Recrutement tech

Quels sont les meilleurs frameworks front-end en 2023 ?

14 mars 2023
Sommaire

Créer une application ou un site web nécessite la maîtrise et l’utilisation de nombreuses notions. L’usage d’un framework simplifie la tâche des développeurs. Il leur fournit une base de travail leur permettant de développer plus rapidement et de proposer un code de meilleure qualité. 

 

De nombreux frameworks existent sur le marché. Parmi eux les frameworks front-end. Que sont-ils ? Quels sont les plus populaires ? Quelles sont leurs spécificités ?

Qu’est-ce qu’un framework front-end ? 

 

Le front-end d'un site web ou d'une application est sa partie visible par l'utilisateur, son interface. Elle regroupe les boutons, formulaires, menus déroulants, etc. C’est le côté « client » en opposition au côté « serveur », le back-end, qui lui est invisible pour l’utilisateur. 

 

Afin de créer cet espace, le développeur va utiliser plusieurs langages. Pour lui faciliter le codage, le framework front-end lui fournit une boîte à outils prête à l’emploi : des modules de codes réutilisables, des blocs d’interfaces, etc. Ils lui permettent ainsi de ne pas partir de zéro, de gagner du temps et de la performance. De plus, leur usage optimise la lisibilité du code.

 

Voici une sélection de frameworks front-end qu'il peuvent employer selon le type de projet à développer et leurs connaissances.

Svelte

 

Svelte, framework JavaScript open source, a vu le jour en 2016. Il est utilisé pour la création de très nombreux sites web et applications tels que celui du New York Times, de Rakuten, Cashfree, etc. À la différence du framework front-end React ou Vue, il fait une grosse partie de son travail pendant la compilation au lieu d’exploiter les données dans le navigateur. À la clé, le JavaScript est performant et agréable d’utilisation, et les paquets sont de petite taille. 

Avantages du framework Svelte

  • Offrant une syntaxe simple et n'ayant pas besoin d'un DOM virtuel (Document Object Model) il est très abordable pour les développeurs front-end débutants.
  • Il exécute les bibliothèques JavaScript existantes.
  • Il est très réactif et rapide, bien plus qu’Angular ou React.

Inconvénients de Svelte

  • Il n’est pas adapté au développement de grandes applications complexes, car ses outils ne sont pas assez puissants et sa communauté de support n’est pas importante.
  • Très jeune, il manque d’outils, ne prend pas en charge certains plug-ins et intégrations. 

Vue.JS 

 

Le framework JavaScript open source Vue est mis sur le marché en 2014. Evan You, son créateur qui a également participé à l’élaboration d’Angular, l’a voulu plus léger et flexible que ce dernier. Il peut aussi bien être utilisé pour le développement d’applications web, web progressives que mobiles. Alibaba, Adobe, Reuters ou encore Xiaomi lui ont fait confiance. 

Avantages du framework Vue.JS

  • Sa bonne documentation, sa syntaxe facile, sa communauté de support et ses nombreux outils (outil de débogage des navigateurs, système d’installation de plug-in, etc.) en font un framework abordable et convivial pour les débutants. 
  • Il est très rapide grâce à son DOM virtuel, son architecture basée sur des composants et sa liaison bidirectionnelle. 
  • Sa petite taille va favoriser une bonne expérience utilisateur de l’application et un meilleur SEO. 

Inconvénients de Vue.JS

  • Il n’est pas adapté aux grands projets de développement. Il manque de plug-ins et étant tout jeune et développé par des particuliers, on ne peut pas miser sur sa stabilité ni son évolutivité.

React 

 

Conçu par Facebook en 2011, devenu gratuit et open-source en 2013, React est la bibliothèque front-end la plus populaire pour créer des applications iOS et Android. Il est soutenu par une grande communauté d’utilisateurs. Il en affiche plus de 3 millions ! 

 

Des entreprises à l’instar de Netflix, PayPal, BBC, AirBnb, Asana, UberEats ou encore Tesla l’ont choisi pour concevoir leurs applications. Facile à prendre en main et permettant un développement rapide, il a rendu obsolètes de nombreux langages de programmations comme Objective C, Java ou Swift.

 

Avantages de React JS

 

  • React est très simple et facile à comprendre. Il est convivial et dispose d’une communauté très active. 
  • Il permet un développement et une gestion rapide et efficace des applications grâce notamment à la possibilité qu’il offre aux développeurs de réutiliser les composants et de les inclure dans de nouvelles parties de leur travail. 
  • Grâce à son DOM virtuel, les développeurs peuvent optimiser les temps de rendu. 
  • Les tests des applications sont bien plus simples qu’avec d’autres outils. 
  • React permet de créer des composants personnalisés. 
  • Il est compatible avec de nombreuses bibliothèques JS
  • Il offre un cadre stable aux applications tout en proposant fréquemment de nouvelles fonctionnalités grâce à une mise à niveau régulière.
    Inconvénients de React
  • Basé sur des composants JavaScript présentant la syntaxe JSX, il permet uniquement de créer des interfaces dans ce langage. Les développeurs doivent être habitués à coder dans celui-ci.
  • React est très souvent mis à jour. De ce fait, la documentation ne suit pas toujours ce qui rend difficile son apprentissage. 

