Archives par mot-clé : développement

Classement TIOBE 2026 : Python n°1, R progresse

Le classement TIOBE de mai 2026 vient de tomber et, comme souvent, il donne un bon aperçu des tendances de popularité… avec ses angles morts. Dans cet article, on reprend les points clés : Python reste numéro 1, R gagne du terrain en atteignant son meilleur classement historique (8e), Java prend l’élan avec Java 26, tandis que MATLAB et SAS reculent fortement.

Ce que dit le classement TIOBE en mai 2026

Selon la mise à jour publiée par TIOBE, Python conserve la première place du Programming Community Index. De son côté, R atteint son meilleur classement historique en se hissant à la 8e place. Le rapport indique aussi une dynamique positive pour Java, portée par le lancement de Java 26.

À l’inverse, des reculs marqués pour MATLAB et SAS. L’idée générale qui ressort est celle d’une consolidation autour de langages utilisés dans des contextes variés, notamment côté data/statistiques.

Comment TIOBE calcule son index (et pourquoi il faut le lire avec prudence)

Le classement TIOBE est basé sur un indicateur de popularité : il s’appuie sur le nombre de résultats obtenus par des requêtes contenant le nom d’un langage. Plus précisément, TIOBE agrège des signaux issus de plusieurs moteurs et plateformes (par exemple Google, Google Blogs, MSN, Yahoo!, Baidu, Wikipédia et YouTube), avec une mise à jour mensuelle.

Cette méthode explique pourquoi l’index est à la fois utile et contesté. Plusieurs critiques sont évoquées : la surreprésentation possible des langages utilisés par des non développeurs ou des étudiants (ce qui peut gonfler certains noms comme Python), et le fait que l’index soit international, donc pas forcément aligné avec le marché français.

  • Point fort : repérer des tendances à la hausse ou à la baisse sur le marché international.
  • Point faible : ne pas confondre popularité “mesurée” et adéquation “emploi” ou “projets réels”.
  • Lecture recommandée : considérer TIOBE comme un thermomètre, pas comme un palmarès absolu.

Pourquoi Python reste n°1 (et ce que ça implique)

Le fait que Python conserve la première place n’est pas seulement un détail : ça suggère une stabilité de la demande et de l’intérêt, à la fois pour l’apprentissage, l’écosystème et les usages concrets. Même si le calcul TIOBE n’est pas “parfait”, le signal reste cohérent : Python continue d’être massivement recherché et discuté.

Pour un lecteur, l’implication la plus pragmatique est simple : si vous démarrez, Python reste un choix “faible risque” pour entrer dans de nombreux domaines (data, automatisation, web, scripting). Si vous êtes déjà développeur, l’enjeu n’est pas de “suivre le classement”, mais de vérifier que votre projet tire parti des bibliothèques et des pratiques autour de Python.

R progresse : meilleur historique et montée à la 8e place

L’autre fait marquant de ce classement TIOBE est la performance de R. L’article mentionne qu’il égale son record historique en se classant à la 8e place. Ce signal pointe vers une hausse d’intérêt (ou une meilleure visibilité) autour des usages statistiques et de la data science.

Attention toutefois : “R monte dans TIOBE” ne veut pas dire automatiquement “R recrute plus en France” ou “R est le meilleur choix pour votre contexte”. Ça indique surtout que le langage est davantage recherché/mentionné, ce qui peut refléter des cycles de formation, des publications, des communautés actives ou des projets.

Java prend de l’élan avec Java 26

Le classement TIOBE souligne aussi la progression de Java suite au lancement de Java 26. Autrement dit : l’écosystème Java continue d’être alimenté par des annonces de versions, des retours de communauté et un intérêt durable.

Pour les équipes, le point clé n’est pas de courir après “le numéro de version”, mais de s’assurer que la stack est maintenable, documentée et compatible avec les besoins produit. Dans une logique entreprise, Java reste souvent un langage de fond : la tendance TIOBE peut donc être lue comme un signal de continuité, pas comme un changement radical.

