Le duel Julia contre Python est une comparaison à laquelle les data scientists reviennent sans cesse. De temps à autre, un nouveau langage apparaît en prétendant pouvoir tout faire, mais plus rapidement. La plupart disparaissent rapidement. Ce n'est pas le cas de Julia, et c'est précisément pour cela que son nom est constamment associé à celui de Python.
Cet article ne cherche pas à déterminer lequel est le meilleur. Python a prouvé sa valeur pendant trois décennies ; nous l'utilisons donc ici comme étalon, une référence familière pour évaluer un nouveau venu. L'objectif est plus simple : comprendre ce que Julia apporte réellement. Comparons-les.
Une précision avant de commencer : nous nous limiterons au domaine de prédilection de Julia, à savoir la science des données et l'apprentissage automatique, car son incursion dans le développement web et la programmation généraliste est encore récente. Python domine largement ces secteurs.
Tout au long de cet article, nous évaluerons les deux langages à travers la matrice de sélection de langage d'Imaginary Cloud, notre test en trois questions pour tout nouveau langage : la charge de travail nécessite-t-elle réellement cette vitesse, pouvez-vous recruter des experts, et quel sera le coût d'exploitation en production sur le long terme ? (Et oui, nous vous révélerons aussi l'origine de leurs noms. Restez avec nous.)
En résumé :
- Julia l'emporte sur les performances numériques brutes pour les charges de travail spécialisées et intensives en calcul.
- Python l'emporte sur l'écosystème, le recrutement et la polyvalence généraliste.
- Pour la plupart des équipes, les deux langages sont des partenaires plutôt que des rivaux, et le choix relève autant d'une décision commerciale que technique.
Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Lancé en 1991, il s'agit d'un langage de haut niveau, interprété, généraliste et multi-paradigme, doté d'une bibliothèque impressionnante d'outils pour le développement web et logiciel, l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML). Si vous envisagez de créer quelque chose, il y a de fortes chances que vous le fassiez avec Python.
Les développeurs l'adorent pour sa puissance, sa polyvalence et sa syntaxe lisible, qui est réellement facile à prendre en main. Près de 70 % des développeurs déclarent utiliser Python pour créer des algorithmes haute performance en IA et en ML pour le traitement du langage naturel et l'analyse de sentiment. Aux côtés de R, c'est le langage de référence en science des données.
Cette polyvalence provient de ses bibliothèques. Python s'appuie sur une vaste collection de celles-ci, créées par une communauté immense, pour gérer les tâches mathématiques et scientifiques complexes. NumPy, TensorFlow, PyTorch, Pandas et Matplotlib figurent parmi les plus utilisées. Il prend également en charge nativement les formats de données courants, comme le CSV et le JSON, et communique aisément avec les tables SQL.
Créé en 2012 pour répondre à une frustration spécifique au sein de la communauté de la science des données et de l'apprentissage automatique — le besoin d'un langage plus rapide et axé sur les mathématiques — il a atteint sa première version stable en 2018.
La vitesse est son atout majeur. Julia combine le meilleur des autres langages et tire une réelle performance du matériel moderne, grâce à ses capacités intégrées de calcul concurrent, parallèle et distribué. C'est un langage dynamique, de haut niveau et ultra-performant, conçu pour le calcul technique, dont la syntaxe paraîtra familière à quiconque vient de Python.
Voici ce qui intéresse particulièrement les scientifiques : Julia vous permet d'écrire les mathématiques telles quelles. Il accepte les lettres grecques, de sorte qu'une formule dans le code ressemble à la formule elle-même, et non à sa traduction. Pour ceux dont le quotidien est l'algèbre linéaire, c'est toute la différence entre parler sa propre langue et passer par un interprète.
