Tout le monde parle de l’IA !
Des avancées telles que Dall-E d’OpenAI générant des images à partir d’invites textuelles et DeepMind utilisant l’IA pour la prédiction de la structure des protéines montrent l’incroyable potentiel de la technologie.
Les percées en matière de traitement du langage naturel permettent même de créer des chatbots et des moteurs de recherche plus intelligents.
Mais voilà, si l’IA est porteuse de nombreuses promesses, il peut être délicat de s’y retrouver dans tout ce battage médiatique.
Les nombreux avis sur les différents langages de programmation et frameworks peuvent vous laisser perplexe.
Dans ce billet, nous allons donc vous présenter les principaux langages utilisés pour le développement de l’IA.
Nous discuterons des facteurs clés pour choisir le meilleur langage de programmation IA pour votre prochain projet.
Les 10 meilleurs langages de programmation pour l’IA
Explorons ce qui rend ces langages de programmation IA si populaires et leurs cas d’utilisation spécifiques.
Python
Python est devenu le langage de programmation polyvalent pour le développement de l’IA en raison de ses capacités de visualisation des données et d’analyse.
Sa syntaxe conviviale est plus facile à apprendre pour les scientifiques des données et les analystes.
La fonction de ramassage des ordures du langage assure une gestion automatique de la mémoire.
Tandis que l’exécution interprétée permet une itération rapide du développement sans qu’il soit nécessaire de procéder à une recompilation.
L’un des points forts de Python est sa prise en charge solide des matrices et du calcul scientifique, grâce à des bibliothèques telles que NumPy.
Cela constitue une base performante pour divers algorithmes d’IA, notamment les modèles statistiques et les réseaux neuronaux.
Le langage s’enorgueillit d’une gamme de bibliothèques et de frameworks spécifiques à l’IA comme scikit-learn, TensorFlow et PyTorch, couvrant les API de base de l’apprentissage automatique, de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux de haut niveau.
Conseil : évitez Python si vous souhaitez accomplir des tâches à forte intensité de calcul qui nécessitent un examen minutieux des exigences du projet.
R
R est le langage de référence pour l’informatique statistique et est largement utilisé pour les applications de science des données.
Il brille lorsque vous devez utiliser des techniques statistiques pour des algorithmes d’IA impliquant la modélisation probabiliste, des simulations et l’analyse de données.
L’écosystème de packages de R permet la manipulation et la visualisation de données essentielles au développement de l’IA.
Le package caret améliore les capacités d’apprentissage automatique grâce à des options de prétraitement et de validation.
De plus, des visualisations de données personnalisées et des graphiques professionnels peuvent être construits grâce à la grammaire flexible en couches des concepts graphiques de ggplot2.
Le package TensorFlow for R facilite l’apprentissage profond évolutif de niveau production en s’appuyant sur les capacités de TensorFlow.
Conseil : utilisez R pour les premières phases d’expérimentation et de recherche. Il n’est pas adapté aux étapes ultérieures, comme le déploiement de l’apprentissage automatique dans des produits réels, car il ne dispose pas de compilateurs ni de gestion de la mémoire.
De plus, il présente une courbe d’apprentissage pour les personnes qui ne sont pas spécialisées dans la science des données.
Java
On utilise Java dans les systèmes d’IA qui doivent s’intégrer aux systèmes d’entreprise et aux moteurs d’exécution existants.
La JVM permet le déploiement de l’IA tout en conservant la compatibilité de la base de code.
Son écosystème massif fournit des bibliothèques étendues, des outils, des runtimes stables, des développeurs abondants et une portabilité multiplateforme, ce qui facilite la construction et le déploiement d’apps d’IA qui fonctionnent sur différents matériels et logiciels.
Par exemple, DeepLearning4j prend en charge les architectures de réseaux neuronaux sur la JVM.
La bibliothèque d’apprentissage automatique Weka rassemble des algorithmes de classification, de régression et de clustering. Tandis que Mallet offre des capacités de traitement du langage naturel pour les systèmes d’IA.
Conseil : utilisez Java pour les systèmes IA des grandes entreprises qui veulent prendre des algorithmes et les transformer en logiciels fiables. Et ce, car il a une bonne vitesse, une bonne fiabilité et la capacité de s’exécuter sur de nombreux appareils.
Julia
Julia utilise une technique de distribution multiple pour rendre les fonctions plus flexibles sans les ralentir. Il rend également la programmation parallèle et l’utilisation de nombreux cœurs naturellement rapides. Ce langage de programmation IA fonctionne bien, que l’on utilise plusieurs threads sur une machine ou que l’on distribue sur plusieurs machines.
