Hugging Face Transformers sur Windows 11 : vaut-il mieux installer en natif ou via WSL2 ?

Installer Hugging Face Transformers sur Windows 11 soulève une question récurrente chez les développeurs et les passionnés de machine learning : faut-il privilégier une installation native Windows ou passer par WSL2 (Windows Subsystem for Linux 2) ?

La réponse n’est pas aussi simple qu’un « oui » ou un « non ». Elle dépend de l’évolution des outils, des besoins en performance, et surtout de l’écosystème dans lequel vous travaillez. Dans cet article, nous allons revenir sur l’évolution de WSL2, comparer les avantages et limites des deux approches, puis proposer une recommandation adaptée aux cas d’usage réels.

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Evolution de WSL2 : de l’handicap au choix recommandé

Lors de ses premières versions (2020-2021), WSL2 souffrait d’une réputation peu flatteuse. Les benchmarks montraient des performances nettement inférieures à Windows natif :

• PyTorch pouvait s’exécuter en 6,7 secondes en natif contre 10,3 secondes sous WSL2.
• Certains utilisateurs rapportaient même des temps jusqu’à 12 fois plus lents (2s vs 24s).

Cette situation a commencé à évoluer dès 2022, quand NVIDIA a publié des optimisations majeures pour le support GPU sous WSL2. À partir de cette période, les performances se sont rapprochées de 90 à 99 % des performances Linux natives pour les charges de travail longues.

En 2023-2024, plusieurs tests indépendants ont confirmé cette tendance, avec des résultats montrant peu de différence entre WSL2 et Ubuntu 22.04 sur les benchmarks PyTorch (source : Deepnote – Ultimate guide to PyTorch).

Aujourd’hui, en 2025, WSL2 est considéré comme mûr et performant, au point de devenir une alternative sérieuse, voire recommandée, pour les développeurs qui veulent combiner l’écosystème Windows et la compatibilité Linux.

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Comparaison des performances : Windows natif vs WSL2

Workload et overhead

Les différences de performance entre une installation native et WSL2 dépendent de la taille du workload :

• Sur de petits modèles ou des micro-benchmarks, Windows natif garde un léger avantage car WSL2 introduit un faible overhead.
• Pour des modèles plus lourds (plus d’un milliard de paramètres), cet overhead devient quasi invisible.

En pratique, cela signifie que pour un usage courant avec Hugging Face Transformers, WSL2 ne pénalise pas réellement les performances.

Compatibilité GPU et CUDA

Un autre facteur clé concerne l’intégration de CUDA et la gestion des GPU :

• Windows prend en charge CUDA, mais certains outils PyTorch et TensorFlow présentent encore des limitations ou incompatibilités.
• Avec WSL2, l’écosystème Linux est mieux pris en charge, et les drivers NVIDIA récents sont optimisés pour le sous-système (source : Medium – Installing WSL2, PyTorch and CUDA on Windows 11).

TensorFlow : la bascule obligatoire

Depuis TensorFlow 2.11, le support GPU a été abandonné sur Windows natif. Cela signifie que si vous utilisez TensorFlow avec Hugging Face Transformers, le passage par WSL2 est obligatoire (source : Reddit – TensorFlow dropped support for Windows).

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Facilité d’installation et de maintenance

Windows natif

Installer Transformers en natif sur Windows reste relativement simple :

pip install transformers

Cependant, certains problèmes récurrents apparaissent :

• Nécessité d’installer le Visual C++ Redistributable pour PyTorch.
• Problèmes de permissions et symlinks propres à Windows (source : Hugging Face Hub – Installation guide).
• Dépendances parfois difficiles à résoudre avec certains packages scientifiques.

WSL2

Sous WSL2, l’installation suit le même processus qu’un Linux classique :

pip install transformers

Les avantages :

• Accès à apt-get pour gérer les dépendances système.
• Meilleure compatibilité avec Docker et les environnements de conteneurs.
• Plus de stabilité pour des bibliothèques Linux-first (PyTorch, TensorFlow, vLLM, etc.).

Le seul inconvénient reste une certaine complexité initiale : il faut activer WSL2, installer une distribution (Ubuntu par exemple), puis configurer Python et CUDA.

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Workflow de développement : quel choix pour quel profil ?

cas où Windows natif est préférable

• Débutants qui veulent une configuration simple, sans couches supplémentaires.
• Utilisateurs qui ne travaillent que sur de petits modèles.
• Développeurs qui n’ont pas besoin de TensorFlow récent.

cas où WSL2 devient indispensable

• Développement avancé avec Docker, containers, ou workflows Linux-first.
• Utilisation de TensorFlow > 2.10.
• Projets sur des modèles moyens à grands (plus d’1B de paramètres).
• Besoin de compatibilité long terme avec l’écosystème ML open source.

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Benchmarks récents : une différence marginale

Les benchmarks de 2024-2025 montrent que la différence entre les deux approches est devenue marginale (0-10 %) dans la plupart des cas.

Par exemple, un modèle BERT exécuté sous PyTorch avec batch moyen donne des résultats quasi identiques entre WSL2 et Ubuntu natif, et seulement légèrement inférieurs à Windows natif sur de petites tailles de batch.

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Recommandation finale

En 2025, la question n’est plus seulement de performance brute, mais de compatibilité et de pérennité :

• Windows natif reste une bonne solution pour ceux qui veulent la simplicité et qui travaillent sur des projets légers.
• WSL2 est désormais le meilleur choix pour la majorité des développeurs travaillant avec Hugging Face Transformers, car il combine :
  • une compatibilité Linux complète,
  • un meilleur support CUDA et TensorFlow,
  • et une expérience de développement plus fluide avec Docker, Git et les environnements Linux-first.

La différence de performance étant désormais négligeable, WSL2 s’impose comme la solution la plus future-proof.

Lorsqu’il s’agit de choisir entre une installation native de Windows et WSL2 pour installer Hugging Face Transformers sur Windows 11, l’analyse met en évidence plusieurs points clés :

1. Support de TensorFlow : Comme indiqué dans la source [136], TensorFlow 2.10 a été la dernière version à prendre en charge le GPU sur Windows en natif. Au-delà, WSL2 est requis, ce qui en fait une nécessité pour les utilisateurs ayant besoin de versions récentes ou de capacités GPU.
2. Compatibilité GPU et performances : WSL2 offre souvent une meilleure compatibilité avec les pilotes GPU à jour, ce qui est particulièrement bénéfique pour des bibliothèques comme PyTorch, qui disposent d’un support amélioré dans les environnements Linux.
3. Facilité de dépannage : Alors que les installations natives peuvent être complexes en raison des dépendances système, WSL2 s’appuie sur les outils Linux et les solutions de la communauté, ce qui permet de réduire les problèmes courants.
4. Flux de travail de développement et environnements virtuels : Les deux options prennent en charge les environnements virtuels, mais WSL2 offre une plus grande flexibilité et séparation, avantageuse pour gérer plusieurs projets ou versions de bibliothèques.
5. Benchmarks de performance : Bien qu’il y ait un léger surcoût avec WSL2, les avantages en termes de compatibilité compensent souvent cette perte mineure de performance.
6. Analyse coût-bénéfice et pérennité : L’effort initial de configuration de WSL2 est compensé par des gains à long terme en dépannage et en compatibilité avec l’évolution du support des bibliothèques.
7. Support communautaire : Les développeurs trouvent davantage de ressources et d’aide dans les environnements WSL2, car la communauté adopte de plus en plus cette configuration.