Les créateurs ont exposé leur ambition dans leur manifeste, Pourquoi nous avons créé Julia:
« Nous voulons un langage aussi utilisable pour la programmation générale que Python, aussi simple pour les statistiques que R, aussi naturel pour le traitement de chaînes que Perl, aussi puissant pour l'algèbre linéaire que Matlab, et aussi efficace pour assembler des programmes que le shell. Quelque chose de très simple à apprendre, tout en satisfaisant les développeurs les plus exigeants. Nous le voulons interactif et compilé. (Avons-nous précisé qu'il devrait être aussi rapide que le C ?) »
Trop ambitieux ? Peut-être. Mais cette liste de souhaits est précisément ce qui rend le langage de programmation Julia digne d'intérêt.
De grandes promesses nécessitent des fonctionnalités solides. Voici ce qui fait la force de Julia :
La distinction fondamentale est structurelle, pas cosmétique. Python est interprété, polyvalent et axé sur les bibliothèques, ce qui le rend plus lent mais infiniment adaptable. Julia est compilé à l'exécution, conçu pour les mathématiques et bâti pour la vitesse, ce qui le rend plus rapide mais plus spécialisé. Ils se ressemblent sur le papier, mais leurs paradigmes et leur logique sont très éloignés.
Revenons à cette Matrice de sélection de langage Imaginary CLoud, la colonne vertébrale de tout ce qui suit. Ses trois questions simples, à se poser avant toute mise en production, sont les suivantes. La charge de travail est-elle réellement limitée par les performances numériques brutes ? Pouvez-vous recruter ou former des équipes sur ce langage sans ralentir la livraison ? Et quel est le coût de maintenance en production sur les cinq prochaines années ? Gardez ces trois points à l'esprit pendant que nous analysons les différences.
Python, et de loin. Python occupe le sommet ou les premières places de tous les classements de popularité, fort de plus de 30 ans d'existence et de l'une des plus grandes communautés de développeurs jamais réunies. Au moment de la rédaction de cet article, il était en tête de l' Index Tiobe, le classement mensuel de popularité des langages de programmation le plus connu. Julia occupait la 36e place.
La communauté de Julia est plus restreinte mais passionnée, et une grande partie du support provient encore des auteurs originaux, bien que le groupe s'agrandisse régulièrement. Il existe des blogs qui lui sont consacrés et des utilisateurs sur de nombreuses plateformes partagent leurs méthodes d'utilisation. À mesure que Julia s'étend au développement web et au-delà, attendez-vous à ce que ce classement progresse. Cet écart est au cœur de la deuxième question de la Matrice : un poste en Python se pourvoit facilement grâce à un large vivier, tandis qu'un poste en Julia exige de recruter un spécialiste ou de former quelqu'un en interne.
Oui, et de loin. Julia est si rapide que, selon ses propres micro-benchmarks, seul le C le surpasse. La raison est structurelle. Python est interprété, ce qui le rend polyvalent et puissant mais plus lent, tandis que Julia est compilé à l'exécution via LLVM, ce qui accélère à la fois le développement et le déploiement.
Le terme « compilé » est la véritable ligne de fracture. Python passe par un interpréteur qui convertit votre programme en bytecode, qu'une machine virtuelle exécute ensuite. Julia évite ce détour et compile en code machine à la volée. C'est ici que la première question de la Matrice prend tout son sens : si votre charge de travail n'est pas limitée par les performances numériques brutes, cet avantage de vitesse pourrait ne jamais se refléter sur votre bilan financier.
Julia a été conçu pour les données dès le premier jour, avec une syntaxe adaptée aux mathématiques intégrée nativement. Python est arrivé avec un objectif totalement différent et a évolué vers la science des données au fil de sa popularisation. L'écart est visible dans les mathématiques : elles sont au cœur de Julia, alors que Python nécessite une bibliothèque externe comme NumPy pour effectuer des calculs statistiques.
L'apprentissage automatique suit la même logique. Les créateurs de Julia voulaient un langage rapide et puissant capable de gérer nativement l'algèbre linéaire et les équations sur lesquelles repose le ML. Python gère ces tâches via NumPy également, mais il emprunte cette capacité au lieu d'avoir été bâti avec. Pour une équipe de livraison, des mathématiques natives peuvent signifier moins de code de liaison à maintenir tout au long du cycle de vie d'un modèle, mais cette économie ne se réalise que si vous trouvez des personnes qui pensent déjà en Julia.
