50+ projets Python pour tous les niveaux d’expertise en 2026

TL;DR

• Cet article recense 50+ idées de projets Python, des catégories débutant, intermédiaire, avancé, jusqu’aux projets ludiques
• Les projets d’entrée en matière portent sur l’analyse et la visualisation de données réelles (sport, finance, e-commerce)
• Les projets intermédiaires introduisent le machine learning, la reconnaissance d’images et le TAL sur des données non tabulaires
• Les projets avancés couvrent systèmes de recommandation, apprentissage profond, pipelines NLP et déploiement ML
• Choisissez des projets qui vous intéressent vraiment, gardez-les réalistes et partagez vos résultats pour construire un solide portfolio data science

Avant de vous lancer dans des projets Python

Si vous connaissez déjà Python, vous pouvez attaquer ces projets immédiatement. Sinon, pour poser les fondations nécessaires, explorez notre liste de cours Python interactifs.

Quand vous êtes prêt·e à passer aux projets, essayez DataLab pour créer et publier vos travaux dans le notebook de données de DataCamp, entièrement préconfiguré et accessible dans le navigateur. Consultez aussi nos sélections d’idées de projets IA et d’agents IA pour suivre les dernières tendances. 

Projets Python pour débuter

Au début, exploitez les projets Python pour consolider vos acquis et acquérir de nouvelles compétences. Cette sélection tourne surtout autour de l’analyse exploratoire de données, avec quelques modélisations et prévisions simples sur des jeux de données réalistes.

1. Analyse des prix des diamants

Les diamants sont classés en cinq types d’impuretés selon la structure de leurs atomes de carbone. Le jeu de données Diamonds de Kaggle fournit encore plus d’infos : taille de taille, pureté, couleur, prix. Développez vos compétences en visualisation de données via une analyse exploratoire.

2. Analyse de l’âge des ormeaux (abalones)

Un jeu de données abalone original. Les coquilles d’ormeau sont des merveilles de la nature : on peut estimer leur âge en comptant les anneaux à l’intérieur. Saurez-vous en déduire l’âge grâce à vos compétences d’analyse en Python ?

3. Analyse de la Premier League

Un jeu de données football pour explorer, analyser et visualiser les événements de la saison 2018-2019 de la Premier League anglaise. Riche en variables, du détail de match aux statistiques fines, c’est un excellent projet débutant en analyse de données.

Le projet propose un dictionnaire de données clair et des défis guidés, ainsi que des scénarios réalistes et motivants. Idéal pour votre portfolio, il équilibre apprentissage accompagné et exploration libre, parfait pour monter en compétences.

Données issues d’un projet Python débutant sur les tendances du football

4. Prédiction du churn télécom

Le churn client est l’un des problèmes phares du machine learning. Dans ce jeu de données client, vous prédirez le churn d’un opérateur à partir des usages. Des variables comme les échecs d’appel, l’ancienneté ou la valeur client en font une base idéale pour une analyse approfondie. Le projet débutant inclut des défis guidés autour de l’exploration, la visualisation et l’analyse statistique, avec un scénario réaliste où un nouveau concurrent arrive sur le marché.

5. Cours des actions et prédiction

Curieux de comprendre les mouvements des marchés ? Le jeu de données tech 2010–2021 permet d’analyser les prix historiques de grands acteurs comme Apple, Tesla ou Amazon.

6. Données de tir en NBA

À quelle distance les joueurs de basket marquent-ils le plus ? Avec ce jeu de données des playoffs NBA 2021, vous pourrez répondre à cette question.

7. Prévoir les ventes e-commerce

Avec ce jeu de données e-commerce d’un détaillant en ligne, utilisez la visualisation et la prévision pour anticiper les ventes. Riche et multi-pays sur un an, il inclut numéros de facture, références, quantités, prix unitaires : parfait pour tendances de série temporelle, segmentation clients et typologie produits. Les défis poussent à détecter des anomalies (quantités négatives), à visualiser les profits dans le temps et à comparer la taille des commandes selon les pays. Le scénario ajoute un volet classification de plus de 4 000 produits, très réaliste pour le secteur.

Autre projet Python débutant sur des données e-commerce

8. Analyser les annonces Airbnb

Ce jeu de données Airbnb permet de comprendre la dynamique des locations : quartiers les plus populaires, lien entre prix et type de chambre, et plus encore.

9. Analyser le PIB

Le produit intérieur brut est un indicateur majeur de la santé économique d’une région ou d’un pays. Dans ce jeu de données, analysez comment le PIB a évolué par pays au cours des 50 dernières années.

10. Analyse des données olympiques

Quel est le pays le plus performant en judo ? La taille des athlètes joue-t-elle sur la réussite ? Avec l’analyse exploratoire du jeu de données des Jeux olympiques, répondez à ces questions et bien d’autres.