MATLAB et SAS reculent : un signal à contextualiser

Enfin, MATLAB et SAS reculent fortement. Ce type de mouvement peut correspondre à plusieurs réalités : évolution des usages, concurrence d’autres outils/open source, ou déplacement des pratiques de data vers des environnements plus largement adoptés.

Mais là encore, il faut éviter l’interprétation trop directe. Dans certains secteurs, MATLAB ou SAS peuvent rester très présents selon les contraintes réglementaires, les habitudes d’équipe ou la nature des projets. Le classement TIOBE ne remplace donc pas une analyse “terrain” (compétences existantes, besoins métiers, offres d’emploi).

Faut-il choisir un langage en se basant sur TIOBE ?

Mon avis : non, pas uniquement. Le classement TIOBE est intéressant pour comprendre des tendances de popularité, mais il ne dit pas tout sur la valeur d’un langage pour votre cas d’usage. Pour décider, je recommande de croiser au moins trois angles :

  1. Votre objectif : apprentissage, data, web, automatisation, recherche…
  2. Votre contexte : stack existante, contraintes, ressources de l’équipe.
  3. Votre marché : offres d’emploi, bibliothèques disponibles, dynamique de communauté.

Le classement TIOBE sert alors de point de départ : il vous aide à repérer ce qui attire l’attention à l’échelle mondiale. Ensuite, vous validez avec des signaux plus “proches du réel”.

Conclusion : un thermomètre utile, pas une vérité absolue

Le classement TIOBE de mai 2026 confirme une tendance : Python reste au sommet, R progresse fortement (8e), Java avance avec Java 26, tandis que MATLAB et SAS décrochent. L’intérêt principal de ce type d’index est de suivre l’évolution de la popularité.

La meilleure suite, c’est de prendre ces signaux comme une hypothèse à vérifier : regardez les projets autour de vous, les besoins de votre domaine, et la réalité des compétences recherchées. Et si vous deviez apprendre ou consolider un langage cette année, lequel choisiriez-vous — et pourquoi ?

Source : https://programmation.developpez.com/actu/383320/Python-reste-numero-1-R-gagne-en-popularite-et-atteint-son-meilleur-classement-historique-avec-la-8e-place-Java-a-pris-de-l-elan-avec-Java-26-tandis-que-MATLAB-et-SAS-sont-les-grands-perdants-selon-TIOBE/

DeepClaude : pourquoi ça agite Claude Code

DeepClaude fait parler de lui parce qu’il touche à un point très sensible dans l’IA de développement : le prix. L’idée est simple sur le papier, mais redoutable dans ses conséquences possibles. Un projet open source propose de conserver l’environnement autonome de Claude Code, tout en remplaçant le modèle sous-jacent par DeepSeek V4 Pro. D’après la source, cela permettrait d’obtenir un coût d’inférence jusqu’à 17 fois moins élevé, avec des performances jugées comparables sur une large partie des tâches.

Dit autrement, ce n’est pas seulement un nouvel outil. C’est une manière de dissocier l’interface agentique, les automatismes et les outils d’un côté, et le moteur de génération de l’autre. Et cela pose immédiatement une question : si l’expérience reste proche, qu’est-ce qui justifie encore l’écart de prix ?

DeepClaude, c’est quoi exactement ?

Selon la source, DeepClaude est un projet open source publié sur GitHub qui reprend l’environnement agentique de Claude Code : boucle autonome, outils, interface, exécution de commandes, gestion de workflows et travail sur des dépôts de code. La différence, c’est que le modèle utilisé en arrière-plan n’est plus celui d’Anthropic, mais DeepSeek V4 Pro.

C’est un point important à comprendre. Ce qui intéresse beaucoup de développeurs dans Claude Code, ce n’est pas uniquement la qualité brute du modèle, mais l’ensemble de l’expérience : capacité à lire et modifier des fichiers, à enchaîner des étapes, à lancer des commandes bash, à travailler sur une base de code entière, voire à orchestrer des sous-tâches. DeepClaude s’inscrit précisément sur ce terrain.

