Une bibliothèque Python fournit des outils permettant de développer un programme informatique comme l’IA et le machine learning. Réalisez vos futurs projets avec l’un des langages préférés des développeurs dans ce domaine.
Depuis sa création, Python a gagné en popularité en raison de ses commandes de type anglais qui facilitent l’accès aux débutants. Mais même les développeurs les plus expérimentés apprécient ce langage de programmation. Par ailleurs, il propose une importante collection de bibliothèques open source. Celles-ci permettent, entre autres, d’exécuter des tâches de data science, de graphisme ou de programmation internet ou réseau. Mais au cours des dernières années, Python est aussi devenu le langage idéal pour les développeurs IA et ML.
Alors si vous cherchez une bibliothèque pour vos projets d’IA et de machine learning, voici ce que Python a de mieux à vous proposer :
NumPy
NumPy, abréviation de Numerical Python, est une bibliothèque open source permettant d’effectuer diverses opérations mathématiques et logiques. Elle fournit des tableaux multidimensionnels et un ensemble d’outils pour traiter ces tableaux. Les matrices peuvent gérer les transformations de Fourier et les routines de manipulation de formes, ce qui en fait la bibliothèque Python idéale pour le machine learning et l’IA. En outre, NumPy intègre des fonctions d’algèbre linéaire et de génération de nombres aléatoires. Par ailleurs, elle a l’avantage d’occuper moins d’espace de stockage tout en étant plus rapide et plus pratique à utiliser.
Polars
Cette bibliothèque orientée colonnes est conçue pour le traitement de données volumineuses avec une rapidité remarquable. Elle est écrite en Rust et reposant sur le modèle mémoire Apache Arrow. Polars exploite, en fait, pleinement le parallélisme sur plusieurs cœurs pour traiter les opérations de DataFrame bien plus rapidement que Pandas. De plus, elle consomme moins de mémoire. Sinon, son architecture orientée exécution paresseuse lui permet d’optimiser les chaînes de transformations avant leur exécution. Ce qui améliore considérablement l’efficacité des pipelines de données. En outre, son API expressive, inspirée de Pandas, facilite la transition pour les utilisateurs tout en offrant des performances industrielles.
Pandas
Pandas est aussi une bibliothèque Python populaire dans le domaine de l’IA et du machine learning. Il s’agit, plus précisément, d’une bibliothèque logicielle qui intègre des fonctions de nettoyage, de transformation, de manipulation, de visualisation et d’analyse de données. Les développeurs IA/ML s’en servent généralement pour traiter les données multidimensionnelles structurées ou les séries temporelles. Pandas permet donc de regrouper, d’intégrer et d’indexer les données à l’aide de commandes minimales. Elle peut aussi être utilisée avec les autres bibliothèques scientifiques et numériques Python.
Dask
Celle-ci permet d’étendre les capacités de traitement hors mémoire et distribuées des bibliothèques comme NumPy et Pandas. En réalité, Dask décompose automatiquement les tâches en petits morceaux. Ensuite, elle les exécute en parallèle aussi bien sur une machine multi-cœurs que sur un cluster. L’utilisateur conserve le confort d’une syntaxe familière, tout en profitant de distributions effectuées en tâches gérées par un planificateur sophistiqué. De plus, cette bibliothèque Python s’intègre parfaitement à l’écosystème mère et dispose d’un tableau de bord visuel pour surveiller l’exécution. Ainsi, le débogage et l’optimisation des performances dans des contextes analytiques ou de science des données deviennent plus faciles.
SciPy
La bibliothèque gratuite et open source SciPy est principalement utilisée pour le calcul scientifique et technique. Basée sur NumPy, elle fournit une collection d’algorithmes mathématiques permettant aussi l’optimisation des tableaux et la gestion de l’algèbre linéaire. Toutefois, SciPy complète les fonctionnalités de NumPy avec des outils scientifiques, notamment des commandes et des classes de haut niveau. L’analyse scientifique et l’ingénierie font de SciPy une bibliothèque Python fondamentale pour l’IA et le machine learning.
