Baisse de l’indice Tiobe de SQL
Au fil des décennies, SQL a été le protocole de base qui alimente les données structurées dans tous les secteurs, de la finance à la logistique. Il est cohérent, fiable et pratiquement universel lorsqu’il s’agit de bases de données relationnelles. Mais aujourd’hui, nous assistons à un changement dans la façon dont le monde de la programmation le considère. Selon l’indice Tiobe Indexde juin 2025, SQL est tombé à la 12e place, sa position la plus basse depuis qu’il a été inclus dans le classement. C’est remarquable. Ce n’est pas parce que SQL disparaît, car ce n’est pas le cas, mais parce que le terrain est en train de changer.
L’indice Tiobe utilise des mesures provenant de plus de 20 sources en ligne, dont Google, Bing, Amazon et Wikipedia, pour évaluer la popularité relative d’un langage parmi les développeurs et les organisations du monde entier. Lorsque le langage SQL sort du top 10, les dirigeants doivent y prêter attention, non pas pour paniquer, mais pour se préparer. C’est le signe d’une évolution de la demande des développeurs et d’un changement dans les préférences de conception des systèmes.
Cela ne signifie pas que SQL est obsolète. Il reste l’épine dorsale de la plupart des systèmes de données structurées, des systèmes ERP, des bases de données transactionnelles, des systèmes financiers, et la liste est longue. Ce qui se passe en revanche, c’est que le paysage des données est devenu multidimensionnel. Les schémas fixes et les lignes tabulaires ne sont plus suffisants pour le type d’analyse décisionnelle ou de modélisation de l’IA que souhaitent les entreprises. Les gens veulent de la vitesse, de la flexibilité et un accès distribué. SQL joue de nombreux rôles fondamentaux, mais ce n’est pas le meilleur outil pour traiter des données non structurées ou en temps réel.
Si votre entreprise ne travaille qu’avec des ensembles de données structurées, SQL reste la norme. Mais si vous construisez quelque chose qui doit exploiter des données massives et non structurées, comme les pipelines d’IA, l’analyse des flux de logs ou l’intelligence des données sociales en temps réel, alors l’architecture de votre système doit être plus performante. La chute du classement est un signal, non pas de non-pertinence, mais de limitation. Les chefs d’entreprise devraient interpréter cela non pas comme une raison de se débarrasser de SQL, mais comme une raison d’investir dans des systèmes complémentaires qui comblent les lacunes que SQL ne couvre pas bien.
Conclusion : SQL reste essentiel, mais son classement inférieur dans les mesures d’utilisation par les développeurs reflète un changement plus important vers une infrastructure de données flexible et multi-modèle. Si vous construisez en pensant à l’avenir, vous devez vous y préparer dès maintenant.
L’essor du NoSQL et la demande induite par l’IA
Nous assistons à un changement radical dans la manière dont les entreprises abordent les systèmes de données, non pas parce que SQL est défectueux, mais parce que de nouveaux types de données et de cas d’utilisation ont dépassé sa conception initiale. L’intelligence artificielle est l’un des principaux moteurs de cette évolution. L’intelligence artificielle ne fonctionne pas sur des lignes propres et structurées, mais sur de grands volumes de données désordonnées et non structurées, d’images, de journaux, de langage, de modèles de comportement. Pour ce type de charge de travail, les systèmes NoSQL sont plus efficaces.
Paul Jansen, PDG de Tiobe, s’est exprimé directement sur ce point : « SQL restera l’épine dorsale et la lingua franca des bases de données pour les décennies à venir. Cependant, dans le domaine en plein essor de l’IA, où les données sont généralement non structurées, les bases de données NoSQL sont souvent mieux adaptées. » Il a raison. Vous n’avez pas besoin de remplacer SQL. Vous devez simplement reconnaître qu’il n’est pas conçu pour gérer des données dynamiques, peu typées ou non structurées à grande échelle.
Les plateformes NoSQL telles que MongoDB, Cassandra et Redis offrent un autre type de flexibilité. Elles permettent aux entreprises d’adapter leurs modèles de données plus rapidement, sans avoir à prédéfinir des schémas de tables complexes ou à essayer d’intégrer des données incohérentes dans des modèles rigides. Ceci est particulièrement utile dans les initiatives d’IA, où la variété et le volume des données sont à la fois imprévisibles et élevés.
