Après avoir quelque peu stagné pendant des décennies, l’intelligence artificielle (IA) traverse une période de puissante accélération. La demande de compétences en IA ayant plus que doublé ces dernières années, une carrière dans l’IA est devenue une option très attrayante pour les personnes intéressées par la science des données et le génie logiciel.
Selon le récent rapport de PwC intitulé « Sizing the Prize », le PIB mondial devrait être supérieur de 14 % (soit 15 700 milliards de dollars) en 2030 en raison de l’IA. Cela en fait l’opportunité commerciale la plus importante de l’économie actuelle.
Alors que l’IA stimule la productivité, la qualité des produits et la consommation, les gains sectoriels les plus spectaculaires seront dans les services financiers, les soins de santé et le commerce de détail. L’IA ouvre un tout nouveau monde de possibilités pour les entreprises et les ingénieurs logiciels, donc si vous êtes impatient de profiter de cette opportunité, vous vous demandez peut-être par où commencer.
Vous pouvez vous poser des questions comme quel est le chemin le plus rapide vers une carrière dans l’IA ou quel est le meilleur langage de programmation pour l’IA ?
La réponse à ces questions dépendra de vos connaissances et de votre expérience, du type de projet d’IA qui vous intéresse et des tendances actuelles (et futures) du secteur. Pour l’instant, il n’existe pas de langage d’IA spécifique dédié à ce domaine technologique, mais il prend en charge une multitude de langages de programmation populaires.
Cependant, pour améliorer vos chances de donner rapidement le coup d’envoi d’une carrière dans l’IA, vous voudrez apprendre des langages de programmation IA qui sont pris en charge par plusieurs bibliothèques d’apprentissage automatique (ML) et d’apprentissage profond (DL). Vous apprendrez un langage d’IA qui bénéficie d’un écosystème sain d’outils, de paquets de support et d’une grande communauté de programmeurs.
Ayant dit tout cela, il y a encore beaucoup d’options à considérer, alors plongeons-y !
Les meilleurs langages de programmation pour l’IA
Python
Lorsqu’il s’agit de langages de programmation pour l’IA, Python est en tête du peloton grâce à son support communautaire inégalé et à ses bibliothèques préconstruites (comme NumPy, Pandas, Pybrain et SciPy) qui permettent d’accélérer le développement de l’IA. Par exemple, vous pouvez tirer parti de bibliothèques éprouvées comme scikit-learn pour le ML et utiliser des bibliothèques régulièrement mises à jour comme Apache MXNet, PyTorch et TensorFlow pour les projets DL.
Pour le traitement du langage naturel (NLP), vous pouvez opter pour la vieille école avec NLTK ou profiter de la rapidité de SpaCy. Python est le principal langage de codage pour le NLP en raison de sa syntaxe simple, de sa structure et de son outil de traitement de texte riche.
Cependant, bien qu’il soit parfois désigné comme le meilleur langage de programmation pour l’IA, vous devrez passer outre ses cinq systèmes de conditionnement différents qui sont tous décomposés de différentes manières, certains problèmes d’espacement blanc et la déconnexion entre Python 2 et Python 3.
Mais dans le grand schéma des choses, il est tout à fait logique d’apprendre Python, car il dispose des cadres les plus complets à la fois pour la DL et la ML. Comme ce langage d’IA très flexible est agnostique vis-à-vis des plateformes, vous n’aurez qu’à apporter des modifications mineures au code pour le rendre opérationnel dans un nouveau système d’exploitation.
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Java
Nous ne pouvons pas discuter du meilleur langage de programmation pour l’IA sans parler du langage de programmation orienté objet, Java. Depuis son apparition en 1995, Java s’est développé pour devenir un langage hautement portable, maintenable et transparent, soutenu par une multitude de bibliothèques.
Comme certains des langages de programmation de cette liste, Java est également très convivial, facile à déboguer et fonctionne sur toutes les plateformes sans qu’il soit nécessaire de s’engager dans une recompilation supplémentaire. Cela est dû au fait que sa technologie de machine virtuelle permet au code de s’exécuter sur toutes les plateformes prises en charge par Java.
Quand il s’agit de travailler avec le PNL, il est facile de trouver suffisamment de soutien auprès de la communauté dynamique qui s’est constituée autour de lui. Comme Java permet un accès transparent aux plateformes de big data comme Apache Spark et Apache Hadoop, il a cimenté sa place au sein du développement de l’IA lié à l’analyse de données.
Si vous avez besoin de plus de raisons pour apprendre Java, considérez le fait qu’il fonctionne de manière transparente avec les algorithmes des moteurs de recherche, améliore les interconnexions des utilisateurs et que son cadre simplifié prend en charge efficacement les projets à grande échelle.