Scikit-Learn
Scikit-Learn est une autre bibliothèque Python spécifiquement conçue pour l’IA et le machine learning. Ses principales fonctionnalités incluent la classification, le pré-traitement et la modélisation des données ainsi que la sélection de modèles. Elle fournit également une gamme d’algorithmes ML supervisés et non supervisés. Comme exemples de tâches ML utilisant Scikit-Learn, nous pouvons citer la reconnaissance d’images, la prédiction ou la détection de spams. En outre, Scikit-Learn est interopérable avec la pile SciPy qui inclut NumPy, Matplotlib, IPython, Sympy et Pandas.
TensorFlow
La prochaine sur notre liste est une autre bibliothèque open source de bout en bout pour le machine learning développée par l’équipe de Google Brain. TensorFlow est utilisée pour le calcul numérique et le flux de données et est spécialisée dans la programmation différentiable. Par ailleurs, elle fournit une collection d’outils pour la construction de modèles DL et ML. L’architecture de TensorFLow ainsi que son cadre sont flexibles de manière à pouvoir fonctionner sur les CPU et les GPU. Néanmoins, ses performances sont meilleures lorsqu’elle est exécutée sur les TPU.
PyTorch
Principalement développée par le laboratoire de recherche en IA de Meta, la bibliothèque PyTorch est aussi une bibliothèque de machine learning open source pour Python. Elle peut s’intégrer à d’autres bibliothèques telles que NumPy. En termes de ML et DL, PyTorch est idéale pour développer des applications de NLP et de computer vision. L’un de ses points forts est sa capacité à traiter des graphes lourds à des vitesses très élevées. En outre, elle propose des boîtes à outils en langage naturel pour faciliter le traitement.
Keras
Également développée par Google, Keras est aussi une bibliothèque Python pour le machine learning et l’IA. Elle propose une API de haut de niveau pour faciliter la mise en œuvre des réseaux neuronaux et prend en charge le calcul back-end. Keras peut fonctionner sur Theano et TensorFlow de sorte qu’elle nécessite peu de code pour former les réseaux. Il s’agit d’une bibliothèque modulaire, extensible et flexible qui peut s’exécuter sur différents environnements ainsi que sur des CPU et des GPU. Elle est plus lente que les autres cadres ML, mais conviviale pour les débutants.
LightGBM
Développé par Microsoft, LightGBM ou Light Gradient Boosting Machine est une bibliothèque open source. Elle est spécialement conçue pour offrir des performances élevées et une grande évolutivité dans les tâches d’apprentissage automatique. Elle se distingue par son algorithme d’apprentissage basé sur des histogrammes. Ce qui la rend extrêmement efficace en termes de mémoire et de vitesse. LightGBM est particulièrement adaptée aux données structurées et tabulaires. Elle offre également un support natif pour les variables catégorielles. Ce qui réduit le besoin de prétraitement complexe.
XGBoost
Diminutif de eXtreme Gradient Boosting, XGBoost est une bibliothèque de machine learning réputée pour sa puissance et sa rapidité. Elle excelle notamment dans les compétitions Kaggle et les applications industrielles. Sa capacité se décèle notamment dans la gestion des ensembles de données avec des valeurs manquantes. Par ailleurs, XGBoost offre un contrôle précis pour l’optimisation des performances. Elle est particulièrement fiable pour les scientifiques des données travaillant sur des données structurées.
Hugging Face Transformers
Il s’agit d’une bibliothèque puissante dédiée au traitement du langage naturel basé sur le deep learning. Elle se distingue par la mise à disposition des modèles pré-entraînés de pointe tels que BERT, GPT et RoBERTa. Hugging Face Transformers permet ainsi d’appliquer facilement des tâches NLP complexes. Effectivement, elle exécute aisément la classification de texte, la synthèse, la traduction et la réponse à des questions, avec seulement quelques lignes de code. Cette accessibilité démocratise l’utilisation de modèles avancés, qui étaient auparavant réservés à de grandes équipes de recherche.