L’une des meilleures caractéristiques de Julia est qu’elle fonctionne parfaitement avec le code existant de Python et de R. Cela vous permet d’interagir avec un code Python et R mature.
Cela vous permet d’interagir avec des bibliothèques Python et R matures et de profiter des forces de Julia.
De plus, les bibliothèques clés de Julia pour la manipulation des données (DataFrames.jl), l’apprentissage automatique (Flux.jl), l’optimisation (JuMP.jl) et la visualisation des données (Plots.jl) continuent d’évoluer. Le projet IJulia intègre de manière pratique les fonctionnalités de Jupyter Notebook.
JavaScript
JavaScript est utilisé lorsqu’une intégration transparente de bout en bout de l’IA sur les plateformes web est nécessaire.
L’objectif est de permettre des applications IA par le biais d’une programmation web familière.
Il est populaire pour le développement full-stack et l’intégration des fonctionnalités de l’IA dans les interactions des sites web.
De plus, JavaScript utilise un modèle événementiel pour mettre à jour les pages et traiter les entrées des utilisateurs en temps réel, sans décalage.
Le langage est flexible puisqu’il permet de prototyper rapidement un code, et les types sont dynamiques plutôt que stricts.
En ce qui concerne ses bibliothèques, TensorFlow.js porte le cadre ML de Google en JavaScript pour le déploiement dans les navigateurs et Node.js.
L’API de réseau neuronal brain.js permet un apprentissage en profondeur flexible. Synaptic.js propose des réseaux neuronaux agnostiques en termes d’architecture.
Enfin, le flux de travail visuel de Node-RED simplifie l’intégration des modèles.
C++
Si vous souhaitez déployer un modèle d’IA dans un environnement de production à faible latence, le C++ est votre option.
En tant que langage compilé où les développeurs contrôlent la mémoire, le C++ peut exécuter des programmes d’apprentissage automatique rapidement en utilisant très peu de mémoire.
Il convient donc parfaitement aux projets d’IA qui nécessitent une grande puissance de traitement.
En outre, tout code C++ peut être compilé en programmes exécutables autonomes qui, de manière prévisible, bénéficient de performances élevées sur tous les systèmes d’exploitation et toutes les puces comme Intel et AMD.
Cela permet aux logiciels d’IA complexes de se déployer de manière fiable avec une accélération matérielle n’importe où.
En ce qui concerne les bibliothèques, l’interface TensorFlow C++ permet d’accéder directement aux capacités d’apprentissage automatique de TensorFlow.
Caffe2 est une autre bibliothèque spécialement conçue pour les tâches d’apprentissage en profondeur.
ONNX définit une méthode standard d’échange de réseaux neuronaux pour faciliter la transition des modèles entre les outils.
En outre, OpenCV fournit d’importants blocs de construction pour la vision par ordinateur.
Conseil : utilisez C++ avec Python pour construire des prototypes d’IA évolutifs.
Lisp
Lisp est un puissant langage de programmation fonctionnel, remarquable pour les applications d’IA basées sur des règles et le raisonnement logique.
Il représente les connaissances sous forme de code et de données dans les mêmes structures arborescentes symboliques et peut même modifier son propre code à la volée grâce à la métaprogrammation.
De plus, la syntaxe du code Lisp, composée de listes imbriquées, facilite l’analyse et le traitement des données, ce sur quoi l’apprentissage automatique moderne s’appuie fortement.
Les versions modernes conservent les fondements de Lisp mais y ajoutent des automatismes utiles comme la gestion de la mémoire.
En ce qui concerne les principaux dialectes et écosystèmes, Clojure permet d’utiliser les fonctionnalités de Lisp sur les machines virtuelles Java.
CLIPS facilite la construction de systèmes experts. En s’interfaçant avec TensorFlow, Lisp s’étend aux techniques statistiques modernes telles que les réseaux neuronaux tout en conservant ses forces symboliques.
Haskell
Haskell est un langage de programmation IA purement fonctionnel qui utilise des fonctions mathématiques pures pour les algorithmes de l’IA. En évitant les effets secondaires au sein des fonctions, il réduit les bogues et facilite la vérification, ce qui est utile dans les systèmes de sécurité critiques.
Le plus intéressant est qu’il évalue le code de manière paresseuse, ce qui signifie qu’il n’exécute les calculs que lorsqu’ils sont nécessaires, ce qui accroît l’efficacité. Il facilite également l’abstraction et la déclaration de composants IA réutilisables.
