FastAPI vs Flask (2026) : Quel framework web Python devriez-vous choisir ?

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Soren Atelier

Updated on 10/02/2026

Vous démarrez un nouveau projet d'API Python et devez choisir un framework. Flask est le framework léger de référence depuis 2010, alimentant des millions d'applications. FastAPI est arrivé en 2018 et a rapidement gagné en adoption grâce à sa documentation automatique, sa validation intégrée et son support async. Choisir le mauvais signifie soit lutter contre des limitations plus tard, soit adopter une complexité dont vous n'avez pas besoin.

Ce guide compare les deux frameworks sur ce qui compte : performance, expérience développeur, sécurité de type, gestion async, écosystème et cas d'utilisation pratiques.

Comparaison rapide

Comparaison Hello World

Flask

from flask import Flask
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

FastAPI

from fastapi import FastAPI
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/')
def hello():
    return {'message': 'Hello, World!'}
 
# Exécuter avec : uvicorn main:app --reload

Les deux sont minimaux et propres. FastAPI utilise des méthodes décorateurs (@app.get, @app.post) au lieu du @app.route de Flask avec le paramètre methods=.

Sécurité de type et validation

C'est le plus grand avantage de FastAPI.

Flask : Validation manuelle

from flask import Flask, request, jsonify
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/users', methods=['POST'])
def create_user():
    data = request.get_json()
 
    # Validation manuelle
    if not data or 'name' not in data:
        return jsonify({'error': 'name is required'}), 400
    if not isinstance(data.get('age'), int) or data['age'] < 0:
        return jsonify({'error': 'age must be a positive integer'}), 400
    if 'email' not in data or '@' not in data['email']:
        return jsonify({'error': 'valid email is required'}), 400
 
    # Traiter les données valides
    return jsonify({'id': 1, **data}), 201

FastAPI : Validation automatique

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel, EmailStr
 
app = FastAPI()
 
class UserCreate(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: EmailStr
 
@app.post('/users')
def create_user(user: UserCreate):
    # La validation se fait automatiquement avant l'exécution de cette fonction
    # Les requêtes invalides reçoivent une réponse d'erreur 422 détaillée
    return {'id': 1, **user.model_dump()}

FastAPI utilise les type hints Python avec les modèles Pydantic pour valider automatiquement les requêtes. Pas de vérification manuelle, pas de code passe-partout, et les réponses d'erreur indiquent exactement quel champ a échoué et pourquoi.

Support Async

FastAPI : Async natif

from fastapi import FastAPI
import httpx
 
app = FastAPI()
 
@app.get('/data')
async def get_data():
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        # Non bloquant : d'autres requêtes peuvent être traitées pendant l'attente
        response = await client.get('https://api.example.com/data')
        return response.json()

Flask : Synchrone par défaut

from flask import Flask
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/data')
def get_data():
    # Bloquant : le thread est occupé jusqu'à l'arrivée de la réponse
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return response.json()

FastAPI gère l'async nativement, ce qui le rend idéal pour les charges de travail intensives en I/O (appels API, requêtes de base de données, opérations de fichiers). Flask nécessite des bibliothèques et une configuration supplémentaires pour le support async.

Documentation API

FastAPI génère automatiquement une documentation API interactive :

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
 
app = FastAPI(title="My API", version="1.0.0")
 
class Item(BaseModel):
    name: str
    price: float
    in_stock: bool = True
 
@app.get('/items/{item_id}')
def get_item(item_id: int):
    """Récupérer un article par son ID."""
    return {'item_id': item_id, 'name': 'Widget'}
 
@app.post('/items')
def create_item(item: Item):
    """Créer un nouvel article dans l'inventaire."""
    return {'id': 1, **item.model_dump()}
 
# Visitez http://localhost:8000/docs pour Swagger UI
# Visitez http://localhost:8000/redoc pour ReDoc

Flask nécessite des extensions comme flask-swagger-ui ou flask-restx pour une fonctionnalité similaire, et même ainsi, la documentation nécessite plus de configuration manuelle.

Performance

FastAPI fonctionne sur ASGI (Uvicorn/Hypercorn), tandis que Flask fonctionne sur WSGI (Gunicorn/Waitress) :

FastAPI est environ 2-3x plus rapide pour les APIs JSON. L'écart se creuse pour les charges intensives en I/O où la gestion async empêche le blocage des threads.

