Les 31 meilleures bibliothèques Python pour la science des données en 2026

Python est l'un des langages de programmation les plus populaires utilisés dans diverses disciplines technologiques, en particulier dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique. Python est un langage de programmation de haut niveau, orienté objet, facile à coder, qui dispose d'une vaste collection de bibliothèques pour une multitude de cas d'utilisation. Elle compte plus de 200 000 bibliothèques. 

L'une des raisons pour lesquelles Python est si précieux pour la science des données réside dans sa vaste collection de bibliothèques dédiées à la manipulation et à la visualisation des données, ainsi qu'à l'apprentissage automatique et profond. Étant donné que Python dispose d'un écosystème si riche en bibliothèques de science des données, il est pratiquement impossible de tout couvrir dans un seul article. La liste des meilleures bibliothèques présentée ici se concentre sur cinq domaines principaux :

1. Les éléments essentiels de la science des données
2. Apprentissage automatique
3. AutoML
4. Apprentissage profond
5. Traitement du langage naturel

Il existe de nombreux autres domaines qui ne sont pas abordés dans cette liste, tels que le MLOps, le Big Data et la vision par ordinateur. La liste présentée dans ce blog n'est pas classée dans un ordre particulier et ne doit en aucun cas être considérée comme un classement.

Bibliothèques Python essentielles pour la science des données

1. NumPy

NumPy est l'une des bibliothèques Python open source les plus utilisées et sert principalement au calcul scientifique. Ses fonctions mathématiques intégrées permettent des calculs extrêmement rapides et prennent en charge les données multidimensionnelles et les matrices de grande taille. Il est également utilisé en algèbre linéaire. Les tableaux NumPy sont souvent préférés aux listes, car ils utilisent moins de mémoire et sont plus pratiques et efficaces. 

Selon le site web de NumPy, il s'agit d'un projet open source visant à permettre le calcul numérique avec Python. Elle a été créée en 2005 et s'appuie sur les travaux antérieurs des bibliothèques Numeric et Numarray. L'un des principaux avantages de NumPy est qu'il a été publié sous licence BSD modifiée, ce qui garantit qu'il restera toujours libre d'utilisation pour tous.   

NumPy est développé de manière ouverte sur GitHub avec le consensus de la communauté NumPy et de la communauté scientifique Python au sens large. Vous pouvez en apprendre davantage à ce sujet dans notre cours d'introduction à Numpy. 

⭐ Étoiles GitHub : 25K | Nombre total de téléchargements : 2,4 milliards

2. Pandas

Pandas est une bibliothèque open source couramment utilisée en science des données. Il est principalement utilisé pour l'analyse, la manipulation et le nettoyage des données. Pandas permet de réaliser facilement des opérations de modélisation et d'analyse de données sans avoir à écrire beaucoup de code. Comme indiqué sur leur site web, pandas est un outil open source d'analyse et de manipulation de données rapide, puissant, flexible et facile à utiliser. Voici quelques-unes des principales fonctionnalités de cette bibliothèque :

• Les DataFrame, qui permettent une manipulation rapide et efficace des données et comprennent un indexage intégré ;
• Plusieurs outils permettant aux utilisateurs d'écrire et de lire des données entre des structures de données en mémoire et divers formats, notamment des fichiers Excel, des fichiers texte et CSV, des formats Microsoft, HDF5 et des bases de données SQL ;
• Découpage intelligent basé sur des étiquettes, indexation sophistiquée et sous-ensembles de grands ensembles de données ;
• Fusion et jointure performantes d'ensembles de données ;
• Un puissant moteur de regroupement qui permet l'agrégation ou la transformation des données, permettant aux utilisateurs d'effectuer des opérations de fractionnement, d'application et de combinaison sur des ensembles de données ;  
• Fonctionnalité de séries chronologiques, qui permet la génération de plages de dates et la conversion de fréquences, les statistiques de fenêtre mobile, le décalage de dates et le décalage. Vous pourrez même joindre des séries chronologiques et créer des décalages temporels spécifiques à un domaine sans craindre de perdre des données.
• Idéal lorsque vous travaillez avec des chemins de code critiques écrits en C ou Cython.

La prise en main de pandas est simple et intuitive. Nous vous invitons à consulter le cours « Analyzing Police Activity with pandas » (Analyse des activités policières avec pandas) de DataCamp pour apprendre à utiliser pandas sur des ensembles de données réels.  

⭐ Étoiles GitHub : 41K | Nombre total de téléchargements : 1,6 milliard

3. Polars

Alors que Pandas reste la solution par défaut pour les petites données, Polars est devenu la norme pour le traitement haute performance des données. Écrit en Rust, il utilise un moteur d'« évaluation paresseuse » pour traiter des ensembles de données (10 Go à 100 Go et plus) qui entraîneraient normalement le plantage des machines dont la mémoire vive est limitée. Contrairement à Pandas, qui exécute les opérations de manière séquentielle, Polars optimise les requêtes de bout en bout et les exécute en parallèle sur tous les cœurs de processeur disponibles.

Il est conçu pour être une mise à niveau facile à intégrer pour les charges de travail importantes, offrant une syntaxe souvent plus lisible et 10 à 50 fois plus rapide que les DataFrame traditionnels.