Pourquoi le sujet du prix revient aussi fort

Le succès de ce type d’outil vient avec une contrepartie : l’usage agentique consomme beaucoup. Quand un assistant ne se contente plus de répondre à une question, mais explore un dépôt, relit des fichiers, propose des modifications, relance des commandes et itère, la facture peut grimper rapidement.

La source rappelle la structure tarifaire de Claude Code chez Anthropic :

  • un plan Pro à 20 dollars par mois présenté comme porte d’entrée ;
  • un plan Max 5x à 100 dollars par mois ;
  • un plan Max 20x à 200 dollars par mois ;
  • et, en dehors des abonnements, une utilisation via API potentiellement bien plus coûteuse.

Elle souligne aussi qu’un quota de 44 000 tokens sur une fenêtre de cinq heures peut devenir limitant pour des usages intensifs. Pour un développeur qui travaille longtemps sur une grosse base de code, cela n’a rien d’anecdotique. On comprend alors pourquoi toute solution promettant une forte baisse des coûts attire immédiatement l’attention.

La source cite même le cas d’un développeur ayant documenté une consommation de dix milliards de tokens sur huit mois d’usage quotidien, pour un coût estimé à plus de 15 000 dollars au tarif API, contre 800 dollars avec un abonnement Max à 100 dollars par mois. Même sans généraliser ce cas à tous les profils, l’ordre de grandeur suffit à expliquer la sensibilité du sujet.

Ce que DeepClaude change dans la discussion

Avec DeepClaude, le débat ne porte plus seulement sur la qualité d’un modèle, mais sur la valeur réelle de chaque couche du produit. Si l’environnement agentique peut être conservé et que le moteur peut être remplacé par un autre modèle moins cher, alors la proposition de valeur se déplace.

En clair, plusieurs éléments se retrouvent séparés :

  • l’interface et l’expérience utilisateur ;
  • la boucle autonome et les outils ;
  • le modèle de langage lui-même ;
  • la politique tarifaire associée.

Jusqu’ici, beaucoup d’acteurs vendaient un ensemble difficile à découper. Ce type de projet montre au contraire qu’une partie du marché cherche à modulariser l’IA de développement. Pour les utilisateurs, c’est potentiellement plus de liberté. Pour les fournisseurs, c’est aussi plus de pression concurrentielle.

Un contexte déjà tendu autour de Claude Code

La source rappelle un épisode qui a visiblement marqué la communauté : fin avril, Anthropic aurait modifié sa page tarifaire pour ne plus inclure Claude Code dans le plan Pro, en le réservant aux offres Max à 100 ou 200 dollars par mois, avant de revenir en arrière quelques heures plus tard.

Ce recul rapide montre au moins une chose : le sujet est explosif. Dès qu’un outil devient central dans les habitudes de travail des développeurs, toute évolution de prix ou de quota est perçue comme un risque direct. La réaction observée sur Reddit, Hacker News et Twitter, mentionnée dans la source, illustre bien cette dépendance croissante.

Dans ce contexte, l’arrivée d’un projet comme DeepClaude tombe au moment parfait. Il ne crée pas la frustration ; il capte une frustration déjà existante.

DeepSeek V4 Pro, l’autre pièce du puzzle

La source présente DeepSeek V4 Pro comme le modèle branché derrière DeepClaude. Elle indique qu’il est sorti le 24 avril 2026 et le décrit comme un modèle de type mixture of experts avec 1 600 milliards de paramètres totaux, dont 49 milliards activés par token.

À ce stade, il faut rester prudent : l’article source met surtout en avant le rapport coût/performance et le fait que les performances seraient comparables sur environ 80 % des tâches. C’est une information intéressante, mais qui demande toujours à être interprétée avec nuance. En pratique, tout dépend du type de tâches, du niveau d’exigence, du contexte de code, de la tolérance aux erreurs et de la façon dont les tests ont été menés.

Autrement dit, comparable ne veut pas dire identique. Mais dans un marché où le coût pèse lourd, être « assez proche » peut déjà suffire à changer les arbitrages.

Ce qu’il faut retenir pour les développeurs

Si l’on s’en tient aux faits rapportés par la source, DeepClaude est surtout le signe d’une évolution du marché. Les développeurs ne veulent plus seulement le meilleur modèle possible. Ils veulent aussi un outil soutenable, prévisible en coût, et adaptable à leurs usages réels.