Mieux que vous ne pourriez le penser, et le flux se fait principalement dans un sens. Julia peut intégrer du code provenant de Python ou de C et utiliser leurs bibliothèques, et le code écrit dans ces langages peut être converti en Julia. L'inverse n'est pas vrai. Julia peut également s'interfacer directement avec Python et partager des données entre les deux.
Tous deux sont à typage dynamique, faciles à lire et à écrire, ce qui donne une impression de similitude en surface. La différence majeure réside dans le fait que Julia est plus orienté vers les mathématiques, permettant aux data scientists d'intégrer directement des formules scientifiques dans leur code et d'obtenir des performances élevées avec moins de ressources matérielles. Python, étant un langage généraliste, ne possède pas ces spécificités, mais compense par l'immensité de ses bibliothèques. La documentation de Julia aborde les points les plus subtils. Sur le plan professionnel, cette affinité avec les mathématiques peut raccourcir le délai entre la recherche et la mise en place d'un modèle opérationnel, bien qu'elle réduise le nombre d'ingénieurs capables de prendre en main le code source sans préparation.
Une évaluation honnête doit prendre en compte les coûts, car ils ont tous un impact sur la production. C'est ici que Julia exige davantage de vous que Python.
Rien de tout cela n'exclut Julia. Cela signifie simplement que le gain de vitesse doit justifier ces coûts, ce que le Matrix est justement conçu pour évaluer.
Voici ce que vous attendiez.
« Python » vient de Monty Python's Flying Circus, l'émission comique de la BBC des années 1970. Guido van Rossum lisait les scripts publiés pendant qu'il créait le langage et a trouvé que le nom collait bien. Le langage lui-même, soit dit en passant, s'est avéré bien plus sérieux que son homonyme.
« Julia » n'a aucune origine grandiose. Quelqu'un l'a suggéré en passant à Alan Edelman comme un bon nom pour un langage de programmation. Il a accepté. C'est toute l'histoire.
Tout dépend de la mission, et la matrice de sélection de langage IC transforme cette réponse vague en trois tests concrets. Premièrement, la charge de travail est-elle réellement limitée par les performances numériques ? Deuxièmement, pouvez-vous constituer une équipe compétente sur ce langage sans ralentir la livraison ? Troisièmement, pouvez-vous vous permettre de l'exploiter en production pendant des années ? Julia offre des performances supérieures pour le calcul numérique et scientifique et intègre le parallélisme, ce qui le rend excellent pour les calculs intensifs ; il réussit donc généralement le premier test haut la main. Python apporte un vaste écosystème de bibliothèques et une communauté immense, ce qui lui permet de remporter les deux autres. Le bon choix dépend de la question qui importe le plus pour votre projet.
Julia reste un langage spécialisé, utilisé principalement par un public de niche. À mesure que cette communauté et ses fonctionnalités se développent, il est en bonne voie de devenir un langage réellement incontournable.
Python, quant à lui, est mature, utilisé par des millions de personnes et dispose de plus de paquets tiers qu'on ne saurait en compter. On le retrouve partout, des jeux vidéo à la science des données ; il fait partie de la boîte à outils de base de tout développeur et n'est pas près de disparaître. Les nouveaux langages ont tendance à trouver un moyen de s'intégrer à Python plutôt que de le remplacer.
Si vous travaillez sur des modèles de données, oui. Le volume colossal d'informations que nous produisons aujourd'hui exige un langage capable de traiter des modèles complexes avec rapidité, et c'est précisément là que Julia excelle. Il est déjà utilisé dans l'analyse financière et les données climatiques, et de nouveaux usages ne cessent d'émerger.
Alors, est-ce la fin de Python ? Non, bien sûr que non. Python est trop bien implanté, trop bien soutenu et trop apprécié pour être détrôné par un nouveau venu, et Julia ne cherche d'ailleurs pas à le remplacer. Voyez-le moins comme un successeur que comme un outil spécialisé enfin assez performant pour la mission pour laquelle il a été conçu. Si votre travail repose sur des mathématiques poussées et des modèles de grande envergure, le langage de programmation julia mérite que vous vous y intéressiez.