Exemple d’enseignements tirés du projet sur les JO

Projets Python intermédiaires

Au-delà des jeux de données et tâches débutants, ces projets vous confrontent à des données non tabulaires (images, audio, etc.) et testent vos compétences en machine learning sur divers problèmes.

1. Classifier des genres musicaux à partir de l’audio

Vrai·e mélomane ? Vous allez aimer prédire des genres à l’aide du machine learning sur un jeu de données audio dans ce projet de reconnaissance audio. Un parcours complet : exploration, features, mise en œuvre et évaluation de plusieurs algorithmes, gestion du déséquilibre des classes et validation croisée. Un excellent exercice et atout de portfolio.

2. Analyser et visualiser les courses Uber à New York

Les données géolocalisées sont toujours agréables à visualiser sur carte. Ce jeu de données Uber de plus de 20 millions de courses à New York ne fait pas exception.

3. Reconnaissance de caractères manuscrits

La reconnaissance des chiffres MNIST est un excellent départ pour pratiquer le deep learning. Mais ce jeu de données A–Z ajoute une difficulté supplémentaire : prédire des lettres manuscrites anglaises.

4. Détection de fraude à la carte bancaire

Détecter la fraude carte est ardu, notamment à cause du fort déséquilibre des classes. Voyez comment y faire face avec ce jeu de données de transactions. Idéal pour un profil intermédiaire à avancé intéressé par la finance et la sécurité, le projet couvre de la cartographie géospatiale au modèle prédictif, tout en posant des questions réalistes sur le coût des faux positifs.

Exemple de visualisation géospatiale dans ce projet Python intermédiaire

5. Prédiction du genre à partir des sons

Dans ce projet de prédiction du genre, vous utiliserez le package fuzzy pour classifier le genre des prénoms à partir des phonèmes et de leur sonorité.

6. Taux d’annulation de réservation hôtelière

Si l’immobilier vous intéresse, ce jeu de données sur la demande hôtelière permet d’analyser les annulations de réservation. Avec des techniques ML simples, essayez de prédire la probabilité d’annulation à partir de l’historique.

7. Détection de visages dans les images

Comment votre iPhone dessine-t-il un cadre autour d’un visage ? Il exécute de la détection de visage en arrière-plan. Reproduisez-la avec ce jeu d’images annotées.

8. Reconnaissance faciale supervisée

Relevez le défi de distinguer les images d’Arnold Schwarzenegger d’autres visages avec un jeu de données étiqueté. Vous construirez un pipeline ML complet en Python et scikit-learn, puis optimiserez et évaluerez le modèle.

9. Analyse et prédiction de la demande de vélos en libre-service

Ce jeu de données rassemble de nombreuses informations sur les trajets d’une start-up de partage de vélos à Séoul. En tenant compte de la météo, de l’heure ou des jours fériés, prédisez la demande, comparez les schémas de location selon les saisons et identifiez les variables les plus influentes.

Exemple issu du projet Python sur les locations de vélos

Projets Python avancés

Ces projets avancés vont au-delà de la complexité des données et vous poussent à imaginer des solutions créatives. Qu’il s’agisse de systèmes de recommandation de films, d’analyse de réseaux entre personnages de romans, ou d’interprétation de la langue des signes avec le machine learning, vous apprendrez en résolvant des problèmes stimulants.

1. Créer un système de recommandation de films

Les plateformes de streaming offrent des recommandations fines selon vos interactions et celles d’utilisateurs similaires. Dans ce projet de recommandation, vous apprendrez à construire un système de recommandation de films en filtrage collaboratif et fondé sur le contenu.

2. Reconnaissance de la langue des signes américaine

L’American Sign Language est la langue principale de nombreuses personnes sourdes en Amérique du Nord. Dans ce projet de reconnaissance d’images, vous utiliserez l’apprentissage profond pour reconnaître les lettres de l’ASL.

3. Reconnaissance de plaques d’immatriculation en temps réel

Un projet impressionnant de reconnaissance des plaques en temps réel avec du deep learning sur des vidéos. Consultez le projet GitHub avec jeu de données et code.

Projet Python avancé de détection de plaques – source

4. Détection de SMS indésirables

La détection de spam est un pilier de la data science, à l’intersection du traitement automatique du langage et du machine learning. Créez un détecteur de spam avec ce jeu de données SMS.

5. Analyse de réseau de Game of Thrones

Un peu daté, mais Game of Thrones a marqué les esprits comme peu de séries. Avec un univers foisonnant, qui était le personnage le plus central ? Dans ce projet d’analyse de réseau, vous répondrez à cette question.