Voici un exemple de code permettant d'effectuer une sélection filtrée, groupée et agrégée à partir d'un ensemble de données CSV volumineux :

import polars as pl

# Lazy evaluation: Nothing runs until .collect() is called
# allowing Polars to optimize the query plan beforehand
q = (
    pl.scan_csv("massive_dataset.csv")
    .filter(pl.col("category") == "Technology")
    .group_by("region")
    .agg(pl.col("sales").sum())
)

df = q.collect() # Executes in parallel

⭐ Étoiles GitHub : 40K+ | Statut : Norme haute performance

4. Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque complète permettant de créer des visualisations Python fixes, interactives et animées.  Un grand nombre de paquets tiers étendent et développent les fonctionnalités de Matplotlib, notamment plusieurs interfaces graphiques de haut niveau (Seaborn, HoloViews, ggplot, etc.).

Matplotlib est conçu pour être aussi fonctionnel que MATLAB, avec l'avantage supplémentaire de pouvoir utiliser Python. Il présente également l'avantage d'être gratuit et open source. Il permet à l'utilisateur de visualiser les données à l'aide de différents types de graphiques, notamment des nuages de points, des histogrammes, des graphiques à barres, des graphiques d'erreurs et des boîtes à moustaches. De plus, toutes les visualisations peuvent être mises en œuvre à l'aide de quelques lignes de code seulement.

Exemples de graphiques développés à l'aide de Matplotlib

Commencez à utiliser Matplotlib grâce à ce tutoriel étape par étape. 

⭐ Étoiles GitHub : 18,7 K | Nombre total de téléchargements : 653 millions

5. Seaborn

Autre framework Python populaire basé sur Matplotlib pour la visualisation de données, Seaborn est une interface de haut niveau permettant de créer des visuels statistiques esthétiques et pertinents, essentiels pour étudier et comprendre les données. Cette bibliothèque Python est étroitement liée aux structures de données NumPy et pandas. Le principe directeur de Seaborn est de faire de la visualisation un élément essentiel de l'analyse et de l'exploration des données ; ainsi, ses algorithmes de graphique utilisent des cadres de données qui englobent l'ensemble des ensembles de données.

Galerie d'exemples Seaborn

Ce tutoriel Seaborn pour débutants constitue une excellente ressource pour vous familiariser avec cette bibliothèque de visualisation dynamique.

⭐ Étoiles GitHub : 11,6 K | Nombre total de téléchargements : cent quatre-vingts millions

6. Plotly

La bibliothèque graphique open source très populaire Plotly peut être utilisée pour créer des graphiques interactifs de données. Plotly est développé à partir de la bibliothèque JavaScript Plotly (plotly.js) et peut être utilisé pour créer des graphiques de données sur le Web qui peuvent être enregistrés sous forme de fichiers HTML ou affichés dans des notebooks Jupyter et des applications Web à l'aide de Dash. 

Il propose plus de 40 types de graphiques uniques, tels que des nuages de points, des histogrammes, des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des graphiques circulaires, des barres d'erreur, des boîtes à moustaches, des axes multiples, des graphiques sparkline, des dendrogrammes et des graphiques en 3D. Plotly propose également des graphiques de contours, qui ne sont pas très courants dans les autres bibliothèques de visualisation de données.

Si vous recherchez des graphiques interactifs ou des graphiques de type tableau de bord, Plotly constitue une alternative intéressante à Matplotlib et Seaborn. Il est actuellement disponible pour utilisation sous licence MIT.

Source de l'image

Vous pouvez commencer à maîtriser Plotly dès aujourd'hui grâce à ce cours sur la visualisation des graphiques Plotly. 

⭐ Étoiles GitHub : 14,7 K | Nombre total de téléchargements : 190 millions

7. Scikit-Learn

Les termes « apprentissage automatique » et « scikit-learn » sont indissociables. Scikit-learn est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus utilisées en Python. Basée sur NumPy, SciPy et Matplotlib, il s'agit d'une bibliothèque Python open source utilisable à des fins commerciales sous licence BSD.  Il s'agit d'un outil simple et efficace pour les tâches d'analyse prédictive des données. 

Lancé initialement en 2007 dans le cadre du projet Google Summer of Code, Scikit-learn est un projet communautaire ; cependant, des subventions institutionnelles et privées contribuent à assurer sa pérennité.

Le principal avantage de scikit-learn réside dans sa grande facilité d'utilisation.

import numpy as np

from sklearn import datasets, linear_model

from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score

# Load the diabetes dataset

diabetes_X, diabetes_y = datasets.load_diabetes(return_X_y=True)

# Use only one feature

diabetes_X = diabetes_X[:, np.newaxis, 2]

# Split the data into training/testing sets

diabetes_X_train = diabetes_X[:-20]

diabetes_X_test = diabetes_X[-20:]

# Split the targets into training/testing sets

diabetes_y_train = diabetes_y[:-20]

diabetes_y_test = diabetes_y[-20:]

# Create linear regression object

regr = linear_model.LinearRegression()

# Train the model using the training sets

regr.fit(diabetes_X_train, diabetes_y_train)

# Make predictions using the testing set

diabetes_y_pred = regr.predict(diabetes_X_test)

Crédit : Code reproduit à partir de la documentation officielle de scikit-learn.