Si vous envisagez ce changement à l'échelle d'une équipe, la question la plus complexe concerne rarement le langage lui-même, mais plutôt les personnes et les systèmes qui l'entourent.
Au-delà de l'enthousiasme, le choix est avant tout commercial. Passez-le au crible de la matrice de sélection de langages d'Imaginary Cloud avant d'engager un système en production.
Choisir un langage est un véritable pari sur votre équipe, votre feuille de route et vos risques de production ; il n'existe que rarement de réponse toute faite. Imaginary Cloud aide les responsables techniques et les leaders en données à prendre cette décision en tenant compte de leur contexte spécifique, que vous définissiez une stratégie de langage ou que vous bâtissiez une expertise en science des données à partir de zéro.
Si vous hésitez entre Julia, Python ou le bon équilibre entre les deux, consultez notre équipe de conseil en science des données et en développement logiciel.
Oui. Sur ses propres micro-benchmarks, Julia n'est surpassé que par le C. Il compile en code machine à l'exécution via LLVM, tandis que Python est interprété, ce qui rend Python plus polyvalent mais plus lent. Pour les charges de travail numériques et de ML, c'est là que Julia fait toute la différence.
Tout dépend de la mission. Julia l'emporte sur le calcul numérique et scientifique et intègre nativement le parallélisme, ce qui le rend excellent pour les calculs intensifs. Python gagne sur le terrain de l'écosystème, du recrutement et de la polyvalence. Le bon choix dépend de votre tâche et de votre équipe.
Oui, principalement dans un sens. Julia peut appeler des bibliothèques Python et C, partager directement des données avec Python et convertir du code écrit dans ces langages. L'inverse, appeler du code Julia depuis ces langages, n'est pas possible.
Oui. Julia a été créé en 2012, avec une première version stable en 2018, spécifiquement pour offrir un langage plus rapide et axé sur les mathématiques. L'algèbre linéaire et les statistiques sont au cœur du langage, alors que Python y accède via des bibliothèques comme NumPy.
Trois points ressortent, et tous trois représentent des risques en production. Le modèle de compilation à l'exécution de Julia ajoute un temps d'attente lors du premier appel, connu sous le nom de « time to first plot ». Son écosystème de packages est plus jeune et moins riche que la collection de bibliothèques accumulée par Python au fil des décennies. Enfin, son marché de talents et de prestataires est beaucoup plus restreint, ce qui rend le remplacement et la continuité plus complexes. Python ne présente aucun de ces inconvénients au même degré.
Lorsque trois conditions sont réunies : la charge de travail est réellement limitée par des calculs numériques intensifs, ce goulot d'étranglement a un coût métier clair, et votre équipe peut maîtriser le langage sans ralentir la livraison. Si l'une de ces conditions manque, Python associé à NumPy reste généralement plus rentable.
Si vous travaillez avec des modèles de données, oui. Julia traite les modèles complexes rapidement et est déjà utilisé dans l'analyse financière et les données climatiques. Python n'est pas près de disparaître, donc pour la plupart des gens, la solution est d'apprendre Julia en complément, et non en remplacement.
Rédacteur de contenu et producteur de médias numériques qui s'intéresse à la relation symbiotique entre la technologie et la société. Les livres, la musique et les guitares sont une constante.
Alexandra Mendes est spécialiste senior de la croissance chez Imaginary Cloud et possède plus de 3 ans d'expérience dans la rédaction de textes sur le développement de logiciels, l'IA et la transformation numérique. Après avoir suivi un cours de développement frontend, Alexandra a acquis des compétences pratiques en matière de codage et travaille désormais en étroite collaboration avec les équipes techniques. Passionnée par la façon dont les nouvelles technologies façonnent les entreprises et la société, Alexandra aime transformer des sujets complexes en contenus clairs et utiles pour les décideurs.
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