Apprendre Python en 2026 : la nouvelle approche indispensable

Une dernière chose dont je voulais vraiment parler cette année, c’est comment vous devriez vous y prendre pour apprendre Python en 2026, en raison des récents développements dans le domaine de l’IA générative.

Si l’on parle d’intégration LLM, si l’on parle d’application RAG, l’apprentissage de Python est devenu une nécessité et la meilleure façon d’aborder Python en 2026, c’est précisément ce dont je vais parler dans cet article.

Une nouvelle approche pour 2026

Mais quand on parle de 2026, beaucoup de gens vont certainement essayer de se lancer dans le domaine de l’IA. Nous devons réfléchir à une meilleure approche, une approche efficace pour apprendre Python, afin que vous puissiez aller de l’avant et essayer de le mettre en œuvre où vous le souhaitez.

Lorsque nous parlons de toutes ces choses, le plus important sera de discuter de la manière dont vous devriez aborder l’apprentissage de Python. J’ai divisé tout ce qui concerne Python en quatre approches différentes.

Si vous examinez les différents types d’éditeurs, certains d’entre eux sont comme Google Anti-Gravity, vous avez Cursor, vous avez VS Code, vous pouvez utiliser celui que vous voulez, mais dans toutes ces sessions en direct, nous nous concentrerons sur différents types d’éditeurs. J’ai utilisé presque tous les types d’éditeurs et je trouve que Cursor et VS Code sont parfois utiles, j’utilise aussi Google Anti-Gravity et tout le reste.

Ensuite, lorsque nous passons au deuxième module important, le gestionnaire de paquets UV, tout le monde utilise aujourd’hui ce gestionnaire de paquets UV. Si vous vous souvenez, avant, nous utilisions conda, nous utilisions pip, vous savez, créer un environnement et le gérer était une question très compliquée, beaucoup de gens rencontraient différents types de problèmes dans leurs systèmes. Le gestionnaire de paquets UV est très important. Vous devez savoir comment l’utiliser, depuis la création d’un environnement, la création d’un environnement avec différentes versions de Python, jusqu’à la gestion de toute la structure du projet. Le gestionnaire de paquets UV vous permettra de faire tout cela très facilement.

La raison est très simple. Ce gestionnaire de paquets UV est rapide car il est écrit en Rust. Rust est un langage de programmation, un langage de programmation ultra rapide. Grâce à cela, tout le monde devrait désormais se concentrer sur le gestionnaire de paquets UV.

Intégration LLM

Passons maintenant au troisième point important, car de nombreuses personnes, après avoir acquis les bases de Python, ils s’arrêtent maintenant en raison des progrès réalisés dans le domaine de l’IA générative. L’intégration LLM est désormais indispensable, même pour un simple développeur Python, même pour un développeur Python qui travaille sur une application web, qui travaille sur une application de bureau ou même qui travaille sur la création d’API, et tous devraient également se concentrer sur les intégrations LLM.

L’intégration LLM consiste à savoir comment procéder et à savoir intégrer et créer tout type de modèles LLM à l’aide du langage de programmation Python. Vous pouvez bien sûr utiliser différents frameworks, mais je vous suggère également d’aller directement voir, par exemple, si je veux utiliser OpenAI. Le modèle OpenAI dispose de sa propre bibliothèque Python, et vous pouvez utiliser du code Python simple pour intégrer tous ces éléments, comme OpenAI, Google Gemini, etc.

Si vous utilisez un framework, c’est comme s’il y avait une couche supplémentaire par-dessus les API que nous utilisons spécifiquement, quels que soient les modèles LLM comme OpenAI, Google Gemini, etc. Il y aura donc une couche supplémentaire, ce qui ralentira considérablement le processus. Si vous essayez d’utiliser directement Python, vous pouvez directement intégrer OpenAI, Google Gemini ou utiliser des modèles cloud Anthropic, etc. À l’aide d’un code Python simple, vous devez également savoir comment procéder pour intégrer LLM.

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Sortie structurée et modules importants

En raison des progrès réalisés dans le domaine de l’IA générative, il existe un élément très important appelé « sortie structurée ». La sortie structurée est importante, car nous intégrons la plupart de nos applications avec des modèles LLM. Le LLM doit donc générer une sortie de manière structurée.

