Positionnement : deux cultures, deux réflexes

Python est un langage généraliste devenu incontournable en data. Il sert à collecter, transformer, analyser, modéliser, automatiser, déployer. En clair : il suit souvent le projet du début à la fin.

R, au départ, est pensé comme un outil statistique. Sa grammaire, ses packages, sa communauté ont longtemps été orientés modélisation, tests, inférence, visualisation scientifique. On sent une obsession : “produire une analyse claire, reproductible, interprétable”.

Nettoyage et manipulation des données

Ici, les deux mondes sont solides, mais avec des styles différents. En Python, on pense souvent “structures + méthodes” (DataFrame pandas, méthodes chaînables, fonctions utilitaires). En R, on pense souvent “pipeline déclaratif” avec le tidyverse (dplyr, tidyr) et l’opérateur pipe.

Python : pandas, pragmatique et omniprésent

Avec pandas, on charge, filtre, agrège, joint, restructure rapidement. C’est une base quasi universelle. Quand la donnée grossit ou se complexifie, Python s’appuie aussi sur des outils proches (polars, dask, pyspark), et sur l’écosystème data engineering.

R : dplyr/tidyr, lisible et “orienté transformation”

Le tidyverse est apprécié parce qu’il rend le pipeline explicite : on lit l’intention. Pour beaucoup d’analyses, les verbes dplyr (filter, select, mutate, summarise) donnent un code très lisible.

Visualisation : graphiques et storytelling

Sur la visualisation, R a historiquement une réputation très forte grâce à ggplot2. Son approche “grammaire des graphiques” est devenue une référence : on compose un graphique comme on compose une phrase.

R : ggplot2, précision et cohérence

ggplot2 excelle quand on veut des graphiques robustes, esthétiques, reproductibles, avec un contrôle fin. Pour un rapport statistique, une publication, une étude exploratoire bien présentée, R reste un choix naturel.

Python : matplotlib/plotly, large spectre

Python propose plusieurs styles : matplotlib (fondation), plotly (interactif), et d’autres librairies selon besoins. L’écosystème est très vaste et s’intègre bien à des dashboards et des apps.

Statistiques : là où R garde une longueur d’avance

R est né dans la statistique, et ça se sent. Tests, modèles, diagnostics, inférence, méthodes spécialisées, packages académiques… le terrain est historiquement favorable.

Python sait faire des statistiques (statsmodels, scipy, etc.), mais la culture R reste plus dense sur : modèles linéaires avancés, séries temporelles “classiques”, modèles mixtes, méthodes d’inférence, et un accès rapide à des techniques publiées.

Machine learning et IA : l’écosystème Python

Python domine largement le machine learning appliqué et l’IA moderne. La raison est simple : les outils majeurs de l’IA (scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, XGBoost, etc.) sont au cœur de l’écosystème Python.

R a des solutions ML, parfois très bonnes (caret, tidymodels), mais la dynamique “recherche → librairie → production” se fait majoritairement en Python aujourd’hui, notamment sur le deep learning.

Production, déploiement, data engineering

Un point souvent décisif : le passage de l’analyse au “système”. Dans beaucoup d’entreprises, une analyse n’est pas un document final, c’est une étape vers un pipeline automatisé.

Python : plus simple à industrialiser

Python s’intègre naturellement aux services web, aux APIs, aux jobs planifiés, aux pipelines CI/CD, aux environnements cloud, et aux outils data engineering. C’est un langage “infrastructure-compatible”.

R : excellent pour le reporting et la reproductibilité

R brille sur RMarkdown/Quarto, Shiny, et les workflows où l’analyse doit produire des rapports propres et régulièrement mis à jour. En production “logicielle” pure, il est moins dominant, mais pas absent.

Performance, scalabilité, big data

Les performances brutes dépendent plus des bibliothèques que du langage lui-même. Les deux peuvent appeler du code optimisé (C/C++, BLAS, etc.). Mais l’écosystème big data favorise Python.

Pour des volumes massifs, Python s’aligne facilement avec Spark (PySpark), les data lakes, les stacks cloud, et des frameworks distribués. R sait aussi se connecter à ces environnements, mais Python est plus “standard” dans les équipes d’ingénierie.

Collaboration, reproductibilité, notebooks

Python et R vivent très bien dans les notebooks. Python a Jupyter comme standard, R a une culture très forte autour de RMarkdown/Quarto et de la reproductibilité documentaire.

La collaboration dépend surtout de la discipline d’équipe : conventions, revues de code, gestion des dépendances, tests, data contracts. Les deux peuvent être “propres” — ou “chaotiques”.

Tableau comparatif synthétique

Comment choisir (méthode rapide)

Pour décider sans se perdre, voici une méthode simple : partir du livrable final et du contexte équipe.

Choisir Python si…

• le projet doit aller jusqu’au déploiement (API, produit, automatisation)
• le ML/IA est central, notamment deep learning
• l’équipe a une culture engineering forte
• l’analyse est une étape d’un pipeline plus large

Choisir R si…

• le cœur du projet est statistique, inférentiel, méthodologique
• le livrable est un rapport analytique, une étude, une publication
• la visualisation doit être très soignée et reproductible
• l’équipe est à l’aise avec tidyverse/Quarto/RStudio