Angular

Angular est un framework open source fonctionnant sur la base de TypeScript. Lancé officiellement en 2016, il a été conçu par Google qui l’utilise pour la plupart de ses solutions. Mais il n’est pas le seul. LEGO, UPS, Forbes ou BMW en font de même. Il offre une liaison de données bidirectionnelle ce qui garantit la synchronisation en temps réel entre le modèle et la vue. Il simplifie donc le codage et sa justesse. 

Avantages du framework Angular

  • Soutenu par Google et disposant d’une communauté importante, il est fiable et les apprenants peuvent compter sur une solide documentation. 
  • Il est très adapté à la création d’applications complexes et dynamiques par une équipe conséquente. 
  • Grâce à une fonction d’injection de dépendance hiérarchique, les composants de code sont réutilisables, mais aussi testables et facilement gérables. 

Inconvénients d’Angular

  • Il est assez compliqué à apprendre, bien plus que React par exemple. 
  • Les possibilités de référencement sont limitées.

Ember.JS

Développé en 2011, le framework web JavaScript open source Ember est capable de s’attaquer à des applications mobiles et web complexes. Tinder, Apple Music, LinkedIn, Vine, etc. De nombreux grands l’ont adopté. Extrêmement rapide côté serveur, il fournit comme Angular une liaison de données bidirectionnelle, mais également une bonne quantité de fonctionnalités. Son architecture est basée sur des composants. 

 

Avantages du framework Ember.JS

  • Ember est très bien organisé et rapide. 
  • Il est idéal pour le développement d’applications complexes incluant de nombreuses fonctionnalités.

Inconvénients d’Ember.JS

  • Il est un des frameworks les plus difficiles à apprendre. Ses syntaxes sont complexes et sa communauté support est assez réduite même si elle est très motivée.
  • Il n’est pas adapté au développement de petites applications. 


jQuery

JQuery est un des tout premiers frameworks front-end. Lancé en 2006, il devient populaire à partir de 2013 et reste toujours dans la course. Il a permis de développer de grands projets tels que Twitter, Uber, Kickstarter, etc. Facile à utiliser, il optimise le codage JavaScript. Sa dernière version, jQuery Mobile, rend également possible le développement d’applications mobiles. 

 

Avantages du framework jQuery

  • Il est facile à utiliser et adapté aux débutants.
  • Une grande communauté existe.
  • Il est optimisé pour le référencement. 
  • Il prend en charge tous les navigateurs et simplifie les requêtes HTTP. 


Inconvénients de jQuery

  • jQuery ne dispose pas de couche de données ce qui oblige le développeur à accéder directement au DOM. De ce fait, plus l’interface utilisateur est complexe, moins ce framework sera adapté. 
  • Il est très lourd et ses applications sont un peu lentes. 

Backbone.JS

Développé en 2011, Backbone est un Framework MVC JavaScript gratuit et open source. Il est basé sur la librairie Underscore.js. Il a notamment été utilisé pour la conception de Reddit, Trello, Pinterest, etc. Flexible et puissant, il est toujours dans la course même s’il est désormais moins populaire. Il est très adapté à la création d’applications monopages. 


Avantages du framework Backbone

  • Avec ses tutoriels nombreux et sa syntaxe simple à acquérir, il est facile à prendre en main pour les débutants.
  • Il est l’un des frameworks JavaScript les plus rapides.
  • Il possède de multiples fonctionnalités. 
  • Il peut être utilisé avec d’autres bibliothèques ou frameworks comme jQuery pour la manipulation du DOM. 