Pour générer une sortie structurée spécifique, nous disposons de modules encore plus performants, tels que Pydantic. Pydantic est également doté d’une fonction de validation des données. C’est un module très important. Tout le monde doit désormais l’apprendre si vous travaillez spécifiquement avec des LLM.

Il existe également ce qu’on appelle l’E/S asynchrone. Il s’agit également d’un module très important qui a récemment fait son apparition et qui vous aidera certainement à effectuer un appel asynchrone en ce qui concerne le LLM.
Donc, un appel synchrone par rapport au LLM ou effectuer une tâche par rapport à un appel synchrone.
De nos jours, beaucoup de gens ne se concentrent pas sur le multithreading et le multitraitement. Je pense que vous devriez comprendre ce sujet. C’est un très bon sujet, mais grâce à asyncio, vous pourrez désormais effectuer ces deux tâches très facilement.

La raison principale pour laquelle j’aborde ce sujet est qu’il vous aidera certainement à devenir un très bon développeur Python. Vous avez couvert les bases de Python. Avant cela, vous avez couvert le gestionnaire de paquets UV, comment créer un environnement, comment construire un projet, comment construire un projet de bout en bout, comment construire une structure de projet, comment créer le paquet du projet, tout et n’importe quoi.

J’ai ensuite parlé de l’intégration LLM. Vous devez absolument savoir, à l’aide du langage de programmation Python, comment procéder pour réaliser l’intégration LLM, puis certains modules importants tels que Pydantic, TypedDict, asyncio, où vous réfléchissez à la sortie structurée. Vous savez qu’asyncio est destiné à d’autres fins, mais Pydantic pour la validation des données et tout le reste.

Si vous utilisez également des bibliothèques telles que LangGraph, CrewAI partout, le module Pydantic est indispensable, car Pydantic est un module très important dans son ensemble.

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Codage assisté

Il y a une chose très importante que j’ai oublié de mentionner, c’est le codage assisté.

Beaucoup de gens pensent qu’après s’être entraînés, s’ils se sont améliorés, ils ont compris comment mettre en œuvre beaucoup de choses. Vous pouvez également, puisque vous utilisez un éditeur intelligent, poser directement la question aux agents et leur demander d’effectuer la tâche si vous voulez vraiment être beaucoup plus productif.

Questions fréquentes

Quelle est la nouvelle approche pour apprendre Python en 2026 ?

La nouvelle approche pour apprendre Python en 2026 consiste à se concentrer sur quatre domaines clés : les fondamentaux de Python, le gestionnaire de paquets UV, l’intégration LLM et les modules importants tels que Pydantic et asyncio. Cette approche est conçue pour préparer les développeurs aux progrès de l’IA générative et à l’importance croissante de l’intégration LLM dans diverses applications.

Pourquoi le gestionnaire de paquets UV est-il important pour le développement Python ?

Le gestionnaire de paquets UV est important car il est écrit en Rust, ce qui le rend extrêmement rapide. Il simplifie le processus de création d’environnements, de gestion des différentes versions de Python et de traitement des structures de projets, qui étaient auparavant des tâches difficiles à réaliser avec des outils tels que conda et pip.

Pourquoi les développeurs Python devraient-ils s’informer sur l’intégration LLM ?

Les développeurs Python devraient se former à l’intégration LLM, car celle-ci est devenue essentielle dans le paysage actuel du développement. Même les développeurs travaillant sur des applications web, des applications de bureau ou des API doivent comprendre comment intégrer les modèles LLM. Il est plus efficace d’apprendre à intégrer directement des modèles tels que OpenAI, Google Gemini ou Anthropic à l’aide de code Python simple que d’utiliser des frameworks qui ajoutent des couches d’encapsulation.

Qu’est-ce qu’une sortie structurée et pourquoi est-elle importante ?

Une sortie structurée désigne la génération de réponses LLM dans un format spécifique et organisé. Cela est important car, lors de l’intégration d’applications avec des modèles LLM, le fait d’avoir des sorties structurées rend les données plus utilisables et plus fiables. Des modules tels que Pydantic sont essentiels à cet égard, car ils fournissent des capacités de validation des données qui garantissent que les sorties LLM sont conformes à la structure attendue.