Au sein de la communauté R, beaucoup pensent que le langage offre une flexibilité non égalée en termes de traitement des données et de visualisation. Par ailleurs, certains ont constaté que le langage n'était pas des plus efficients. A titre d'exemple, une rumeur très répandue dit que les boucles for sur R sont très lentes. Ce qui est absolument faux. De plus, la majorité des utilisateurs tendent à utiliser des packages offrant une grande simplicité d'utilisation au détriment de l'aspect optimisation. A titre d'exemple, les packages du tidyverse sont excellents. Ils offrent une syntaxe cohérente et simple à utiliser. Cependant, un package comme data.table, avec une syntaxe moins orthodoxe, disons-le, offre une optimisation des ressources beaucoup plus aboutie. Au travers de ma présentation, j'aurais comment objectif d'énumérer les techniques les plus efficaces afin de maintenir un programme R efficient tout en préservant sa robustesse.