40 % des data scientists dans la finance mondiale utilisent encore SAS au quotidien. Ce chiffre, loin d’être anecdotique, bouscule les idées reçues sur la suprématie des langages open source dans l’analyse de données. Alors que Python et R envahissent les startups et les laboratoires, SAS s’accroche solidement dans les secteurs où chaque virgule de conformité pèse des millions.
Comprendre le paysage des langages statistiques : où se situent R et SAS aujourd’hui ?
Le monde de l’analyse statistique s’organise autour de deux philosophies. D’un côté, SAS, vétéran des plateformes propriétaires, tient bon dans les domaines où le moindre écart n’a pas sa place : industrie pharmaceutique, institutions bancaires, compagnies d’assurance. Sa force ? Un environnement verrouillé, taillé pour la stabilité, capable d’absorber des montagnes de données sans défaillir. Les entreprises soumises à des exigences strictes continuent de miser sur ce socle rassurant.
De l’autre, R a su séduire les universités et les chercheurs grâce à sa liberté d’accès et à l’énergie de sa communauté. Le modèle open source, enrichi par des milliers de contributeurs, ne cesse de générer de nouveaux outils, parfois à une vitesse qui laisse les solutions propriétaires loin derrière. Ici, la flexibilité prime : chaque utilisateur peut adapter ses analyses, explorer, partager et faire évoluer ses pratiques sans contrainte commerciale.
Face à cette dualité, les analystes n’hésitent plus à panacher leurs outils. SAS intervient là où la quantité et la structure des données exigent rigueur et robustesse, tandis que R prend le relais pour l’exploration, la visualisation et la création de modèles statistiques innovants. Un point demeure : le choix du langage s’articule toujours autour de la compatibilité avec les systèmes existants et du mode de distribution, certains préférant la licence fermée de SAS, d’autres la gratuité de R.
Ce paysage hybride réinvente la façon d’aborder l’analyse de données : il ne s’agit plus d’élire un champion, mais de composer avec la complémentarité des outils.
Popularité et évolution : comment R et SAS ont conquis le monde de la data science
SAS et R racontent deux histoires bien distinctes dans l’univers de la data science. SAS, né dans les années 1970, s’est imposé comme le partenaire privilégié des grandes entreprises, misant sur la stabilité et la sécurité. Son modèle commercial a séduit les décideurs, qui trouvaient dans SAS un allié fiable pour traiter des volumes de données colossaux et garantir la conformité des analyses.
R, conçu dans les années 1990 par Ross Ihaka et Robert Gentleman, a suivi un tout autre chemin. Né du besoin d’indépendance académique, il s’est construit autour d’une dynamique communautaire féroce. Chaque utilisateur peut enrichir le langage, partager ses découvertes, inventer de nouvelles fonctions. Résultat : une bibliothèque d’outils qui s’étend sans cesse et séduit tous ceux qui cherchent à repousser les limites de l’analyse.
Un simple coup d’œil sur Google suffit à mesurer l’ampleur du phénomène : les discussions autour de R et SAS dépassent largement celles sur SPSS, Stata ou Java, preuve que ces deux langages concentrent l’essentiel de l’attention. En France, la demande pour R explose dans les offres d’emploi liées à la data science, tandis que SAS garde les faveurs des secteurs soumis à la réglementation la plus stricte. Les professionnels naviguent ainsi entre ces deux univers, adaptant leurs choix techniques à la nature de chaque projet, sans dogmatisme.
R ou SAS : quelles différences concrètes pour l’analyse de données ?
Comparer SAS et R revient à mettre en balance deux visions du traitement des données. SAS, avec sa licence payante, propose un cadre structuré où chaque étape d’analyse est encadrée, documentée, reproductible. Cette rigueur fait de lui l’outil de prédilection des milieux où l’audit et la traçabilité sont incontournables, notamment dans la santé ou la finance.
R, de son côté, se nourrit de la créativité collective. L’accès libre à son code permet d’intégrer les derniers développements en statistiques, d’expérimenter, de personnaliser les analyses. Pour l’utilisateur, c’est l’assurance de disposer d’une boîte à outils constamment renouvelée, idéale pour l’analyse prédictive, la manipulation de séries temporelles ou la création de visualisations sophistiquées.
Sur le plan technique, SAS excelle dans la gestion de volumes massifs, l’organisation stricte des jeux de données, la sécurité des traitements. Il structure les types de données pour éviter toute dérive. R, plus souple, incite à tester, explorer, mais demande à l’utilisateur d’être vigilant sur la cohérence des formats, sous peine de surprises lors de l’agrégation ou de la modélisation.
L’environnement de travail influe également sur le choix : SAS s’intègre dans des infrastructures sur mesure, interagit avec les systèmes d’information existants. R, universel, fonctionne sur la plupart des plateformes, ce qui facilite le partage de scripts entre chercheurs, équipes projet ou étudiants. Cette accessibilité encourage la collaboration et l’innovation en continu.
Choisir le bon outil selon vos besoins : usages, avantages et limites de chaque langage
Pour sélectionner l’outil le plus adapté, plusieurs facteurs entrent en jeu : secteur d’activité, taille des jeux de données, exigences réglementaires ou besoins d’innovation. SAS continue de séduire les organisations qui veulent fiabiliser leur gestion de données et sécuriser chaque étape du processus analytique. Dans les hôpitaux, les laboratoires ou les banques, il garantit la traçabilité et la reproductibilité, des critères non négociables. Son mode fermé et son intégration dans des infrastructures déjà en place rassurent les directions qui ne veulent pas de surprise.
En quête de liberté et d’agilité, de nombreux analystes adoptent R. Sa communauté ne cesse d’enrichir l’écosystème avec de nouveaux packages, des fonctions statistiques pointues, des outils de visualisation dernier cri. Son adaptabilité à tous les systèmes d’exploitation, de Windows à Linux, lui ouvre la porte de tous les environnements, des universités aux startups innovantes.
Voici un aperçu synthétique des points forts de chaque langage :
- SAS : réputé pour sa stabilité, son respect scrupuleux des normes et son efficacité sur des volumes de données imposants.
- R : apprécié pour son dynamisme, sa capacité d’innovation, sa flexibilité et la diversité de ses outils de visualisation.
Dans la réalité, SQL complète souvent ce duo pour interroger et manipuler d’immenses bases de données. L’enjeu actuel ? Savoir articuler ces différents outils au service de la business intelligence : intégrer, transformer, analyser, présenter. La multiplication des langages oblige à des arbitrages éclairés, selon les objectifs, la complexité des projets et les contraintes du terrain.
La data science, aujourd’hui, n’est plus une question de choix unique. C’est un terrain de jeu où la complémentarité des outils fait toute la différence. Face à la complexité grandissante des données, miser sur l’intelligence collective et la bonne combinaison de savoir-faire s’impose. La prochaine révolution ne viendra peut-être pas d’un langage, mais de leur alliance.
