La version Python 3.14, l'une des plus attendues des dernières années, est enfin disponible, marquant une étape majeure avec l'introduction d’une version optionnelle « sans GIL » (Global Interpreter Lock), également appelée free-threaded Python. Cette évolution ouvre la voie à une exécution véritablement parallèle sur plusieurs cœurs pour les tâches intensives en calcul, une limitation historique du langage. Bien que la version standard de Python 3.14 conserve le GIL, une version distincte, construite sans verrouillage global, est désormais accessible, notamment via les installateurs officiels pour Windows et macOS. Pour les utilisateurs Linux, la compilation manuelle reste nécessaire. Le GIL, un mécanisme de verrouillage qui permet à un seul thread d’exécuter du bytecode Python à la fois, a longtemps assuré la stabilité mémoire et facilité l’intégration avec les bibliothèques C/C++. Toutefois, il empêchait toute véritable parallélisation pour les tâches CPU-bound, limitant considérablement les performances sur les systèmes multi-cœurs. Cette limitation a particulièrement pesé dans les domaines de la science des données, de l’apprentissage automatique et du traitement de données, où les opérations comme l’entraînement de modèles ou le prétraitement sont souvent très intensives en calcul. La version sans GIL permet désormais à plusieurs threads d’exécuter du code Python simultanément sur différents cœurs, ce qui peut entraîner des gains de performance spectaculaires. Trois exemples concrets ont été testés : la recherche de nombres premiers, la lecture parallèle de fichiers texte et la multiplication de matrices. Dans le premier cas, le temps d’exécution est passé de 3,70 secondes (avec GIL) à 0,35 seconde (sans GIL), soit une amélioration de près de 10 fois. Pour la lecture de 20 fichiers, le gain est d’environ 3,7 fois (18,77 s → 5,13 s). Enfin, la multiplication de matrices 1000×1000 montre une réduction du temps de 43,95 s à 4,56 s, soit un gain de 9,6x. Cependant, cette avancée n’est pas universelle. Dans un test comparatif utilisant la bibliothèque multiprocessing pour la même opération de multiplication matricielle, Python standard a surpassé la version sans GIL (4,49 s contre 6,29 s), montrant que le surcoût de gestion des processus dans le contexte sans GIL peut parfois l’emporter sur les bénéfices de la parallélisation. Cela souligne l’importance d’un benchmarking rigoureux selon le cas d’usage. Un autre point crucial concerne la compatibilité des bibliothèques tierces. Bien que la liste des bibliothèques incompatibles avec le mode sans GIL soit réduite et en constante amélioration, elle existe encore. Les développeurs doivent vérifier la compatibilité via des outils comme ft-checker.com. Les bibliothèques comme NumPy, bien que très performantes, ne sont pas affectées directement par le GIL, mais les extensions C ou les wrappers de bibliothèques non mises à jour peuvent poser problème. En résumé, Python 3.14 sans GIL représente une avancée fondamentale pour les applications nécessitant une forte parallélisation CPU. Pour les scientifiques des données, ingénieurs en machine learning ou développeurs de systèmes performants, cette version offre un potentiel de performance considérable, mais elle doit être adoptée avec prudence, après vérification de la compatibilité des dépendances et validation par des tests réels. Ce n’est pas une solution universelle, mais un outil puissant dans le bon contexte.