R pour le machine learning : pourquoi changer de langage quand on peut rester dans le sien ?
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Le plus grand obstacle au ML pour les utilisateurs de R, ce n’est pas R. C’est de croire qu’il faut passer à Python.
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R pour le machine learning : pourquoi changer de langage quand on peut rester dans le sien ?
Le plus grand obstacle au ML pour les utilisateurs de R, ce n’est pas R. C’est de croire qu’il faut passer à Python.
Je suis formatrice en machine learning avec R, mon biais est assumé. Cet article reflète ma conviction pédagogique, pas une vérité universelle !
R vs Python : la mauvaise question
Soyons honnêtes : Python est le langage dominant pour le machine learning. Ce n’est pas un débat, c’est un fait. La majorité des librairies, des tutoriels, des offres d’emploi, tout tourne sous Python. Alors pourquoi faire du ML en R ?
Ce n’est pas pour contester la suprématie de Python. C’est parce que la vraie question n’est pas « quel est le meilleur langage pour le ML ? » mais « comment se lancer dans le ML quand on est à l’aise en R et pas prêt à changer de langage ? »
Ma propre expérience m’a aidée à comprendre ça. Pendant ma thèse, j’ai appris le ML directement en Python, c’était imposé par le contexte, et à ce moment là, c’était le bon choix. Mais ce que j’ai retenu de cette expérience, ce ne sont pas des lignes de code Python, ce sont des concepts : comment on sépare ses données, pourquoi on valide un modèle, ce que signifie vraiment une métrique de performance. Ces concepts, ils n’appartiennent à aucun langage.
C’est ça, l’argument central. Le ML s’apprend avec des idées, pas avec une syntaxe. Et si vous êtes à l’aise en R, vous pouvez acquérir ces idées dans R, sans la friction supplémentaire d’un nouveau langage.
Pour les utilisateurs de R qui veulent se lancer, la question n’est pas « R ou Python ? ». La question est : « est-ce que je dois changer de langage pour apprendre le ML ? ». Et la réponse est non.
Ce que R permet vraiment de faire en ML
L’écosystème tidymodels est une interface sérieuse pour le machine learning. Il ne s’agit pas d’un package unique mais d’une collection de packages cohérents, chacun dédié à une étape du pipeline : rsample pour séparer les données, recipes pour les prétraiter, parsnip pour spécifier et entraîner les modèles, tune pour optimiser les hyperparamètres, yardstick pour évaluer les performances. On peut y faire de la régression, de la classification, de la validation croisée, de l’optimisation… : toutes les briques fondamentales du ML appliqué.
Ce n’est pas un jouet pédagogique. C’est un outil utilisé sérieusement, avec une communauté active et un écosystème en croissance constante (Figure 1). Mais l’argument le plus fort n’est pas technique, il est cognitif.
Apprendre le ML, c’est déjà beaucoup. Comprendre pourquoi on sépare ses données, ce que mesure vraiment une AUC, comment fonctionne la régularisation, pourquoi un modèle qui performe parfaitement à l’entraînement est suspect… : tout ça demande du temps et de l’attention. Si en parallèle vous devez apprendre une nouvelle syntaxe, de nouveaux packages, de nouveaux réflexes, vous divisez cette attention en deux.
Si vous connaissez déjà R, vous pouvez concentrer toute votre énergie sur les concepts. C’est là que se joue l’apprentissage.
Et une fois ces concepts solides, la transition vers Python devient beaucoup moins intimidante. Vous savez ce que vous cherchez à faire : il ne reste qu’à apprendre à le dire dans une autre syntaxe. Les LLMs rendent ça encore plus accessible : si vous comprenez ce que fait un pipeline tidymodels, vous pouvez demander à un assistant IA de vous montrer l’équivalent en scikit-learn.
Mais, et c’est essentiel, cette transition ne fonctionne que si les concepts sont vraiment acquis ! Un LLM peut générer du code Python qui a l’air juste et qui ne l’est pas. Il peut oublier de standardiser les variables, évaluer un modèle sur les mauvaises données, choisir une métrique inadaptée. Si vous ne savez pas ce que vous cherchez à faire, vous n’avez aucun moyen de détecter ces erreurs. La compréhension n’est pas optionnelle : c’est elle qui vous permet de garder le contrôle, quel que soit le langage.
Les limites, honnêtement
R pour le ML, c’est une porte d’entrée. Et comme toute porte d’entrée, elle ne mène pas partout.
Le deep learning avancé, c’est Python. Les grandes librairies (PyTorch et TensorFlow) sont pensées pour Python, maintenues pour Python, documentées pour Python. Il existe des interfaces R, mais elles tournent sous le capot en Python, et elles accusent souvent un retard sur les versions originales. Si votre objectif est de fine-tuner des grands modèles de langage ou de construire des architectures de vision par ordinateur sur mesure, R ne sera pas votre outil final.
La mise en production est aussi plus compliquée. Déployer un modèle R dans un environnement de production reste moins standard que l’équivalent Python, et vous trouverez moins de ressources, moins de collègues qui l’ont fait avant vous.
L’écosystème est plus petit, et tidymodels fait des choix qui ont des conséquences concrètes. Par exemple, un Random Forest entraîné via parsnip avec le moteur ranger n’expose que 3 hyperparamètres tunables, là où scikit-learn en propose une dizaine. Pour quelqu’un qui apprend, c’est un avantage : moins de complexité, plus de clarté. Pour quelqu’un qui veut optimiser finement un modèle en production, ça peut devenir une contrainte.
Mais il faut mettre ces limites en perspective. Ce sont les limites d’une porte d’entrée, pas celles d’un mur. L’objectif n’est pas de faire tout votre ML en R pour toujours, c’est d’acquérir des bases solides dans un environnement que vous maîtrisez déjà, pour ensuite aller où vous voulez. Et si votre travail ne vous emmène jamais vers du deep learning ou de la mise en production à grande échelle, tidymodels couvre très largement ce dont vous avez besoin. R n’est pas Python. C’est précisément pour ça qu’il est utile ici.
Alors, envie de découvrir le machine learning avec R ?