Source 

Vous pouvez vous-même essayer scikit-learn grâce à ce tutoriel d'introduction à scikit-learn. 

⭐ Étoiles GitHub : 57K | Nombre total de téléchargements : sept cent trois millions

8. Streamlit

L'époque où les scientifiques des données ne fournissaient que des rapports PDF statiques est révolue. Streamlit transforme les scripts Python en applications web interactives et partageables en quelques minutes. Il n'est pas nécessaire de posséder des connaissances en HTML, CSS ou JavaScript. En 2025, il est largement utilisé pour créer des outils internes, des prototypes de tableaux de bord et des démonstrations de modèles interactifs destinés aux parties prenantes.

Grâce à des appels API simples tels que st.write() et st.slider(), vous pouvez créer une interface utilisateur qui réagit en temps réel aux modifications des données, comblant ainsi le fossé entre l'analyse et l'ingénierie.

⭐ Étoiles GitHub : 42K+ | Statut : Indispensable pour la livraison

9. Pydantic

Initialement conçu comme un outil de développement web, Pydantic est désormais un élément essentiel de la pile IA. Il effectue la validation des données et la gestion des paramètres à l'aide d'annotations de type Python. À l'ère des LLM, il est essentiel de s'assurer que les données (et les résultats des modèles) correspondent strictement à un schéma spécifique.

Pydantic est le moteur qui alimente des bibliothèques telles que LangChain et Hugging Face, garantissant que les sorties JSON complexes des modèles d'IA sont converties en objets Python structurés et valides qui ne perturberont pas votre code en aval.

⭐ Étoiles GitHub : 26K+ | Statut : Infrastructure critique

Bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique 

10. LightGBM

LightGBM est une bibliothèque open source de gradient boosting extrêmement populaire qui utilise des algorithmes basés sur des arbres. Il présente les avantages suivants :

• Vitesse d'entraînement accélérée et efficacité améliorée
• Réduction de l'utilisation de la mémoire
• Une meilleure précision
• Prise en charge de l'apprentissage parallèle, distribué et sur GPU
• Capable de traiter des données à grande échelle

Il peut être utilisé à la fois pour des tâches de classification supervisée et de régression. Vous pouvez consulter la documentation officielle ou leur GitHub pour en savoir plus sur ce formidable framework.

⭐ Étoiles GitHub : 15,8 K | Nombre total de téléchargements : 162 millions

11. XGBoost

XGBoost est une autre bibliothèque de gradient boosting distribuée largement utilisée, conçue pour être portable, flexible et efficace. Il permet la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans le cadre du gradient boosting. XGBoost propose des arbres de décision à gradient boosté (GBDT), un boosting d'arbres parallèles qui offre des solutions rapides et précises à de nombreux problèmes liés à la science des données. Le même code fonctionne sur les principaux environnements distribués (Hadoop, SGE, MPI) et peut résoudre de nombreux problèmes.

XGBoost a acquis une grande popularité au cours des dernières années en aidant des individus et des équipes à remporter pratiquement tous les concours Kaggle sur les données structurées. Les avantages de XGBoost comprennent :

• Une base d'utilisateurs importante et en constante augmentation
• Peut être utilisé dans un large éventail d'applications, notamment la régression, la classification et le classement.
• Compatible avec toutes les plateformes OS X, Windows et Linux.
• Intégration dans le cloud
• Utilisé dans la production par de nombreuses organisations

XGBoost a été développé et est maintenu par des membres actifs de la communauté. Il est distribué sous licence Apache. Ce tutoriel XGBoost constitue une excellente ressource si vous souhaitez approfondir vos connaissances. 

⭐ Étoiles GitHub : 25,2 K | Nombre total de téléchargements : 179 millions

12. CatBoost

Catboost est une bibliothèque rapide, évolutive et hautement performante de gradient boosting sur les arbres de décision, utilisée pour le classement, la classification, la régression et d'autres tâches d'apprentissage automatique pour Python, R, Java et C++. Il prend en charge les calculs sur CPU et GPU.

En tant que successeur de l'algorithme MatrixNet, il est largement utilisé pour les tâches de classement, les prévisions et les recommandations. Grâce à son caractère universel, il peut être appliqué dans un large éventail de domaines et à divers problèmes.

Les avantages de CatBoost, selon leur référentiel, sont les suivants :

• Performances supérieures sur de nombreux ensembles de données par rapport à d'autres bibliothèques d'arbres de décision à renforcement de gradient.  
• Vitesse de prédiction de premier ordre
• Prise en charge des caractéristiques numériques et catégorielles
• Excellente prise en charge GPU
• Outils de visualisation inclus
• Formation distribuée reproductible et efficace avec Apache Spark et CLI

⭐ Étoiles GitHub : 7,5 K | Nombre total de téléchargements : 53 millions

13. Modèles statistiques

Statsmodels fournit des classes et des fonctions qui permettent aux utilisateurs d'estimer divers modèles statistiques, d'effectuer des tests statistiques et d'explorer des données statistiques.  Une liste complète des statistiques de résultats est ensuite fournie pour chaque estimateur. La précision des résultats peut ensuite être vérifiée à l'aide de progiciels statistiques existants. 