Écosystème et extensions

Écosystème Flask (Mature)

Écosystème FastAPI (En croissance)

Flask a plus d'extensions pour chaque cas d'utilisation. L'écosystème de FastAPI est plus petit mais croît rapidement, et de nombreuses bibliothèques Python fonctionnent avec les deux frameworks.

Quand choisir chacun

Choisissez FastAPI quand :

• Vous construisez des APIs REST ou des microservices
• La sécurité de type et la validation automatique sont importantes
• Vous avez besoin de support async pour des charges intensives en I/O
• La documentation API auto-générée est précieuse
• Vous construisez de nouveaux projets sans contraintes legacy
• La performance est une priorité

Choisissez Flask quand :

• Vous construisez des applications web full-stack avec des templates (Jinja2)
• Vous avez besoin d'un écosystème d'extensions massif
• Votre équipe a déjà de l'expérience avec Flask
• Le projet est simple et n'a pas besoin d'async
• Vous avez besoin d'une flexibilité maximale dans l'architecture
• Prototypage rapide avec une configuration minimale

Exemple d'API pour la science des données

Pour les data scientists déployant des modèles ML comme APIs, la validation de types de FastAPI est particulièrement utile :

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import numpy as np
 
app = FastAPI()
 
class PredictionRequest(BaseModel):
    features: list[float]
    model_name: str = "default"
 
class PredictionResponse(BaseModel):
    prediction: float
    confidence: float
 
@app.post('/predict', response_model=PredictionResponse)
def predict(req: PredictionRequest):
    # Inférence du modèle
    features = np.array(req.features)
    prediction = float(features.mean())  # Placeholder
    return PredictionResponse(
        prediction=prediction,
        confidence=0.95
    )

Pour construire et tester ces pipelines de données de manière interactive avant le déploiement, RunCell (opens in a new tab) fournit un environnement Jupyter alimenté par l'IA où vous pouvez prototyper la logique de service de modèles avec l'assistance de l'IA.

FAQ

FastAPI est-il plus rapide que Flask ?

Oui, FastAPI est typiquement 2-3x plus rapide que Flask pour les réponses d'API JSON. FastAPI fonctionne sur ASGI avec Uvicorn, tandis que Flask utilise WSGI. L'écart de performance augmente pour les charges intensives en I/O où le support async natif de FastAPI empêche le blocage des threads.

FastAPI remplace-t-il Flask ?

FastAPI ne remplace pas Flask, mais devient le choix préféré pour les nouveaux projets axés sur les APIs. Flask reste dominant pour les applications web full-stack et les projets avec des besoins complexes en extensions. Les deux frameworks sont activement maintenus et en croissance.

Puis-je utiliser les extensions Flask avec FastAPI ?

Non, les extensions Flask ne sont pas compatibles avec FastAPI car elles utilisent des protocoles sous-jacents différents (WSGI vs ASGI). Cependant, de nombreuses bibliothèques Python fonctionnent avec les deux frameworks, et FastAPI a son propre écosystème d'outils en croissance.

FastAPI est-il bon pour les débutants ?

FastAPI nécessite de comprendre les type hints Python et les modèles Pydantic, ce qui ajoute une certaine courbe d'apprentissage. Flask est plus simple pour les débutants absolus. Cependant, la validation et la documentation automatiques de FastAPI réduisent le code total à écrire, ce que certains débutants trouvent plus facile dans l'ensemble.

Devrais-je migrer de Flask vers FastAPI ?

Seulement si vous avez une raison impérieuse : besoin d'async, meilleures performances ou validation automatique. Migrer une application Flask fonctionnelle a un coût. Pour les nouveaux projets, évaluez les deux. Pour les projets Flask existants qui fonctionnent bien, l'effort de migration peut ne pas être justifié.

Conclusion

FastAPI et Flask répondent à des besoins différents. FastAPI est le meilleur choix pour les nouveaux projets d'API qui bénéficient de la sécurité de type, de la validation automatique, du support async et de la documentation auto-générée. Flask est le meilleur choix pour les applications web full-stack, le prototypage rapide et les équipes avec une expertise Flask existante. Aucun n'est universellement meilleur -- le bon choix dépend des exigences de votre projet, des compétences de votre équipe et de votre besoin de l'écosystème mature de Flask ou des fonctionnalités modernes de FastAPI.