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Les 3 meilleurs langages de programmation pour l’IA

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Dans un récent rapport du cabinet d’audit PwC, intitulé “Sizing the Prize”, on peut lire que d’ici 2030, le PIB mondial connaîtra une croissance de 14 % grâce à l’intelligence artificielle (IA). Une progression éléphantesque chiffrée à environ 15 700 millions de dollars. Cette technologie est appelée à s’imposer comme un remarquable vecteur de développement pour les entreprises, qui sont de plus en plus nombreuses à l’adopter. La mise au point d’outils d’intelligence artificielle, qui permettent de définir les buyer personas des consommateurs et de prévoir leur comportement afin d’augmenter le volume des ventes, requiert la mobilisation de technologies de programmation informatique, dont nous vous présentons trois exemples dans cette check-list.

#1 Java

Créé en 1995, Java est l’un des premiers langages de code orienté objet. Pour les développeurs d’IA, cette technologie est parfaite, car non seulement elle est supportée par une multitude de bibliothèques, mais garantit également une facilité de développement et de débogage qui réduit considérablement la complexité de mise en œuvre de projets à grande échelle. Elle offre également la possibilité d’interagir avec les utilisateurs des outils développés, ce qui constitue un atout de taille en matière d’intelligence artificielle.

Mobilisé dans le cadre de l’IA pour le développement de suites d’apprentissage machine, de réseaux de capteurs ou encore de systèmes multi-robots, Java facilite la création d’interfaces graphiques élaborées. En outre, il dispose d’une documentation très riche, souvent mise à jour par sa grande communauté. Ainsi, en saisissant sur votre moteur de recherche des requêtes telles que : « Comment créer un logiciel d’IA en Java », vous aurez le choix entre plusieurs sources d’information et de tutoriaux.

#2 Julia

Créé par le MIT, qui en a publié la licence pour en faire un langage open source, Julia est parfaitement compatible avec l’intelligence artificielle. En effet, grâce à son système de programmation rudimentaire qui intègre de multiples fonctionnalités d’envoi de données, il devient plus facile de développer des solutions supportant une quantité impressionnante de calculs numériques. Au-delà de la simplicité de sa syntaxe, cette technologie se caractérise notamment par sa capacité à transposer des algorithmes, destinés à modéliser un programme en code, avec un taux d’erreur très faible. Il s’agit d’un avantage concurrentiel important qui autorise les entreprises à réaliser des économies considérables en termes de temps et de coûts de développement.

Julia est une technologie réputée également pour son parallélisme, qui a entraîné la résolution du « problème des deux langages ». Pour réaliser des logiciels très sophistiqués, notamment des applications d’IA, les développeurs, chercheurs et autres ingénieurs de données procédaient en réalisant des prototypes au moyen d’un langage dynamique (exemples : R, Python, etc.), puis réécrivaient leurs programmes dans un langage statique (exemples : C, C++, etc.), pour une production plus rapide. Ceci provoquait un gaspillage d’efforts ainsi qu’une augmentation du taux d’erreurs humaines. Désormais, il est possible de coder en « Julia », tout en se servant de bibliothèques d’autres langages de programmation.

#Python

Ce langage est très adapté pour l’intelligence artificielle de par la pléthore d’avantages qu’il offre. Dont notamment :

#1 Un choix très large de bibliothèques :

Python met à la disposition des développeurs une sélection de bibliothèques dédiées à l’intelligence artificielle, comme :

  • Scikit-picture : pour la manipulation d’images ;
  • TensorFlow : pour une meilleure utilisation des systèmes neuronaux artificiels avec de grands ensembles de données ;
  • Matplotlib : pour la création de différents types de représentations (histogrammes, graphiques, tracés 2D, etc.).
  • Etc.

#2 Basique et prévisible

L’un des plus grands avantages de Python est qu’il est intuitif. La simplicité de sa syntaxe offre aux développeurs la possibilité de créer des modèles IA, décomposés en plusieurs blocs de codes, courts et facilement déchiffrables.

#3 Multiplateformes

Polyvalent, Python est compatible avec une vingtaine de plateformes (Windows, Unix, Linux, MacOs, etc.). Pour transférer les programmes développés d’une plateforme à l’autre, les développeurs n’auront qu’à modifier des petites lignes de code. Ils peuvent aussi avoir recours à des packages comme PyInstaller, dont la fonction principale est de préparer le fonctionnement d’un programme sous différents environnements.

Maintenant que vous avez une idée sur les principaux langages de programmation à employer pour la création de logiciels IA, il ne vous reste plus qu’à vous y initier, en optant pour les formations proposées par IPI.