Les points à retenir sont donc assez simples :

  1. le coût de l’IA agentique devient un sujet majeur ;
  2. les couches techniques se découplent de plus en plus ;
  3. l’open source accélère la remise en question des offres propriétaires ;
  4. la bataille ne se joue plus uniquement sur la qualité brute, mais sur le rapport entre prix, autonomie et confort d’usage.

Pour l’instant, DeepClaude apparaît surtout comme un révélateur. Il montre qu’un environnement de développement assisté par IA peut être perçu comme trop cher, même lorsqu’il est apprécié. Et il rappelle qu’en informatique, dès qu’une brique semble surtarifée, quelqu’un finit souvent par essayer de la remplacer.

La suite sera intéressante à observer. Si ce type d’approche se confirme, les éditeurs devront sans doute mieux justifier leur prix, ou revoir leur modèle. Et pour les développeurs, cela pourrait signifier davantage de choix, ce qui n’est jamais une mauvaise nouvelle.

Source : https://intelligence-artificielle.developpez.com/actu/382809/DeepClaude-l-environnement-autonome-de-Claude-Code-branche-sur-DeepSeek-V4-Pro-dix-sept-fois-moins-cher-que-l-inference-native-d-Anthropic-pour-des-performances-comparables-sur-80-pourcent-des-taches/

T’es pas développeur tant que t’as pas développé longtemps, très longtemps

Voilà bien une vision que je partage, celle de Peter Norvig de chez Google. Selon lui l’apprentissage de la programmation prend 10 ans, car non on n’apprendra jamais à programmer en lisant un livre.

Il faut une bonne formation, être curieux, s’intéresser à plusieurs langages, et pratiquer et de différentes manières (seul, en équipe, en initiant un projet ou en reprenant un existant).

Je m’en aperçois avec l’expérience, aujourd’hui je suis capable de passer d’un langage à un autre selon le besoin, ou d’en apprendre un nouveau assez facilement. La logique est importante, pour des problèmes fonctionnels, de performance, de maintenabilité. Mais tout cela s’acquiert en programmant. La théorie est belle, mais on ne progresse qu’en butant sur les difficultés. J’ai atteint aujourd’hui un certain niveau, mais c’est bien parce que j’étais dans la pratique.
Initier des projets, ou reprendre quelque chose te fait forcément progresser, les erreurs ou différences des autres te font réfléchir et ont permis d’améliorer mes programmes et façons de faire, je sens bien que je suis plus productif, et on m’appelle très souvent aussi pour partager des avis. Cela tu ne l’as pas autrement.

Bref si vous voulez devenir développeur, commencez, et surtout pratiquez encore, encore et encore.

SourceSource

Réussir son développement

sucessful git branching model

avec GitHub précise cet article, mais en le lisant, je dirais plutôt réussir son développement tout court.

En effet un article intéressant à lire et que je recommande, tellement il reprend des notions parfois évidentes mais non respectées. On devrait toujours avoir au moins 2 branches git par exemple (master = prod, develop = en cours…). L’article a également un passage sur les tests.
Lien sur la philosophie à avoir sur la gestion de branches d’un espace de travail (relative à git mais peut être utilisée par n’importe quel autre outil de versioning).

Ah les tests… combien de fois j’ai pu répéter et signaler l’importance de tests (unitaires et fonctionnels) dans un développement. Combien de fois il a pu arriver après avoir rajouté une fonction, qu’une ancienne ne fonctionne plus car on n’avait pas testé les fonctions de l’appli. Bref faites des tests et exécutez-les ! Vous n’en gagnerez que du temps, plus votre application se développera, plus vous devez gagner du temps sur le test des fonctions antérieures à votre développement. Vous ne devez pas cliquer, écrire, soumettre un formulaire, vous devez l’automatiser dès la première fois que vous voulez tester votre application. Une fois votre test fait, ce seront ces actions que vous n’aurez pas à faire manuellement, et qui se feront donc en quelques secondes avec leur résultat.