La plupart des résultats des tests dans la bibliothèque ont été vérifiés à l'aide d'au moins un autre progiciel statistique : R, Stata ou SAS. Voici quelques fonctionnalités de statsmodels :

• Il comprend des fonctions avancées pour les tests statistiques et la modélisation qui ne sont pas disponibles dans les bibliothèques numériques telles que NumPy ou SciPy.
• Régression linéaire.
• Régression logistique.
• Analyse des séries chronologiques.
• Fonctionne avec les DataFrames.
• La méthode d'analyse statistique est davantage alignée sur le langage de programmation R, ce qui en fait une bibliothèque adaptée aux scientifiques des données déjà familiarisés avec R et souhaitant passer à Python.

Ce cours d'introduction à statsmodels constitue un excellent point de départ si vous souhaitez approfondir vos connaissances. 

⭐ Étoiles GitHub : 9,2 K | Nombre total de téléchargements : 161 millions

14. RAPIDS.AI cuDF et cuML

La suite de bibliothèques logicielles open source RAPIDS exécute des pipelines de science des données et d'analyse de bout en bout entièrement sur des GPU. Il s'adapte de manière transparente aux stations de travail GPU, aux serveurs multi-GPU et aux clusters multi-nœuds avec Dask. Ce projet bénéficie du soutien de NVIDIA et s'appuie également sur Numba, Apache Arrow et de nombreux autres projets open source.

cuDF est une bibliothèque GPU DataFrame utilisée pour charger, joindre, agréger, filtrer et manipuler des données. Il a été développé sur la base du format de mémoire en colonnes utilisé dans Apache Arrow. Il fournit une API de type pandas qui sera familière aux ingénieurs et scientifiques des données, leur permettant d'accélérer facilement leurs flux de travail sans entrer dans les détails de la programmation CUDA.

cuML est une suite de bibliothèques qui implémente des algorithmes d'apprentissage automatique et des fonctions mathématiques primitives qui partagent des API compatibles avec d'autres projets RAPIDS. Il permet aux scientifiques des données, aux chercheurs et aux ingénieurs logiciels d'exécuter des tâches traditionnelles de ML tabulaire sur des GPU sans entrer dans les détails de la programmation CUDA. L'API Python de cuML correspond généralement à l'API scikit-learn.

15. Optuna

Ce cadre open source d'optimisation des hyperparamètres est principalement utilisé pour automatiser la recherche d'hyperparamètres. Il utilise des boucles, des conditions et la syntaxe Python pour rechercher automatiquement les hyperparamètres optimaux. Il est capable d'explorer de grands espaces et d'éliminer les essais peu prometteurs afin d'obtenir des résultats plus rapides. De plus, il est facile à paralléliser et à adapter à des ensembles de données volumineux. 

Principales fonctionnalités selon leur référentiel GitHub:

• Architecture légère, polyvalente et indépendante de la plateforme
• Espaces de recherche Python
• Algorithmes d'optimisation efficaces
• Parallélisation simplifiée
• Visualisation rapide

⭐ Étoiles GitHub : 9,1K | Nombre total de téléchargements : 18 millions

Bibliothèques Python pour l'apprentissage automatique (AutoML)

16. PyCaret

Cette bibliothèque d'apprentissage automatique open source, très populaire, automatise les workflows d'apprentissage automatique en Python à l'aide d'un minimum de code. Il s'agit d'un outil complet pour la gestion des modèles et l'apprentissage automatique qui peut considérablement accélérer le cycle d'expérimentation.

Par rapport à d'autres bibliothèques open source d'apprentissage automatique, PyCaret propose une solution low-code qui permet de remplacer des centaines de lignes de code par quelques lignes seulement. Cela rend les expériences extrêmement rapides et efficaces. 

PyCaret est actuellement disponible sous licence MIT. Pour en savoir plus sur PyCaret, vous pouvez consulter la documentation officielle ou leur dépôt GitHub, ou encore suivre ce tutoriel d'introduction à PyCaret. 

Exemple de modèle de flux de travail dans PyCaret - Source

⭐ Étoiles GitHub : 8,1 K | Nombre total de téléchargements : 3,9 millions

17. H2O

H2O est une plateforme d'apprentissage automatique et d'analyse prédictive qui permet la construction de modèles d'apprentissage automatique sur le big data. Il facilite également la mise en production de ces modèles dans un environnement d'entreprise.

Le code principal de H2O est écrit en Java. Les algorithmes utilisent le framework Java Fork/Join pour le multithreading et sont implémentés sur le framework Map/Reduce distribué de H2O.  

H2O est distribué sous licence Apache, version 2.0, et est disponible pour les langages Python, R et Java. Pour en savoir plus sur H2O AutoML, veuillez consulter leur documentation officielle.