Inconvénients de Backbone.JS

  • Il ne fonctionne pas avec une liaison de données bidirectionnelle.
  • Il ne fournit pas la structure de l’application, mais les outils pour la concevoir. 
Auteur
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Thomas Motti
14 avr. 2025
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Les métiers clés de l’intelligence artificielle : panorama et enjeux
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) s’est imposée comme l’un des principaux moteurs d’innovation dans le monde professionnel. Qu’il s’agisse d’automatiser des tâches répétitives, d’optimiser des processus ou de révolutionner notre rapport à la data, les technologies basées sur l’IA offrent un potentiel sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouvent des métiers variés et complémentaires, dont le rôle est de concevoir, de déployer et de piloter les solutions d’IA au sein des entreprises. Dans cet article, nous proposons un tour d’horizon des principaux métiers de l’IA, en détaillant leurs missions, leurs compétences requises ainsi que les opportunités qu’ils représentent sur le marché du travail.Data ScientistMissions et responsabilitésLe Data Scientist occupe une place centrale dans l’écosystème de l’intelligence artificielle. 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Son approche se veut à la fois mathématique et informatique.Compétences requisesSolides bases en statistiques et probabilitésMaîtrise des algorithmes de machine learning (régression, classification, clustering, etc.)Expertise en programmation (Python, R, SQL, et parfois Scala ou Julia selon les environnements)Compréhension des outils de big data (Hadoop, Spark) et des bibliothèques d’IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)Capacité à communiquer et à vulgariser les résultats (visualisations, rapports, présentations)Évolution et opportunitésAvec la croissance exponentielle du volume de données, la demande de Data Scientists n’a jamais été aussi forte. Ils peuvent évoluer vers des postes de Lead Data Scientist, de Chief Data Officer ou encore s’orienter vers le conseil. À mesure que l’IA se développe dans de nouveaux secteurs (santé, finance, industrie, commerce…), les perspectives s’étendent et les salaires associés sont souvent très compétitifs.Machine Learning EngineerMissions et responsabilitésSi le Data Scientist se concentre sur la modélisation et l’exploration des données, le Machine Learning Engineer, quant à lui, met l’accent sur la production et l’industrialisation de ces modèles. Son rôle est de développer des solutions logicielles robustes et performantes pour intégrer les modèles de machine learning dans des applications concrètes (applications web, systèmes embarqués, plateformes internes). Il doit également gérer le déploiement continu (CI/CD) et l’optimisation en conditions réelles des algorithmes d’IA.Compétences requisesExcellentes connaissances en programmation (Python, C++, Java, etc.)Maîtrise des frameworks de deep learning (TensorFlow, PyTorch)Connaissance approfondie des architectures de déploiement (microservices, conteneurs Docker, Kubernetes)Capacité à optimiser les performances et à assurer la scalabilité des systèmes IACulture du DevOps et des pratiques d’intégration continueÉvolution et opportunitésLa fonction de Machine Learning Engineer est particulièrement recherchée dans les entreprises souhaitant passer à l’échelle leurs projets d’IA. Avec la maturité croissante de la discipline, ces professionnels deviennent des piliers incontournables pour assurer la transition entre le prototype et la solution industrialisée. À terme, un Machine Learning Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte IA, de responsable R&D ou de CTO (Chief Technology Officer).3. Data EngineerMissions et responsabilitésLe succès d’un projet d’IA repose grandement sur la qualité et l’accessibilité des données. Le Data Engineer est le spécialiste de la conception, de la mise en place et de la maintenance des infrastructures de données. Il crée et gère les bases de données, les pipelines d’ingestion et de transformation de données, ainsi que les outils pour rendre ces données accessibles aux équipes data et IA. Son rôle est donc fondamental pour garantir la fiabilité, la sécurité et la performance des systèmes qui alimentent les algorithmes.Compétences requisesMaîtrise des technologies de bases de données (SQL, NoSQL)Solide connaissance des frameworks big data (Hadoop, Spark)Compétences avancées en scripting et programmation (Python, Scala, Java)Compréhension des bonnes pratiques de conception d’architecture dataConnaissances en sécurité et gouvernance des donnéesÉvolution et opportunitésLe Data Engineer peut évoluer vers des postes d’architecte data ou d’architecte cloud, et collaborer étroitement avec les équipes DevOps et IA. À l’heure de la transformation numérique, sa présence est indispensable pour toutes les entreprises qui souhaitent centraliser, traiter et valoriser de grands volumes d’informations.AI Researcher (Chercheur en IA)Missions et responsabilitésL’AI Researcher – ou chercheur en intelligence artificielle – se consacre à l’exploration et à la création de nouvelles méthodes, algorithmes et approches dans le domaine de l’IA. Il s’agit souvent d’un profil issu de la recherche universitaire, qui conserve un lien étroit avec le monde académique. Son travail consiste à publier des articles scientifiques, à participer à des conférences, à réaliser des expérimentations pointues et à améliorer la performance et la robustesse des