Julia
Quand une tâche exige des calculs et des analyses numériques de haute performance, Julia (développé par le MIT) sera le meilleur langage de programmation pour les projets d’IA. Explicitement conçu pour se concentrer sur le calcul numérique requis par l’IA, vous pouvez obtenir des résultats sans l’exigence typique d’une compilation séparée. Son paradigme de programmation de base comprend un système de types avec polymorphisme paramétrique et des capacités de répartition multiples.
Contrairement aux langages ci-dessus, Julia n’est pas exactement le langage de référence en ce moment. Par conséquent, il n’est pas soutenu par une multitude de bibliothèques ou une communauté en pleine expansion.
Cependant, en tant que langage open-source (sous une licence MIT libérale), sa popularité augmente lentement. Des wrappers comme TensorFlow.jl et Mocha fournissent un excellent support pour DL, donc il y a de l’aide là-bas – juste pas la même quantité que Python.
L’un des principaux avantages de travailler avec Julia est sa capacité à traduire les algorithmes des articles de recherche en code sans aucune perte. Cela réduit considérablement le risque lié au modèle et améliore la sécurité.
S’engager dans la programmation d’IA avec Julia réduit les erreurs et diminue les coûts car il combine la syntaxe familière et la facilité d’utilisation de langages comme C++, Python et R. Cela annule la nécessité d’estimer un modèle dans un langage et de le reproduire dans un langage de production plus rapide.
Haskell
Haskell est un langage standardisé à typage statique fort (général) développé dans les années 1990 avec une sémantique non stricte (basé sur le langage de programmation Miranda).
Sa popularité est principalement concentrée dans les milieux universitaires, mais des géants de la tech tels que Facebook et Google sont également connus pour l’utiliser. Haskell est utilisé dans les projets de recherche parce qu’il prend en charge les langages spécifiques au domaine intégrés qui jouent un rôle important dans la recherche sur les langages de programmation et l’IA.
Contrairement à Java, Haskell est parfait pour s’engager dans les mathématiques abstraites, car il permet des bibliothèques expressives et efficaces pour créer des algorithmes d’IA. Par exemple, HLearn exploite des structures algébriques courantes comme les modules et les monoïdes pour exprimer et accélérer la vitesse d’algorithmes ML simples.
Bien que vous puissiez coder ces algorithmes dans n’importe quel langage d’IA, Haskell les rend beaucoup plus expressifs que les autres tout en maintenant un niveau de performance acceptable.
Il est également un excellent hôte pour la programmation probabiliste et aide les développeurs à identifier rapidement les erreurs pendant la phase de compilation de l’itération. Haskell n’étant pas très populaire dans les environnements d’entreprise, il ne faut pas s’attendre au même niveau de support dont bénéficient des logiciels comme Java et Python.
Lisp
Alors que l’IA n’a commencé à avoir un impact significatif sur les consommateurs que ces dernières années, la recherche et le développement dans ce domaine remontent aussi loin que les années 1950. Depuis les premiers jours, Lisp a été au cœur du développement de l’IA, et cela reste vrai aujourd’hui.
Certains considèrent qu’il s’agit du meilleur langage pour l’IA car il a été créé par l’informaticien et père de l’IA John McCarthy en 1958. Il est également très adapté au développement de l’IA car ses caractéristiques uniques permettent de traiter efficacement les informations symboliques.
Lisp peut être décrit comme une notation mathématique pratique pour les programmes informatiques. Les développeurs d’IA se tournent souvent vers Lisp pour les projets d’IA qui font une large place au ML parce qu’il offre des capacités de prototypage rapide, un support pour les expressions symboliques, une bibliothèque de types de collections, et qu’il est très flexible et adaptable à leurs besoins de résolution de problèmes.
Il est également populaire parmi les langages de programmation d’IA parce qu’il permet la création dynamique facile de nouveaux objets, avec une collecte automatique des déchets. Alors que le programme est toujours en cours d’exécution, vous pouvez également activer l’évaluation interactive des expressions et la recompilation des fonctions ou des fichiers simultanément.
Cependant, au cours des dernières années, certaines des caractéristiques clés qui le rendaient spécial ont migré dans plusieurs autres langages, de sorte qu’il n’est plus une option aussi unique dans le monde de l’IA.
Bien qu’il soit difficile de choisir un langage comme le meilleur langage de programmation pour l’IA, les cinq énumérés ci-dessus feraient probablement partie du top 10 de n’importe qui. De nombreux autres langages de codage peuvent être exploités pour l’IA, notamment C++, R et Prolog, donc tout dépend vraiment de vous et des exigences uniques du projet.
Si je devais en choisir un comme meilleur langage de programmation pour l’IA, j’opterais pour Python car il est à la pointe de la recherche sur l’IA. C’est aussi un langage qui est plus ou moins omniprésent dans le ML, la science des données et la cybersécurité.
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