⭐ Étoiles GitHub : 10,6 K | Nombre total de téléchargements : quinze millions et cent mille

18. Auto-sklearn

Auto-sklearn est une boîte à outils d'apprentissage automatique automatisée et un substitut approprié au modèle scikit-learn. Il procède automatiquement au réglage des hyperparamètres et à la sélection des algorithmes, ce qui permet aux praticiens du machine learning de gagner un temps considérable. Sa conception reflète les avancées récentes en matière de méta-apprentissage, de construction d'ensembles et d'optimisation bayésienne. 

Conçu comme un module complémentaire à scikit-learn, auto-sklearn utilise une procédure de recherche par optimisation bayésienne afin d'identifier le pipeline de modèles le plus performant pour un ensemble de données donné.

Auto-sklearn est extrêmement facile à utiliser et peut être employé à la fois pour des tâches de classification supervisée et de régression.

import autosklearn.classification

cls = autosklearn.classification.AutoSklearnClassifier()

cls.fit(X_train, y_train)

predictions = cls.predict(X_test)

Source : Exemple tiré de la documentation officielle d'auto-sklearn.

Pour en savoir plus sur auto-sklearn, veuillez consulter leur référentiel GitHub.

⭐ Étoiles GitHub : 7,3 K | Nombre total de téléchargements : 675 000

19. FLAML

FLAML est une bibliothèque Python légère qui identifie automatiquement les modèles d'apprentissage automatique précis. Il sélectionne automatiquement les apprenants et les hyperparamètres, ce qui permet aux praticiens du machine learning de gagner un temps considérable et d'économiser leurs efforts. Selon leur référentiel GitHub, certaines fonctionnalités de FLAML sont les suivantes :

• Pour les tâches de classification et de régression, FLAML est en mesure de trouver rapidement des modèles de qualité avec des ressources informatiques limitées. 
• Il prend en charge les réseaux neuronaux profonds ainsi que les modèles classiques d'apprentissage automatique. 
• Il est facile à personnaliser ou à étendre. 
• Il prend en charge le réglage automatique rapide, capable de gérer des contraintes complexes et l'arrêt précoce.  

Avec seulement trois lignes de code, vous pouvez obtenir un estimateur de type scikit-learn grâce à ce moteur AutoML rapide. 

from flaml import AutoML

automl = AutoML()

automl.fit(X_train, y_train, task="classification")

Source : Exemple reproduit à partir du référentiel GitHub officiel

⭐ Étoiles GitHub : 3,5 K | Nombre total de téléchargements : 456K

20. AutoGluon

Alors que d'autres bibliothèques AutoML privilégient la rapidité, AutoGluon (développé par Amazon) met l'accent sur la robustesse et une précision de pointe. Il est réputé pour sa stratégie d'« assemblage multicouche », qui lui permet souvent de surpasser les modèles ajustés par des humains sur les benchmarks de données tabulaires.

Il prend en charge non seulement les données tabulaires, mais également les problèmes multimodaux. Cela signifie qu'il est possible de former un seul prédicteur sur un ensemble de données contenant simultanément des colonnes de texte, d'images et de chiffres sans avoir recours à une ingénierie complexe des caractéristiques.

L'extrait de code suivant illustre la syntaxe d'AutoGluon :

from autogluon.tabular import TabularPredictor
predictor = TabularPredictor(label='class').fit(train_data)
# AutoGluon automatically trains, tunes, and ensembles multiple models

⭐ Étoiles GitHub : 10K+ | Statut : Précision de premier ordre

Bibliothèques Python pour l'apprentissage profond

21. TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque open source très appréciée pour le calcul numérique haute performance, développée par l'équipe Google Brain chez Google, et un pilier dans le domaine de la recherche sur l'apprentissage profond.  

Comme indiqué sur le site officiel, TensorFlow est une plateforme open source de bout en bout pour l'apprentissage automatique. Il propose un large éventail d'outils, de bibliothèques et de ressources communautaires polyvalentes destinés aux chercheurs et développeurs dans le domaine de l'apprentissage automatique. 

Certaines des fonctionnalités de TensorFlow qui en ont fait une bibliothèque d'apprentissage profond populaire et largement utilisée :

• Les modèles peuvent être développés facilement.
• Les calculs numériques complexes peuvent être effectués de manière évolutive.
• TensorFlow dispose d'une grande variété d'API et fournit des API stables de bas niveau et de haut niveau en Python et en C. 
• Déploiement et calcul simplifiés grâce à l'utilisation du CPU et du GPU. 
• Contient des modèles pré-entraînés et des ensembles de données.
• Modèles pré-entraînés pour mobiles, appareils intégrés et production.
• Tensorboard, un kit utilisant la boîte à outils de visualisation de TensorFlow pour enregistrer et suivre les expériences et l'entraînement des modèles.
• Compatible avec Keras, une API de haut niveau de TensorFlow.

Pour en savoir plus sur TensorFlow, veuillez consulter leur guide officiel ou le référentiel GitHub, ou bien essayez de l'utiliser vous-même en suivant ce tutoriel TensorFlow étape par étape.

