Python, du Julia ou de l’Observable. Le scénario classique : analyse statistique en R, puis API ou application en Python.
R est-il plus performant que Python pour les statistiques ?
La question est mal posée si on la réduit à la performance brute : les deux langages s’appuient sur des bibliothèques compilées pour les calculs lourds. Ce qui est défendable, c’est que R offre une couverture statistique plus large et plus mature — lme4 pour les modèles mixtes, survey pour les plans d’enquête, tidymodels pour la modélisation. Python comble l’écart avec statsmodels ou pingouin, mais R reste la référence sur la finesse des méthodes.
Quel langage choisir pour faire du machine learning ?
Python, nettement. scikit-learn est la référence pour l’apprentissage supervisé classique, et l’écosystème — TensorFlow, PyTorch, XGBoost — concentre l’essentiel des innovations. R propose des outils solides comme tidymodels ou caret, mais l’écart d’adoption se compte en ordre de grandeur, et les bibliothèques de deep learning y arrivent le plus souvent portées depuis Python.
R va-t-il disparaître face à Python ?
Non, et les douze derniers mois contredisent la prémisse inverse. Dans l’index TIOBE de septembre 2026, R est n° 9 à 1,69 %, en hausse de 0,27 % sur un an, et gagne quatre places puisqu’il était n° 13 en septembre 2025. Python reste n° 1 à 17,76 % mais recule de 8,22 % sur un an. Réserve indispensable : TIOBE mesure les recherches web, pas l’usage réel. R garde par ailleurs une communauté active et des domaines où il est standard.
Combien de paquets comptent CRAN et PyPI, et peut-on les comparer ?
Environ 24 105 paquets actifs sur CRAN au 30 juin 2026, avec 1 992 nouveaux paquets et 1 273 archivés sur le semestre précédent, selon The R Journal. Côté Python, PyPI avoisine 544 000 paquets selon Libraries.io. Ces deux nombres ne sont pas comparables : PyPI compte aussi les paquets abandonnés, CRAN archive les paquets retirés. Citez-les séparément, jamais sous forme de ratio.
Quel salaire pour un data scientist en France en 2026 ?
Les sources divergent, et c’est le signe qu’il faut regarder la méthode. Le baromètre TPC (médianes P50, 303 répondants Data Scientist sur 11 689 professionnels) donne 56 k€ médian à Paris pour 3-5 ans d’expérience, 48 k€ en région, 47 k€ pour un junior à Paris et 80 k€ au-delà de 10 ans. Le baromètre Silkhom annonce une hausse de +11,4 % à +11,9 %, autour de 56 k€, jusqu’à 90 k€ à Paris pour 7 ans et plus. TPC précise que ses chiffres 2025 étaient des moyennes et ceux de 2026 des médianes : cela explique l’essentiel des écarts affichés.
Sources
- Stack Overflow Developer Survey 2025 — TechnologyStack Overflow
Édition 2025, 31 771 répondants, question « Programming, scripting, and markup languages », onglet « All Respondents » : SQL 58,6 %, Python 57,9 %, R 4,9 %. C’est la source des chiffres d’adoption cités dans l’article, tous datés de 2025 — aucune édition 2026 n’était publiée au 24 septembre 2026.
- TIOBE Index for September 2026TIOBE
Classement de septembre 2026 : Python n° 1 à 17,76 %, en baisse de 8,22 % sur un an (la plus forte baisse annuelle de son histoire dans cet index, pour le troisième mois consécutif) ; SQL n° 8 à 2,16 % ; R n° 9 à 1,69 %, en hausse de 0,27 % sur un an et gagnant quatre places puisqu’il était n° 13 en septembre 2025. Indicateur fondé sur les recherches web, pas sur l’usage réel.
- Quarto — R Markdown FAQQuarto
Établit le statut respectif des deux outils : Quarto est le successeur de R Markdown, R Markdown n’est pas déprécié et reste supporté, mais ne reçoit plus d’initiatives de fonctionnalités majeures.