6. Classification multi-étiquettes de genres de films

Un film peut mêler plusieurs genres. Avec ce jeu de données Netflix, appliquez une classification à sorties multiples pour prédire les genres probables à partir du descriptif, de la note, etc.

7. Construire et déployer un pipeline de machine learning

Ce n’est pas un projet unique, mais déployer et maintenir les autres projets de cette liste est une compétence très recherchée. Ce tutoriel vous montre comment faire.

Projets Python pour le développement web et l’automatisation

Python est largement utilisé pour créer des applications web et automatiser des tâches répétitives. Ces projets vous apportent des compétences directement mobilisables en entreprise.

1. Créer une API REST avec FastAPI

Concevez une API REST pour un gestionnaire de tâches ou un blog avec FastAPI. Vous apprendrez le routage des endpoints, la validation des requêtes, l’intégration base de données et la documentation Swagger.

2. Site portfolio personnel avec Django

Créez un site portfolio professionnel avec Django pour présenter vos projets. Ajoutez un blog, une galerie et un formulaire de contact : une belle démonstration de compétences full-stack en Python.

3. Web scraper pour le suivi des prix

Créez un scraper web automatisé avec BeautifulSoup ou Scrapy pour suivre les prix sur des sites e-commerce et envoyer des alertes quand ils passent sous un seuil.

4. Automatiser l’organisation de fichiers

Écrivez un script Python qui classe automatiquement les fichiers de votre dossier de téléchargements par type, date ou projet. Une excellente introduction à l’automatisation en Python et à la manipulation du système de fichiers.

5. Système d’e-mails automatisé

Créez un système qui envoie des e-mails personnalisés avec smtplib et vos compétences d’intégration d’API Python. Automatisez newsletters, relances ou rappels déclenchés par une base de données ou un tableur.

Projets Python en IA et IA générative

L’IA et l’IA générative figurent parmi les compétences les plus recherchées en 2026. Ces projets vous donneront une expérience concrète avec les grands modèles de langue, les chatbots et les applications dopées à l’IA.

1. Créer un chatbot IA avec Streamlit

Concevez un chatbot interactif avec l’API OpenAI et Streamlit pour l’interface. Vous apprendrez à gérer l’historique de conversation, traiter les requêtes API et déployer une appli web. Inspirez-vous de notre tutoriel de projets data science avec ChatGPT.

2. Tableau de bord d’analyse de sentiment

Créez un dashboard qui analyse le sentiment de textes avec des techniques de TAL. Utilisez NLTK ou Hugging Face Transformers pour classer les textes (positif, négatif, neutre) et visualisez les résultats avec Matplotlib ou Plotly.

3. Système de questions-réponses sur PDF

Créez un système RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant d’interroger des documents PDF téléversés. Ce projet combine parsing documentaire, embeddings vectoriels et intégration de LLM : une compétence très demandée en 2026.

4. Résumeur de contenus propulsé par l’IA

Créez un outil qui génère des résumés concis d’articles ou documents longs avec les API OpenAI ou Hugging Face. Vous travaillerez l’ingénierie de prompts, l’intégration d’API et le traitement de texte.

5. Créer un agent IA

Avec LangChain ou CrewAI, développez un agent IA capable d’accomplir des tâches de manière autonome : recherche thématique, génération de rapports, réponses basées sur une base de connaissances.

Projets Python ludiques pour monter en compétences

Sans être les plus complexes, ces projets proposent des jeux de données intéressants et motivants pour démarrer et accélérer votre apprentissage de Python.

1. Identification d’auteur « spooky »

Classifiez des textes d’auteurs de mystère. Dites si un extrait appartient à Edgar Allan Poe, H. P. Lovecraft ou Mary Shelley.

2. Prédiction des ventes de jeux vidéo

Vous attendez un prochain titre d’Activision ou d’EA ? Essayez de prédire ses ventes avec les données de ventes de plus de 16 000 jeux passés.

3. Prédiction du type de personnalité MBTI

Le MBTI définit 16 types de personnalité. Plutôt que de chercher sur Google, prédisez votre type à partir de ce jeu de données.

4. Nettoyer des données de campagne marketing bancaire

Le nettoyage de données est essentiel pour les data engineers : lecture, modification, découpage et stockage. Dans ce projet cleaning bank marketing data, vous appliquerez ces techniques pour traiter des données de campagnes bancaires : modification de valeurs, ajout de variables, conversions de types et sauvegarde multi-fichiers.

5. Prédiction de la popularité d’une chanson

Dans ce jeu de données de chansons des années 1950, prédisez la popularité d’un titre à partir de différents attributs.