LangChain
Il s’agit d’une bibliothèque Python qui permet la construction d’applications reposant sur des modèles de langage avancés. Elle fournit des composants modulaires pour orchestrer des séquences de requêtes, agréger du contenu externe et gérer la logique d’interaction dans des workflows plus larges. LangChain facilite la connexion avec divers services, la gestion de la chaîne (chaînage des appels), la récupération de contextes externes et l’évaluation des résultats générés. Elle s’adresse aux développeurs qui cherchent à composer des pipelines robustes autour d’appels de modèles. Mais ce qui la distingue, c’est également sa capacité à en conserver une interface cohérente et maintenable.
DuckDB
Cette bibliothèque Python se présente comme une base de données relationnelle en colonnes, spécialement optimisée pour les requêtes analytiques en mémoire. Elle offre une compatibilité SQL riche dans un format léger qui est embarqué au sein du processus Python, sans nécessiter de serveur externe. Par ailleurs, l’API Python permet d’exécuter des requêtes SQL directement sur des DataFrames ou des fichiers Parquet. Ce qui permet de combiner la flexibilité de SQL et la puissance du traitement OLAP. De plus, DuckDB se démarque par sa vitesse, sa facilité d’intégration dans les notebooks et sa capacité à gérer efficacement des volumes de données importants. Ainsi, elle offre une alternative séduisante à SQLite et Pandas.
Ruff
C’est, en fait, un linter et formateur de code pour Python. Entièrement écrit en Rust, cette bibliothèque Python est réputée pour sa rapidité exceptionnelle. Elle promet donc des analyses statiques entre 10 et 100 fois plus rapides que les outils traditionnels comme Flake8 ou Pylint. En même temps, sa compatibilité s’affiche plus étendue. Dans la pratique, Ruff unifie l’analyse syntaxique, le formatage, l’organisation des imports et la correction automatique dans un outil léger. Le recours à plusieurs dépendances devient alors inutile. Aussi, son exécution quasi instantanée s’adapte bien aux environnements de développement moderne où la réactivité compte, même sur des bases de code conséquentes.
Matplotlib
Matplotlib est la bibliothèque basique Python pour la Datavisualisation. En d’autres termes, elle prend en charge les différents graphiques pour la visualisation des données. Avec très peu de code, Matplotlib permet donc de générer différents types de graphiques, histogrammes et diagrammes. Elle se caractérise également par une grande interopérabilité, étant donné qu’il s’agit d’une extension de SciPy capable de gérer les données NumPy et les modèles créés par Pandas. Matplotlib s’appuie sur les modules Python GUI tels que wxPython et Tkinter ainsi que Qt pour générer des graphiques.
Seaborn
Nous poursuivons encore notre liste avec une bibliothèque Python de visualisation de données, étant donné l’importance de son rôle dans l’IA et le machine learning. Seaborn est basée sur Matplotlib et intégrée aux structures de données de Pandas. Elle mise sur les palettes de couleurs et le style pour rendre les graphiques plus attrayants. Par ailleurs, elle utilise peu de code et des commandes simples pour faciliter la génération de graphiques. Seaborn fournit des API orientées vers les ensembles de données, ce qui facilite le basculement entre différents types de visualisation pour les mêmes variables.
Plotly
Après Matplotlib, Plotly est aussi l’une des meilleures bibliothèques de Dataviz en Python. Gratuite et en open source, elle doit sa popularité à ses graphiques interactifs de haute qualité. Les données peuvent être visualisées dans des notebooks Jupyter ou des fichiers HTML autonomes. Le framework Dash permet également de les intégrer dans les applications Web. Plotly offre plus que 40 graphiques et des possibilités infinies pour personnaliser les graphiques statistiques, financiers, géographiques, scientifiques et 3D. Elle peut aussi générer des diaporamas et des tableaux de bord.