modèles existants.Compétences requisesNiveau avancé en mathématiques, en particulier en algèbre linéaire, en probabilités et en statistiquesSolides connaissances en algorithmie et en structure de donnéesMaîtrise approfondie des techniques de machine learning, de deep learning et des sujets plus pointus (NLP, computer vision, reinforcement learning, etc.)Capacité à prototyper des idées de recherche dans un environnement de programmation (Python, C++ ou autre)Excellentes compétences en rédaction scientifique et en communication de résultatsÉvolution et opportunitésLes AI Researchers sont particulièrement présents dans les laboratoires de recherche (publics ou privés) et dans les grands groupes technologiques (GAFA, éditeurs de logiciels spécialisés). Ils peuvent également fonder ou rejoindre des start-up où leur expertise est très valorisée pour innover et se démarquer de la concurrence. Dans un contexte où les algorithmes deviennent de plus en plus complexes, leur rôle est essentiel pour concevoir des approches de pointe et faire évoluer l’état de l’art de l’IA.Data AnalystMissions et responsabilitésLe Data Analyst se situe à l’interface entre la donnée, l’analyse métier et la prise de décision. Il se focalise sur l’exploration et la visualisation des données afin d’identifier des tendances, des corrélations et d’éventuels leviers d’optimisation. Son rôle n’est pas toujours directement associé à la conception d’algorithmes complexes, mais il est indispensable pour traduire les résultats d’analyse en recommandations concrètes pour les équipes opérationnelles (marketing, finance, ressources humaines, etc.).Compétences requisesBonne maîtrise des outils d’analyse et de data visualization (Tableau, Power BI, etc.)Connaissances en SQL et, dans certains cas, en Python ou R pour automatiser les traitementsCapacité d’interprétation des données et compréhension du business de l’entrepriseAisance dans la communication écrite et orale pour présenter les résultats à des interlocuteurs non techniquesÉvolution et opportunitésLe Data Analyst peut évoluer vers un rôle de Data Scientist s’il développe des compétences plus poussées en modélisation et en machine learning, ou vers un poste de Product Manager Data s’il souhaite se spécialiser dans la gestion de produits et de projets data. Dans un contexte de démocratisation de la donnée, son profil est très demandé, aussi bien dans les grands groupes que dans les PME.AI Product Manager (Chef de produit IA)Missions et responsabilitésL’AI Product Manager assure la cohérence entre les objectifs business de l’entreprise et le développement des solutions d’IA. Il est responsable de définir la vision produit, de prioriser les fonctionnalités et de coordonner les équipes data, développement et design autour d’une même feuille de route. Sa mission inclut également la gestion du cycle de vie du produit IA, depuis l’idéation jusqu’à la commercialisation, en passant par la phase de test et de déploiement.Compétences requisesConnaissance à la fois des modèles d’IA et des enjeux businessCapacité de gestion de projet et de coordination d’équipes multidisciplinairesExcellentes aptitudes en communication et en négociationFamiliarité avec les méthodes agiles (Scrum, Kanban)Vision stratégique pour évaluer l’impact et la rentabilité d’une solution IAÉvolution et opportunitésÀ l’heure où l’IA s’impose dans toutes les strates de l’entreprise, le rôle de l’AI Product Manager gagne en importance. Il peut évoluer vers un poste de Head of Product ou de Chief Product Officer, voire se spécialiser encore plus dans la stratégie data et IA en devenant Chief Data Officer. Les entreprises technologiques et les start-up en particulier sont très friandes de ce type de profil pour piloter leurs innovations.AI Ethics & Compliance OfficerMissions et responsabilitésAvec l’essor de l’IA, des problématiques éthiques et réglementaires émergent, liées notamment à la protection des données personnelles, à la transparence des algorithmes, ou encore aux risques de discrimination. L’AI Ethics & Compliance Officer se charge d’identifier ces enjeux, de définir des lignes directrices éthiques et de s’assurer que l’entreprise respecte les normes en vigueur (RGPD en Europe, par exemple). Il peut également intervenir dans la formation des équipes pour sensibiliser aux bonnes pratiques.Compétences requisesConnaissances solides en droit du numérique et en conformité (RGPD, CNIL, etc.)Bonne compréhension des principes de fonctionnement de l’IA et de la gestion des donnéesVision éthique et capacité à formuler des recommandations clairesEsprit de synthèse pour aligner les enjeux techniques, business et juridiquesÉvolution et opportunitésBien que plus récent que les autres métiers, ce rôle tend à se développer à mesure que les entreprises prennent conscience de la responsabilité qui leur incombe en matière de traitement des données et d’usage des algorithmes. Les opportunités sont nombreuses dans les grands groupes, les administrations, mais aussi dans les start-up qui souhaitent déployer des solutions IA de manière responsable.Ingénieur spécialisé (Vision par ordinateur, NLP, etc.)Missions et responsabilitésAu sein de la grande famille de l’IA, on trouve également des ingénieurs spécialisés dans des domaines particuliers : la vision par ordinateur (computer vision), le traitement du langage naturel (NLP), la robotique, ou encore le reinforcement learning. 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Thomas Motti
7 avr. 2025

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