6. Explorer les résultats des épreuves des écoles publiques de New York

Chaque année, les résultats scolaires influencent l’admission à l’université de millions d’élèves. Dans ce projet NYC public school test results, identifiez les écoles au top en mathématiques, analysez les différences par arrondissement et dressez le top 10 de la ville.

7. Grimper dans les classements Music Billboards

Avec ce jeu de données Spotify d’environ 600 titres (2010–2019), explorez l’évolution des genres populaires, prédisez le genre d’un morceau à partir d’attributs clés, et plus encore.

8. Analyser une base Lego

Ce projet mobilise aussi un peu de SQL : la base Lego permet d’examiner des milliers de ventes sur l’année et d’identifier les sets les plus performants.

Projets Python supplémentaires, guidés et non guidés

Tout au long de l’article, nous avons lié de nombreux projets et jeux de données DataCamp. DataCamp propose des projets guidés et non guidés selon la difficulté recherchée. Voici d’autres idées pour vous entraîner.

Projets Python guidés

1. Prédire l’approbation de cartes bancaires

Les approbations automatiques de cartes sont un cas d’usage majeur du machine learning en banque. Dans ce projet d’approbation, vous apprendrez à prédire si une demande de carte est acceptée ou refusée.

2. Une histoire visuelle des lauréats du prix Nobel

Beaucoup de chercheurs rêvent d’un Nobel. Mais l’âge, l’origine ou le genre influencent-ils les chances ? Découvrez-le en analysant les données des lauréats depuis 1901.

3. Analyser les tendances de recharge des véhicules électriques

Avec la généralisation des VE, comprendre la croissance et l’usage des bornes est crucial pour la planification. Examinez les tendances 2014–2022 grâce à des techniques de wrangling et de jointure.

4. Recréer la « Ghost Map » de John Snow

Le docteur John Snow (rien à voir avec Game of Thrones) a cartographié à la main des cas de choléra et déduit l’origine des foyers, posant les bases de l’épidémiologie moderne. Dans ce projet historique, vous recréerez sa démarche et sa carte célèbre.

5. Générer des mots-clés pour Google Ads

Générer des mots-clés pour la recherche est fastidieux. Et si vous automatisiez la tâche avec Python ? Dans ce projet Google Ads, vous apprendrez à le faire.

Projets Python non guidés

1. Explorer l’histoire de Lego

Environ 1 40 pièces de Lego sont fabriquées chaque seconde. Découvrez comment cette marque culte est devenue dominante en analysant ses ventes historiques.

2. La découverte du lavage des mains

Se laver les mains est devenu un réflexe, mais cela n’a pas toujours été le cas. Le médecin hongrois Ignaz Semmelweis en a démontré les bénéfices en analysant la mortalité hospitalière. Recréez son analyse avec ce jeu de données.

3. Fréquence des mots dans des romans classiques

Dans ce projet, vous aspirerez un roman depuis Project Gutenberg puis analyserez la distribution des mots sur un large corpus.

4. Comparer l’intérêt de recherche avec Google Trends

Google expose son API Trends en Python pour explorer l’intérêt de recherche de mots-clés. Une excellente source de séries temporelles depuis 2004. Dans ce projet Google Trends, étudiez l’intérêt mondial pour cinq grands navigateurs internet.

Comment choisir les projets Python à ajouter à votre CV

Face à cette longue liste, comment choisir des projets pour votre CV ? D’après Nick Singh, auteur du best-seller « Ace the Data Science Interview », gardez ces quatre principes en tête.

1. Des projets nés d’un véritable intérêt

Travailler sur un sujet qui vous passionne rend le projet plus engageant et augmente vos chances de le terminer. Cet enthousiasme transparaîtra aussi en entretien.

2. La simplicité prime sur la complexité

Les outils « dernier cri » peuvent distraire. Dans la vraie vie, la data science exige des solutions pragmatiques. Montrez votre capacité à résoudre des problèmes utiles avec des techniques simples.

3. Menez toujours le projet à son terme

Le dérapage de périmètre arrive vite. Définissez un projet que vous pouvez boucler de A à Z — même s’il ne s’agit que d’une analyse de données simple.

4. Mesurez l’impact du projet

Une fois terminé, partagez votre travail et recueillez des retours quantifiables : étoiles GitHub, partages LinkedIn, mentions sur Reddit. C’est la meilleure façon de démontrer l’impact de votre projet aux recruteurs.

Passez à la vitesse supérieure dans votre apprentissage de Python

Nous espérons que cette liste de projets vous aidera à accélérer votre progression en Python. Si vous souhaitez vous lancer avec une remise à niveau, consultez le programme de formation Python de DataCamp. Vous pouvez aussi explorer nos guides sur les meilleures bibliothèques Python pour la data science et sur la création d’un excellent portfolio data science.