Pourquoi Python ?
Python est notre second langage de prédilection, après TypeScript. Nous l’utilisons quand il apporte plus que Node.js :
- IA et machine learning : l’écosystème (PyTorch, LangChain, LlamaIndex) est imbattable
- Data processing : Pandas, Polars, DuckDB sont des outils de référence
- Scripts métier : lisibilité, rapidité de prototypage
- Communauté scientifique : beaucoup de clients ont des équipes data qui parlent Python
Nos frameworks
Pour les API
- FastAPI : moderne, typé, rapide, documentation auto
- Flask (legacy, on maintient mais on ne démarre plus dessus)
Pour l’IA
- LangChain : orchestration d’agents
- LlamaIndex : RAG et indexation
- OpenAI / Anthropic SDK : directement pour les use cases simples
- Pydantic : validation et schéma
Pour le data
- Pandas : manipulation tabulaire classique
- Polars : alternative rapide à Pandas (Rust backend)
- DuckDB : OLAP embarqué, brillant
Cas d’usage typiques
- Pipelines IA : extraction → embedding → stockage → recherche
- Scripts de migration : ancien ERP → nouveau SAAS
- ETL : ingestion de données depuis des sources variées
- APIs spécialisées (computer vision, NLP, scoring)
- Agents conversationnels métier
Architecture hybride TypeScript / Python
Une approche qu’on pratique souvent : TypeScript pour l’app (front + API principale), Python en microservice pour les traitements IA ou data. Communication via API REST ou queue (Redis, RabbitMQ).
Avantage : chaque langage fait ce qu’il fait le mieux, sans sacrifier la cohérence.
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