En Humanités Numériques, les postes demandent de plus en plus souvent de savoir coder en python 🐍, et même quand ça n’est pas demandé, c’est pour moi un langage très pratique pour créer des petits scripts qui facilitent le quotidien de la recherche (personne n’a envie de faire des copier-collers entre un fichier TEI et un tableur, ni de renommer 200 fichiers à la main… surtout une fois qu’on sait qu’il est possible de faire autrement !).
Mais du coup, si on n’a pas fait de python en formation intiale (ce qui est assez courant chez les étudiant·es en lettre quand même) et qu’on cherche à acquérir ces compétences, comment faire ? (oui, j’imagine qu’il est possible de demander à ChatGPT de nous apprendre, ou carrément à ChatGPT de coder pour nous, mais il me semble qu’il est quand même utile de développer la compréhension du langage avant de s’aider de divers outils d’IA Générative, histoire de garder un oeil critique sur les propositions ! )
De mon point du vue, il n’y a pas besoin d’être un pythoniste d’élite pour se servir de ce langage et gagner beaucoup de temps, et j’aurais donc tendance à dire qu’il est possible de se former grâce à ce qui est disponible en ligne, surtout si vous avez dans votre entourage professionnel des personnes qui pourraient vous accompagner ou répondre à vos questions. Il sera toujours temps de se former plus en profondeur si on souhaite finalement devenir développeur·euse Python.
C’est ce que j’ai conseillé à une doctorante de notre labo, et j’ai donc été faire un tour des tutoriels Python pour voir ce qui me paraissait adapté à un public de chercheur·euses ou ingénieurs en SHS. Ma première réaction a été “c’était mieux avant”, signe probable que je deviens vieille, Voilà donc le résultat de cette petite enquête :
[EN/FR] Programming Historian : C’est une ressource pratique pour apprendre à faire des tâches précises, qui a la spécificité d’être centrée sur les sciences humaines et sociales (historiquement sur l’histoire, mais les méthodologies s’appliquent souvent de manière plus large). Cela dit, pour une initiation complète à Python pour quelqu’un qui n’a jamais eu d’expériences sur un langage de programmation, je trouve les explications un peu rapides. Attention, il existe une version française et une version en anglais, la version française n’est pas aussi complète.
[FR] Le Site du Zéro : c’est là où je montre mon grande âge : c’est avec ce site que j’ai appris à coder et c’est donc naturellement là que j’ai voulu aller chercher des ressources. Ce que je vous propose est donc une sauvegarde qui a été fait des cours de l’époque. En effet, ce site a depuis été rebaptisé “Open Classroom” les nouveaux cours sont pour la plupart payant et les cours gratuits ne sont pas de très grande qualité … mais, les anciens cours étaient sous licence CC-BY, ils ont été sauvegardé et vous pouvez donc suivre l’initiation à Python. Même si un peu vieille, cela reste pour moi une référence en tant qu’initiation à Python, et je le recommande toujours au moins pour comprendre le fonctionnement général du langage !
[EN] Pour un manuel très complet, pas à pas, mais en anglais, on peut se tourner vers Automate the boring stuff (Automatisez les trucs ennyeux, tout un programme) un manuel qui existe en ligne ou en version papier et qui est très complet !
[EN] La W3School propose un tutoriel Python qui se présente plutôt sous la forme de mini chapitres sur chaque notion. Je trouve ces pages très pratiques pour récapituler chaque notion et s’entrainer.
[FR] Les MOOC peuvent aussi être une bonne alternative pour se former, avec notamment ceux qui sont disponibles gratuitement sur la plateforme FUN-MOOC. Je ne l’ai pas testé, mais le programme de celui de l’université libre de Bruxelles me paraissait prometteur.
Voilà pour une première approche, je reviendrai peut-être dessus en fonction de mes trouvailles.
🐍🐍🐍🐍🐍 Amusez-vous bien !🐍🐍🐍🐍🐍
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OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Fanny Mézard (27 février 2026). Apprendre à coder en Python pour les Humanités Numériques. ELAN - L'élan littératures, arts et numériques de Litt&Arts (UMR 5316). Consulté le 18 juillet 2026 à l’adresse https://doi.org/10.58079/15rve