Les langages de programmation ne cessent de se transformer, portés par les besoins accrus en intelligence artificielle, interopérabilité multi-plateforme, sécurité, mais aussi par des enjeux géopolitiques autour de la souveraineté numérique. En 2025, trois grandes dynamiques structurent cette évolution :
Tendance 1 : Consolidation des Écosystèmes Multi-Plateformes
Kotlin Multiplatform devient production-ready
En 2025, Kotlin Multiplatform atteint un haut niveau de maturité. JetBrains a livré KMP 1.0 stable, facilitant le partage de logique métier entre Android, iOS, Web, desktop et même backend via Ktor.
✅ Nouveauté 2025 : L’intégration avec Compose Multiplatform permet une UI unifiée sur mobile, desktop et web.
Avantages actualisés :
- Compilation native optimisée avec K2.
- Meilleure intégration dans les IDE, notamment IntelliJ et Android Studio.
- Utilisation croissante dans les fintechs et startups mobiles (ex. : Revolut, Basecamp).
Flutter 4 & Dart 3.5 : vers la convergence mobile/web/IA
Flutter continue d’évoluer avec Flutter 4, qui inclut désormais des capacités d’IA embarquée, grâce à l’intégration de TensorFlow Lite et Gemma (LLM léger de Google).
Points forts 2025 :
- Performance améliorée avec l’engine Impeller par défaut.
- Support de l’architecture WebAssembly.
- Premiers modules de Flutter GenAI UI Components.
Tendance 2 : Sécurité, Mémoire et Langages Systèmes
Rust : le standard de la sécurité mémoire
Rust est désormais langage officiel au sein de la fondation Linux et de Microsoft pour les projets bas-niveau. Son intégration dans les composants critiques de Windows (kernel drivers) confirme son statut.
Actualités 2025 :
- Support dans le noyau Linux en production (Rust-for-Linux stable).
- Déploiement dans les navigateurs (Firefox, Brave) et les serveurs cloud (AWS Firecracker).
- Certification ISO en cours pour l’adoption industrielle.
Go 1.22 : stabilité, légèreté, cloud-native
Golang reste le choix privilégié pour le cloud computing et les microservices. En 2025, la version 1.22 apporte :
- Un ramasse-miettes (GC) temps réel optimisé,
- Une meilleure gestion des erreurs via
try, - Des performances renforcées pour le traitement parallèle.
Utilisé massivement dans : Kubernetes, Prometheus, Terraform, et les plateformes DevOps comme GitLab.
Tendance 3 : Langages pour l’IA Générative & Quantique
Python : leader incontesté, mais challengé
En 2025, Python reste dominant dans l’IA (notamment via PyTorch, TensorFlow, LangChain) mais se confronte à ses limites de performance. Pour les modèles LLM, des alternatives apparaissent.
Innovations 2025 :
- Python 3.13 avec interpréteur plus rapide (Faster CPython Project).
- Popularité croissante de pydantic, FastAPI et polars pour le traitement de données en IA.
Julia : adoption renforcée en recherche avancée
Julia gagne du terrain dans les applications scientifiques, financières et quantiques, notamment grâce à sa compatibilité avec CUDA pour le calcul GPU.
Cas d’usage en 2025 :
- Analyse quantitative haute fréquence (HFT).
- Optimisation industrielle & simulations climatologiques.
- Projets open-source de la NASA & du MIT.
Mojo : l’étoile montante pour l’IA
Développé par Modular, Mojo combine la performance du C avec la syntaxe de Python. En 2025, il attire de plus en plus d’attention grâce à :
- Son compilateur ultra-performant,
- Son intégration avec les modèles IA en local (Tiny LLMs),
- Sa compatibilité avec Python via
import python.
Tendance 4 : Vers une Programmation Augmentée par l’IA
En 2025, la programmation assistée par IA (Copilot, CodeWhisperer, Starcoder) devient une norme, modifiant le rôle du développeur :
- Moins d’écriture manuelle de code, plus de supervision logique.
- Importance accrue du prompt engineering dans la génération de code.
- Des langages plus « AI-friendly » comme TypeScript, Python et Kotlin sont privilégiés.
Conclusion
Les langages de programmation en 2025 reflètent trois priorités majeures : polyvalence multi-plateforme, sécurité mémoire, et compatibilité IA.
Les développeurs doivent maîtriser au moins un langage système (ex. Rust), un langage IA (ex. Python/Mojo), et un langage cross-platform (Kotlin/Flutter) pour rester compétitifs.
FAQ
Python, Rust, Go, Kotlin, et TypeScript sont en tête selon GitHub Octoverse et le classement TIOBE.
Oui, en particulier pour les projets systèmes, embarqués, sécurité ou edge computing.
Non, elle les complète. Les développeurs doivent apprendre à collaborer avec l’IA.
Sources
- JetBrains – Kotlin Multiplatform
- Flutter by Google
- Rust Language
- Go Language
- Python AI & ML
- Julia Language