⭐ Étoiles GitHub : 180K | Nombre total de téléchargements : 384 millions

22. PyTorch

PyTorch est un framework d'apprentissage automatique qui accélère considérablement le processus, depuis le prototypage de la recherche jusqu'au déploiement en production. Il s'agit d'une bibliothèque tensorielle optimisée pour l'apprentissage profond utilisant des processeurs graphiques (GPU) et des processeurs centraux (CPU), considérée comme une alternative à TensorFlow. Au fil du temps, la popularité de PyTorch a augmenté au point de dépasser celle de TensorFlow sur Google Trends. 

Il a été développé et est maintenu par Facebook et est actuellement disponible pour utilisation sous licence BSD.

Selon le site officiel, les principales fonctionnalités de PyTorch sont les suivantes :

• Il permet une transition fluide entre les modes eager et graph grâce à TorchScript et accélère le processus de production avec TorchServe.
• Il offre une formation distribuée évolutive et une optimisation des performances dans le domaine de la recherche, et la production est rendue possible grâce au backend torch.distributed.
• Un riche écosystème d'outils et de bibliothèques étend PyTorch et soutient le développement dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement automatique du langage naturel (NLP) et autres.
• Assistance étendue sur les principales plateformes cloud 

Source

⭐ Étoiles GitHub : 74K | Nombre total de téléchargements : cent dix-neuf millions

23. FastAI

FastAI est une bibliothèque d'apprentissage profond qui fournit aux utilisateurs des composants de haut niveau permettant d'obtenir facilement des résultats de pointe. Il comprend également des composants de bas niveau qui peuvent être interchangés pour développer de nouvelles approches. Il vise à accomplir ces deux objectifs sans compromettre de manière significative sa facilité d'utilisation, sa flexibilité ou ses performances. 

Caractéristiques :

• Système de répartition des types pour Python, accompagné d'une hiérarchie sémantique des types pour les tenseurs.
• Bibliothèque de vision par ordinateur optimisée pour les GPU, entièrement extensible à l'aide de Python pur.
• Un optimiseur qui refactorise les fonctionnalités courantes des optimiseurs modernes en deux éléments de base, permettant ainsi de mettre en œuvre des algorithmes d'optimisation en 4 à 5 lignes de code.
• Système de rappel bidirectionnel capable d'accéder à et de modifier n'importe quel composant du modèle, des données ou de l'optimiseur à tout moment pendant l'entraînement.

Pour en savoir plus sur le projet, veuillez consulter leur documentation officielle.

⭐ Étoiles GitHub : 25,1 K | Nombre total de téléchargements : six millions cent mille

24. Keras

Keras est une API d'apprentissage profond conçue pour les humains, et non pour les machines. Keras respecte les meilleures pratiques en matière de réduction de la charge cognitive : il propose des API cohérentes et simples, minimise le nombre d'actions requises de la part de l'utilisateur pour les cas d'utilisation courants et fournit des messages d'erreur clairs et exploitables. Keras est si intuitif que TensorFlow l'a adopté comme API par défaut dans la version TF 2.0. 

Keras propose un mécanisme plus simple pour exprimer les réseaux neuronaux et comprend également certains des meilleurs outils pour développer des modèles, traiter des ensembles de données, visualiser des graphiques, etc.

Caractéristiques :

• Il fonctionne parfaitement à la fois sur le processeur et le processeur graphique.
• Il prend en charge presque tous les modèles de réseaux neuronaux, y compris les réseaux convolutifs, d'intégration, de regroupement, récurrents, etc. Ces modèles peuvent également être combinés pour former des modèles de plus en plus complexes.
• Keras, de nature modulaire, est extrêmement expressif, flexible et adapté à la recherche innovante.
• Il est extrêmement facile à déboguer et à explorer.

Pour en savoir plus sur Keras, veuillez consulter leur documentation officielle ou suivre ce cours d'introduction : Apprentissage profond avec Keras.

⭐ Étoiles GitHub : 60,2 K | Nombre total de téléchargements : 163 millions

25. PyTorch Lightning

PyTorch Lightning fournit une interface de haut niveau pour PyTorch. Son infrastructure performante et légère permet d'organiser le code PyTorch afin de dissocier la recherche de l'ingénierie, rendant ainsi les expériences d'apprentissage profond plus simples à comprendre et à reproduire. Il a été développé pour créer des modèles d'apprentissage profond évolutifs pouvant fonctionner de manière transparente sur du matériel distribué.

Selon le site officiel, PyTorch Lightning est conçu pour vous permettre de consacrer davantage de temps à la recherche et moins à l'ingénierie. Une refonte rapide vous permettra de :

• Exécutez votre code sur n'importe quel matériel.
• Performances et goulots d'étranglement du profil. 
• Vérification du modèle.
• Possède une précision de 16 bits.
• Veuillez exécuter la formation distribuée.

Pour en savoir plus sur cette bibliothèque, veuillez consulter son site Web officiel.

⭐ Étoiles GitHub : 25,6 K | Nombre total de téléchargements : 18,2 millions

26. JAX

JAX est une bibliothèque de calcul numérique haute performance développée par Google. Alors que PyTorch est la norme conviviale, JAX est la « voiture de Formule 1 » utilisée par les chercheurs (y compris DeepMind) qui ont besoin d'une vitesse extrême. Il permet au code NumPy d'être automatiquement compilé pour fonctionner sur des accélérateurs (GPU/TPU) via XLA (Accelerated Linear Algebra).