Beautiful Soup
La collecte de données est aussi une étape importante dans le domaine de l’IA. Une grande partie de ces données proviennent d’internet et permettent de former les modèles ML et DL. Beautiful Soup est une bibliothèque Python pour le Web scraping. Elle parcourt les documents XML et HTML et crée un arbre d’analyse de toutes les pages. Autrement dit, Beautiful Soup facilite l’extraction des données d’une grande variété de sites Web. D’autre part, en tant que cadre de Web scraping, elle utilise peu de ressources matérielles.
OpenCV
OpenCV est l’abréviation d’Open source Computer Vision. Cette bibliothèque a donc été créée pour les applications de vision par ordinateur et d’accélérer leur déploiement sur les différents appareils. Elle prend donc en charge toutes les entrées visuelles, notamment d’images et de vidéos. Par la suite, elle peut classifier le contenu en identifiant les objets, les visages ou les écritures. OpenCV fournit une collection de plus de 25 000 algorithmes. Le support NumPy permet de convertir tous les tableaux d’OpenCV en tableaux NumPy pour faciliter les opérations numériques. Elle peut aussi être utilisée avec les autres bibliothèques telles que SciPy et Matplotlib.
Quelles bibliothèques de visualisation de données Python choisir en 2025 ?
En 2025, plusieurs librairies ia python se distinguent particulièrement par leur puissance et leur polyvalence. Matplotlib conserve sa place de bibliothèque fondamentale avec une flexibilité inégalée pour les visualisations scientifiques précises. Sa courbe d’apprentissage un peu abrupte est compensée par sa capacité à produire des graphiques de qualité publication. Seaborn s’appuie aussi sur cette base en vue de simplifier la création de visualisations statistiques élégantes et transformer les lignes de code complexes en visuels immédiatement exploitables.
Ensuite, Plotly se démarque par ses capacités interactives exceptionnelles afin de permettre aux utilisateurs de zoomer, pivoter et explorer leurs données en temps réel. Bokeh suit cette même philosophie d’interactivité même s’il a tendance à se concentre davantage sur les applications web. Quant à Altair, ce dispositif gagne en popularité en 2025 grâce à son approche déclarative intuitive basée sur la grammaire des graphiques.
De son côté, GeoPandas excelle dans la visualisation géospatiale. Il transforme des données complexes en cartes informatives. En revanche, pour ceux qui recherchent des visualisations au style unique, Pygal offre des graphiques SVG hautement personnalisables qui se démarquent visuellement. Geoplotlib, bien que spécialisé, reste également incontournable pour les visualisations cartographiques innovantes. Enfin, GGPlot apporte aux utilisateurs Python la puissance de la célèbre syntaxe de R pour des visualisations statistiques sophistiquées.
FAQ sur les bibliothèques Python
i, conçus pour accomplir des tâches spécifiques (ex. : traitement de données, visualisation, requêtes SQL, etc.).
Cela dépend de ton besoin : performance, compatibilité, documentation et communauté sont des critères essentiels. Par exemple, Polars est plus rapide que Pandas pour les gros volumes ; Dask est idéal pour le traitement distribué.
Pas toujours. Certaines s’intègrent bien entre elles (comme Pandas avec DuckDB), d’autres nécessitent des adaptations. Il est recommandé de lire la documentation et les exemples d’intégration.
Les bibliothèques populaires sont souvent bien testées et documentées. Toutefois, certaines récentes comme Ruff ou Polars offrent de nettes améliorations en termes de vitesse ou d’ergonomie.
Les documentations officielles, les notebooks sur GitHub, Stackoverflow et les blogs spécialisés sont de très bonnes sources pour comprendre et apprendre à utiliser efficacement une bibliothèque.
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