- Quarto — Scientific and technical publishing systemQuarto
Documentation officielle de Quarto, système de publication langage-agnostique qui exécute du R, du Python, du Julia et de l’Observable dans un même document — le point de rencontre revendiqué par l’approche hybride défendue dans l’article.
- Polars — DataFrame library written in RustPolars
Documentation officielle de Polars, bibliothèque de DataFrames écrite en Rust, citée comme l’une des réponses actuelles aux limites de performance de Python sur les gros volumes, aux côtés de NumPy et Cython.
- DuckDB — Analytical in-process databaseDuckDB
Documentation officielle de DuckDB, base de données analytique embarquée qui exécute du SQL directement dans le processus, citée comme seconde réponse actuelle aux volumes de données importants.
- plumber — Turn your R code into a web APIplumber
Documentation officielle de plumber, qui expose du code R sous forme d’API web : le contre-argument documenté à l’affirmation « R est moins adapté à la production ».
- Shiny — Interactive web apps with RPosit
Documentation officielle de Shiny, framework d’applications web interactives en R, conçu pour la mise en production. Second contre-argument à la réputation « non productive » de R.
- Changes on CRANThe R Journal
Rubrique officielle « Changes on CRAN » : environ 24 105 paquets actifs au 30 juin 2026, avec 1 992 nouveaux paquets et 1 273 archivés sur le semestre précédent. Sert aussi à expliquer pourquoi le comptage CRAN n’est pas comparable à celui de PyPI.
- Libraries.io — Platforms and package managersLibraries.io
Volume de paquets suivis par plateforme, dont environ 544 000 pour PyPI. Source du comptage Python cité, avec la réserve explicite qu’il inclut les paquets abandonnés et n’est donc pas comparable au comptage CRAN.
- Baromètre des salaires — Data ScientistTPC (Le Product Crew)
Baromètre 2026 en médianes (P50), 303 répondants Data Scientist sur 11 689 professionnels : 56 k€ médian à Paris pour 3-5 ans d’expérience, 48 k€ en région, 47 k€ pour un junior à Paris, 80 k€ à partir de 10 ans. Précise que les chiffres 2025 étaient des moyennes et ceux de 2026 des médianes — origine de l’essentiel des écarts affichés, jusqu’à −16 %.
- Salaires en forte hausse dans les données et l’IA en 2026Le Monde Informatique
Reprise du baromètre Silkhom : hausse de +11,4 % à +11,9 % des rémunérations de la data et de l’IA, autour de 56 k€, jusqu’à 90 k€ à Paris pour les profils de 7 ans et plus. Deuxième source de salaires, volontairement opposée à la première.
- reticulate — R interface to PythonPosit
Documentation officielle de reticulate, qui permet d’appeler Python depuis R — brique centrale de l’approche hybride défendue dans l’article.
- rpy2 — R in Pythonrpy2
Documentation officielle de rpy2, qui permet d’intégrer du code R dans un projet Python : le sens inverse de reticulate.
- Python 3 documentationPython Software Foundation
Documentation officielle du langage Python, citée pour la polyvalence de l’écosystème — analyse, automatisation, applications web.
- The Comprehensive R Archive Network (CRAN)CRAN
Dépôt officiel des paquets R et point d’entrée de la documentation de l’écosystème, cité pour situer les ressources disponibles en R.
- ggplot2 — Create Elegant Data Visualisationstidyverse
Documentation officielle de ggplot2, référence de la visualisation scientifique en R, citée comme point fort de R face à matplotlib.
- scikit-learn — Machine Learning in Pythonscikit-learn
Documentation officielle de scikit-learn, bibliothèque de référence pour l’apprentissage supervisé en Python, citée à la fois comme point fort de Python et comme standard du déploiement de modèles.
Chiffres et affirmations vérifiés sur ces sources le .