Sa capacité à effectuer une différenciation automatique sur les fonctions Python natives en fait un outil de prédilection pour le développement de nouveaux algorithmes à partir de zéro, en particulier dans le domaine de la modélisation générative et des simulations physiques.

⭐ Étoiles GitHub : 35K+ | Statut : Norme de recherche

Bibliothèques Python pour le traitement du langage naturel

27. spaCy

spaCy est une bibliothèque open source de traitement du langage naturel en Python, conçue pour un usage industriel. spaCy excelle dans les tâches d'extraction d'informations à grande échelle. Il est entièrement écrit en Cython, un langage soigneusement géré en mémoire. spaCy est la bibliothèque idéale à utiliser si votre application doit traiter d'importants volumes de données web.  

Caractéristiques :

• spaCy prend en charge le traitement CPU et GPU.
• Prend en charge plus de 66 langues.
• Dispose de 73 pipelines formés pour 22 langues
• Apprentissage multitâche avec des transformateurs pré-entraînés tels que BERT
• Vecteurs de mots pré-entraînés
• Vitesse de pointe
• Système de formation prêt pour la production
• Composants pour la reconnaissance d'entités nommées, l'étiquetage des parties du discours, l'analyse syntaxique, la segmentation des phrases, la classification de texte, la lemmatisation, l'analyse morphologique, la liaison d'entités et plus encore.
• Prise en charge des modèles TensorFlow et PyTorch personnalisés 
• Visualiseurs intégrés pour la syntaxe et la reconnaissance d'entités nommées (NER)
• Modèle simplifié pour la gestion des emballages, du déploiement et des flux de travail

Pour en savoir plus sur spaCy, veuillez consulter leur site web officiel ou le dépôt GitHub. Vous pouvez également vous familiariser rapidement avec ses fonctionnalités à l'aide de cette fiche pratique spaCY.  

⭐ Étoiles GitHub : 28K | Nombre total de téléchargements : 81 millions

28. Transformateurs Hugging Face

Hugging Face Transformers est une bibliothèque open source développée par Hugging Face. Les transformateurs permettent aux API de télécharger et de former facilement des modèles pré-entraînés de pointe. L'utilisation de modèles pré-entraînés peut réduire vos coûts informatiques, votre empreinte carbone et vous faire gagner du temps en vous évitant d'avoir à entraîner un modèle à partir de zéro. Les modèles conviennent à diverses modalités, notamment :

• Texte: classification de texte, extraction d'informations, réponse à des questions, traduction, résumé et même génération de texte dans plus de 100 langues.
• Images: classification d'images, détection d'objets et segmentation.
• Audio: reconnaissance vocale et classification audio.
• Multimodal: réponse à des questions sous forme de tableau, reconnaissance optique de caractères, extraction d'informations à partir de documents numérisés, classification vidéo et réponse à des questions visuelles.

La bibliothèque des transformateurs prend en charge l'intégration transparente entre trois des bibliothèques d'apprentissage profond les plus populaires : PyTorch, TensorFlow, and JAX. Vous pouvez entraîner votre modèle en trois lignes de code dans un cadre et le charger pour l'inférence dans un autre. L'architecture de chaque transformateur est définie dans un module Python autonome, ce qui les rend facilement personnalisables pour les expériences et la recherche.

La bibliothèque est actuellement disponible sous licence Apache 2.0.

Pour en savoir plus sur les transformateurs, veuillez consulter leur site web officiel ou le référentiel GitHub, ainsi que notre tutoriel sur l'utilisation des transformateurs et de Hugging Face. 

Source

⭐ Étoiles GitHub : 119K | Nombre total de téléchargements : 62 millions

29. LangChain

LangChain est le cadre d'orchestration standard de l'industrie pour les grands modèles linguistiques (LLM). Il permet aux développeurs de « relier » différents composants entre eux, par exemple en connectant un LLM (comme GPT 5.2) à d'autres sources de calcul ou de connaissances.

Il simplifie la complexité du travail avec les invites, vous permettant de créer facilement des « agents » capables d'utiliser des outils (tels qu'une calculatrice, Google Search ou un REPL Python) pour résoudre des problèmes de raisonnement en plusieurs étapes.

from langchain.chains import LLMChain
# Example: Creating a chain that takes user input and formats it 
# before sending to an LLM
chain = prompt | llm | output_parser
result = chain.invoke({"topic": "Data Science"})

⭐ Étoiles GitHub : 123K+ | Statut : GenAI Essentiel

30. LlamaIndex

Alors que LangChain gère le raisonnement, LlamaIndex gère les données. Il s'agit du principal cadre pour le RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou génération augmentée par la recherche). Il est spécialisé dans l'ingestion, l'indexation et la récupération de vos données privées (PDF, bases de données SQL, feuilles Excel) afin que les LLM puissent répondre avec précision aux questions qui s'y rapportent.

En 2025, « discuter avec vos documents » est une exigence commerciale standard, et LlamaIndex fournit les structures de données optimisées pour rendre cela efficace et sans hallucination.