Cette tendance est également liée à la domination croissante des langages à typage dynamique comme Python. Les développeurs qui travaillent avec Python ne sont pas intéressés par la verbosité ou une structure rigide si cela ralentit le prototypage et l’itération. Les systèmes qui favorisent un développement rapide et flexible gagnent dans cet environnement. NoSQL est l’un de ces systèmes.
Pour les dirigeants qui investissent dans la transformation numérique ou l’IA, ignorer NoSQL signifie passer à côté de la vitesse, de l’évolutivité et de la réactivité en temps réel. Il ne s’agit pas de choisir un type de base de données plutôt qu’un autre. Il s’agit d’utiliser le bon outil pour les bonnes données. Transaction structurée ? SQL. Flux de contenu variable ou données de capteurs en grand volume ? NoSQL.
Le choix est stratégique. Les données devenant de plus en plus complexes, les entreprises qui adoptent des architectures modulaires et multi-modèles vont créer des avantages concurrentiels plus rapidement. L’essor de NoSQL n’est pas une menace pour SQL, c’est le reflet d’une capacité accrue et de nouvelles exigences. Les systèmes que vous concevez aujourd’hui doivent pouvoir traiter des données structurées et non structurées côte à côte, sans céder à la pression. Il ne s’agit pas d’un battage médiatique, mais d’une réalité opérationnelle.
Débat sur le statut de SQL en tant que langage de programmation
Le rôle de SQL dans le monde de la programmation a été débattu pendant des années, non pas à cause de son utilité, mais à cause de la façon dont les gens définissent ce qu’est un langage de programmation. Ce débat a moins porté sur la fonction que sur la classification. En 2004, SQL a été retiré de l’index de programmation Tiobe après que des critiques aient affirmé qu’il ne s’agissait pas d’un véritable langage de programmation. Cette décision a été maintenue jusqu’en 2018, date à laquelle SQL a été reconnu comme Turing-complet, un critère clé pour les langages de programmation, et a été réintroduit dans l’index.
Ce va-et-vient est important, en particulier lorsque vous dirigez une organisation qui investit massivement dans sa pile technologique. Les outils tels que SQL évoluent au sein de leur écosystème, mais les changements dans la perception des développeurs peuvent affecter les décisions en matière de recrutement, de formation et d’architecture. Lorsque les développeurs cessent de considérer une technologie comme « d’avant-garde », cela ne signifie pas que l’outil a perdu sa fonctionnalité, mais simplement qu’il n’est plus au cœur de la dynamique d’innovation.
D’un point de vue commercial, le débat autour de SQL est moins important que les résultats qu’il permet d’obtenir. Le langage SQL continue de gérer chaque jour des milliards de dollars de transactions mondiales. S’il semble « différent » des autres langages, c’est parce qu’il remplit une fonction spécifique : interagir efficacement avec les bases de données. Ce niveau d’attention ne le prive pas de sa légitimité, il lui donne de la clarté.
Néanmoins, la reclassification de 2018 nous rappelle que le secteur des technologies n’est pas statique et qu’il se redéfinit régulièrement. Les dirigeants doivent se tenir au courant non seulement des évolutions techniques, mais aussi de ces changements de définition qui influencent les filières d’embauche, la conception des programmes d’études, les certifications des systèmes et les investissements dans les plateformes.
Les entreprises qui s’appuient fortement sur des données structurées, par exemple pour les rapports de conformité, les opérations de la chaîne d’approvisionnement ou les systèmes de relations avec la clientèle, devraient considérer SQL non pas comme une vieille technologie, mais comme une technologie spécialisée. Qu’il corresponde ou non à la définition classique d’un langage de programmation n’est pas la question. Ce qui compte, c’est qu’il offre rapidité, clarté et précision dans des domaines où ces éléments sont encore déterminants.
La documentation, les normes et les parcours de développement professionnel évoluent en fonction de ces changements de classification. Le fait d’en être conscient permet de ne pas avoir à se rattraper plus tard.