Ses bibliothèques, telles que HLearn et LambdaNet, s’attaquent directement à l’apprentissage automatique et aux réseaux neuronaux. Parallèlement, Haxcel et BayesHaskell prennent en charge l’algèbre linéaire et les mathématiques de probabilité nécessaires.
Conseil : utilisez Haskel pour les applications IA dont la qualité est critique et qui ont besoin d’une représentation logique vérifiable.
Prolog
Prolog est un langage de programmation IA logique déclaratif qui encode les connaissances directement en faits et en règles, reflétant ainsi la façon dont les humains structurent l’information. Il déduit automatiquement des conclusions supplémentaires en reliant les déclarations logiques.
Son approche déclarative, basée sur des requêtes, permet de se concentrer sur des objectifs d’IA de haut niveau plutôt que sur des procédures par étapes.
En ce qui concerne les bibliothèques et les cadres, SWI-Prolog est une implémentation optimisée à code source ouvert privilégiée par la communauté. Pour un raisonnement probabiliste plus avancé, ProbLog permet d’encoder la logique avec des mesures d’incertitude. Vous pouvez utiliser des bibliothèques comme DeepLogic qui combinent Prolog classique avec des composants différentiables pour intégrer des réseaux neuronaux profonds avec des forces symboliques.
Conseil : utilisez Prolog pour une déduction explicable, basée sur des règles, afin de vérifier et de valider des modèles ou de capturer des connaissances relationnelles complexes.
Scala
Scala fusionne les styles de programmation orientée objet et fonctionnelle. Cela permet à la fois une abstraction modulaire des données grâce aux classes et aux méthodes et une clarté mathématique grâce à la correspondance des motifs et à l’immutabilité.
En outre, le système de type avancé de Scala utilise l’inférence pour la flexibilité tout en garantissant la robustesse à l’échelle grâce à la vérification statique. Les processus asynchrones permettent également de répartir les charges de travail de l’IA sur une infrastructure parallèle.
Les bibliothèques spécialisées étendent les principaux avantages de Scala pour l’IA, en fournissant des réseaux neuronaux (ScalNet), numériques (Breeze), l’apprentissage automatique distribué sur Spark, et l’interopération avec les écosystèmes Java comme DeepLearning4J. Scala combine donc des capacités linguistiques avancées pour la productivité avec l’accès à une pile technologique étendue.
Langages de programmation à éviter pour l’IA
Bien que de nombreux langages de programmation puissent être utilisés dans des projets d’IA, certains pourraient ne pas être aussi conviviaux, efficaces ou polyvalents que d’autres. Voici quelques langages de programmation à éviter pour le développement de l’IA :
PHP
Ce langage est principalement utilisé pour le développement web. Il passe à côté de la programmation de l’intelligence artificielle car il ne dispose pas de bibliothèques spécialisées dans l’IA et l’apprentissage automatique.
Ruby
Bien que Ruby ait une syntaxe élégante et un taux de lisibilité élevé, il lui manque un écosystème robuste d’IA et d’apprentissage automatique. Ruby est également un langage interprété, ce qui signifie que son exécution est beaucoup plus lente que les langages compilés comme Java et C++.
C
Ce langage de programmation IA fondamental de bas niveau peut être utile pour construire des applications ou des systèmes embarqués nécessitant une intégration matérielle de bas niveau. Cependant, son adéquation au développement de l’IA est affectée par l’absence de bibliothèques et de cadres de haut niveau spécifiques à l’IA. En outre, le principe de gestion manuelle de la mémoire préconisé par le langage C peut entraîner des fuites de mémoire s’il n’est pas géré correctement, ce qui peut donner lieu à des applications peu fiables.
Quel est le langage adapté à vos besoins en matière d’IA ?
Choisir le meilleur langage de programmation IA revient à comprendre vos objectifs spécifiques et votre cas d’utilisation, car différents langages servent des objectifs différents.
Par exemple, Python est une valeur sûre pour les applications d’IA intelligentes avec des frameworks comme TensorFlow et PyTorch. Cependant, pour les systèmes spécialisés avec des exigences de calcul intenses, envisagez des alternatives comme C++, Java ou Julia.
Analysez donc vos besoins, utilisez plusieurs autres langages pour l’intelligence artificielle si nécessaire et donnez la priorité à l’interopérabilité. Prenez des décisions éclairées alignées sur votre feuille de route stratégique et concentrez-vous sur des principes architecturaux et un prototypage solides pour un développement d’IA prêt pour l’avenir.
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