⭐ Étoiles GitHub : 35K+ | Statut : RAG Standard

31. ChromaDB

Pour que les LLM puissent « mémoriser » des informations, il est nécessaire d'utiliser une base de données vectorielle. ChromaDB est une base de données vectorielle open source native pour l'IA qui est devenue la référence pour les développeurs Python. Il gère la complexité de l'intégration de texte (conversion de mots en listes de chiffres) et de leur stockage pour la recherche sémantique.

Contrairement aux bases de données SQL traditionnelles qui recherchent des mots-clés exacts, ChromaDB vous permet d'effectuer des requêtes par signification, ce qui en fait le backend de mémoire à long terme pour les applications d'IA modernes.

⭐ Étoiles GitHub : 25K+ | Statut : Norme Vector Store

Choisir la meilleure bibliothèque Python

Choisir la bibliothèque Python adaptée à vos tâches de science des données, d'apprentissage automatique ou de traitement du langage naturel est une décision cruciale qui peut avoir un impact significatif sur la réussite de vos projets. Compte tenu du vaste choix de bibliothèques disponibles, il est essentiel de prendre en considération divers facteurs afin de faire un choix éclairé. Voici quelques éléments clés à prendre en considération pour vous guider :

1. Exigences du projet

• Définissez vos objectifs: Définissez clairement les objectifs de votre projet. Veuillez identifier les tâches spécifiques, telles que la manipulation de données, la visualisation, l'apprentissage automatique ou le traitement du langage naturel, que votre projet implique.
• Comprendre la portée: Veuillez prendre en considération la portée de votre projet. Certaines bibliothèques se distinguent dans des domaines spécifiques, il est donc essentiel de faire correspondre vos besoins aux points forts d'une bibliothèque.

2. Facilité d'utilisation et courbe d'apprentissage

• Interfaces conviviales : Évaluez la facilité d'utilisation de chaque bibliothèque. Les bibliothèques dotées d'API intuitives, d'une documentation complète et d'une communauté solidaire peuvent faciliter un processus de développement plus fluide.
• Ressources pédagogiques: Veuillez vérifier la disponibilité des tutoriels, des cours et des forums communautaires pour chaque bibliothèque. Les bibliothèques disposant de ressources éducatives riches peuvent accélérer le processus d'apprentissage.

3. Soutien communautaire

• Communauté active: Une communauté dynamique et active est le signe d'une bibliothèque saine et bien entretenue. Veuillez prendre en considération le nombre de contributeurs, la fréquence des mises à jour et la réactivité aux demandes de la communauté.
• Activité GitHub: Veuillez consulter les dépôts GitHub pour les commits, les problèmes et les discussions récents. Un référentiel GitHub actif indique souvent un développement continu et un engagement de la communauté.

4. Performances et évolutivité

• Évolutivité: Veuillez prendre en considération la capacité d'évolutivité de la bibliothèque pour traiter des ensembles de données volumineux ou des calculs complexes. Certaines bibliothèques sont optimisées pour la performance et peuvent s'adapter efficacement à l'augmentation du volume des données.

5. Intégration avec l'écosystème

• Compatibilité: Veuillez vous assurer que la bibliothèque sélectionnée s'intègre parfaitement à votre infrastructure technologique existante. La compatibilité avec les autres bibliothèques, frameworks ou outils que vous envisagez d'utiliser est essentielle pour garantir la cohérence du flux de travail.

6. Considérations juridiques et relatives à la licence

• Licence: Veuillez prendre connaissance des conditions d'utilisation de chaque bibliothèque. Veuillez vous assurer que la licence est conforme aux exigences de votre projet et à toute considération juridique que votre organisation pourrait avoir.

7. Commentaires de la communauté et réputation

• Avis et témoignages: Veuillez rechercher les avis et les témoignages d'autres développeurs et scientifiques des données qui ont utilisé ces bibliothèques. Ces commentaires de première main peuvent fournir des informations utiles sur l'utilisation pratique des bibliothèques.

8. Maintenance et mises à jour continues

• Mises à jour récentes : Veuillez vérifier la date de la dernière mise à jour de la bibliothèque. Les mises à jour régulières témoignent d'une maintenance et d'améliorations continues. Il est recommandé d'éviter d'utiliser des bibliothèques qui ne sont plus activement maintenues.

9. Critères de performance

• Analyse comparative: Veuillez examiner les benchmarks de performance des bibliothèques, en particulier si la performance est un facteur critique dans votre projet. Les benchmarks peuvent vous aider à comparer la vitesse et l'efficacité de différentes bibliothèques.

10. Prise en compte des développements futurs

• Feuille de route: Veuillez examiner la feuille de route ou les plans de développement futurs pour chaque bibliothèque. Choisir une bibliothèque avec une vision claire des améliorations futures garantit un soutien à long terme pour vos projets.

En évaluant soigneusement ces facteurs, vous pouvez prendre une décision éclairée lors du choix des bibliothèques Python pour vos projets en science des données ou en apprentissage automatique. Veuillez noter que la bibliothèque la plus appropriée pour votre projet dépend des exigences spécifiques et des objectifs que vous souhaitez atteindre.

Pour démarrer votre carrière dans la science des données, veuillez suivre le cursus professionnel Data Scientist in Python.