La domination de Python dans le classement des langages de programmation
Python continue de dominer les métriques de l’industrie et l’adoption pratique. Il est classé premier dans l’indice Tiobe de juin 2025 avec une note de 25,87 %, et il détient une avance encore plus grande dans l’indice PYPL avec 30,63 %. Il ne s’agit pas d’une avance marginale, mais bien d’une avance significative. Python est clairement le langage préféré pour un large éventail de développeurs, en particulier dans les domaines à forte croissance tels que l’IA, l’apprentissage automatique et la science des données.
Sa simplicité et sa flexibilité le rendent accessible aux nouveaux programmeurs comme aux plus expérimentés. Mais sa popularité reflète également des évolutions plus profondes du marché. Python est rapide à déployer, s’appuie sur un vaste écosystème de bibliothèques et s’adapte très bien à différents domaines, qu’il s’agisse de créer des flux de travail automatisés, de développer des modèles d’intelligence artificielle ou d’intégrer des API.
Pour les entreprises, cela est important car les préférences linguistiques influencent les décisions en matière de talents, la compatibilité des cadres et la longévité des bases de code. Si vos équipes travaillent dans un environnement où la vitesse d’itération, le support open-source et l’accès à des outils validés par la communauté sont appréciés, Python apparaîtra systématiquement en haut de la matrice de décision. Les fournisseurs, les développeurs, les institutions académiques, tous construisent activement autour de Python. Cette dynamique ne fait qu’accroître sa valeur.
Au niveau de l’entreprise, l’adoption de Python ne consiste pas seulement à s’aligner sur les préférences des développeurs. Il s’agit de performances à grande échelle : cycles de R&D plus rapides, intégration plus facile des équipes techniques et compatibilité avec les plateformes de données modernes. Des plateformes majeures comme TensorFlow, PyTorch et Pandas, qui sont toutes des piliers de l’IA et de l’analytique, sont natives de Python. Cet alignement réduit les frictions dans votre architecture et accélère les résultats exploitables.
Les décideurs doivent comprendre que les investissements dans les systèmes basés sur Python sont orientés vers l’avenir. Maintenir des capacités internes en Python n’est pas seulement une décision tactique, c’est aussi une bonne stratégie. C’est là que la plupart des innovations en matière d’IA et de données se produisent déjà, et ce rythme ne fera que s’accélérer. Si votre feuille de route technique comporte de l’IA, de l’automatisation ou de l’analytique, vos équipes devraient maîtriser Python, car le reste de l’écosystème le fait déjà.
Faits marquants
- La baisse de popularité de SQL est le signe d’un changement d’orientation des développeurs : SQL est passé à la 12e place de l’indice Tiobe de juin 2025, reflétant sa pertinence réduite dans des environnements de données en évolution rapide. Les dirigeants devraient évaluer si leurs architectures sont trop dépendantes de systèmes structurés qui ne s’adaptent pas aux défis actuels en matière de données.
- L’essor de NoSQL suit directement l’adoption de l’IA et les besoins en données non structurées : L’accélération de l’IA et de l’analyse en temps réel a accru la confiance dans les systèmes NoSQL, qui offrent la flexibilité et l’évolutivité qui font défaut à SQL dans ces domaines. Les dirigeants devraient investir dans une infrastructure de données hybride qui prend en charge les charges de travail structurées et non structurées.
- Le débat sur la classification du langage SQL met en évidence la nécessité d’actualiser les perspectives sur les technologies existantes : Autrefois exclu des principaux classements en raison de ses limites perçues, le reclassement de SQL en tant que langage Turing-complet met en évidence la façon dont les outils existants peuvent évoluer. Les dirigeants devraient réexaminer les hypothèses dépassées concernant leur pile technologique afin d’éviter des décisions d’investissement inadaptées.
- La domination de Python montre où se dirigent l’énergie et l’innovation des développeurs : Python est en tête de tous les principaux indices en raison de sa simplicité, de son adaptabilité et de son intégration profonde avec l’IA et les plateformes de données. Les dirigeants devraient s’assurer que leurs équipes maîtrisent Python afin de rester en phase avec la concentration des talents techniques et des écosystèmes logiciels.
