Python est la lingua franca de l’IA : nous l’utilisons pour construire des pipelines de données, des API et des micro-services fiables. Interfaces nettes et typage strict maintiennent la maintenabilité à mesure que le système grandit. On privilégie la simplicité quand elle apporte le meilleur retour.
Les bases de code sont testées dès le premier jour, avec contrôle de types (mypy) et linters pour la cohérence. La CI exécute tests unitaires, d’intégration et property-based pour bloquer les régressions. Cette discipline transforme les prototypes en produits durables.
Quand la performance compte, nous profilons puis optimisons les points chauds via NumPy vectorisé, Cython ou Numba. L’I/O asynchrone et le batching maintiennent un débit élevé sans sur-provisionnement. Résultat : un Python agréable à développer et assez rapide pour la production.
