Aujourd’hui en pleine expansion, l’intelligence artificielle s’implante de plus en plus dans les entreprises. Chacun l’a adopté à sa manière et en fonction de ses besoins. Du côté des développeurs par exemple, l’IA représente une aubaine pour pour mettre en application leurs compétences. Mais pour d’autres, des questions se posent ! Quelles langages de programmation utiliser en intelligence artificielle ?
Cette question concerne avant tout les entreprises cherchant à intégrer l’IA. Autrement dit, le choix du langage de programmation est primordial. Cela parce qu’il constitue les principaux éléments du boîte à outil de leur équipe de développeurs.
Et si tout le monde (ou presque) n’a d’autres sujets de discussion que l’intelligence artificielle, l’accès à cette technologie demeure complexe pour certains.
Le battage médiatique joue un rôle important dans ce contexte. Les avis, ainsi que les commentaires sur les meilleurs langages de programmation pour l’IA font également douter les amateurs du domaine.
Alors comment faire ? Par où commencer ? Quel langage choisir ? Voici les 7 meilleurs langages de programmation pour développer l’IA.
Notre classement des 7 meilleurs langages de programmation pour l’IA
Python et l’apprentissage automatique, le mariage parfait entre langage de programmation et IA
Premier langage de programmation pour IA : Python. Il s’est imposé comme le langage de programmation préféré pour le développement de l’intelligence artificielle.
Cela s’explique par ses capacités avancées en visualisation et en analyse de données. Sa syntaxe conviviale le rend d’ailleurs plus accessible aux data scientists et aux analystes.
La gestion automatique de la mémoire assurée par la fonction de récupération de place du langage et l’exécution interprétée permettent également un processus de développement itératif plus rapide.
Ce qui, pour les développeurs de système de projets d’intelligence artificielle sur Python, est un atout fondamental leur permettant d’éviter le besoin de recompilation.
Une des principales forces de Python réside dans sa prise en charge robuste des opérations sur les matrices et du calcul scientifique, grâce notamment à des bibliothèques telles que NumPy.
Cet avantage fournit une base performante pour une multitude d’algorithmes d’intelligence artificielle, allant des modèles statistiques aux réseaux de neurones.
Par ailleurs, Python propose une large gamme de bibliothèques et de frameworks spécifiquement dédiés à l’intelligence artificielle. Notamment scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
Ces outils couvrent les principaux aspects du machine learning, du deep learning et des réseaux neuronaux avancés.
Prolog : une tendance pour les développeurs
Le langage de programmation Prolog se révèle en tant que moteur d’inférence sémantique dans le domaine de la programmation logique en intelligence artificielle et en apprentissage automatique.
Sa capacité à effectuer des correspondances de modèles sur des arbres d’analyse en langage naturel est en effet d’une grande utilité pour les développeurs.
Ces programmeurs en intelligence artificielle peuvent ainsi utiliser Prolog pour décrire les données sous forme de faits et de règles liés à leur objectif final.
Ils pourront, par la suite, interroger ces données pour pouvoir exécuter des opérations de programmation logique.
Bien que Prolog ne soit pas souvent considéré comme un langage à la mode, il est largement adopté pour de nombreuses tâches.
À savoir la correspondance de modèles, la programmation d’ensembles de réponses et le traitement automatique du langage naturel (NLP), que ce soit pour des requêtes simples ou complexes.
Il a également la capacité de générer du code dans d’autres langages comme Java, Ruby, C#, Objective-C, etc.
Comme principal atout, Prologue permet d’optimiser le compilateur pour ensuite, le mettre en œuvre sous forme de relation entre le programme initial et la forme optimisée.
Java, idéal pour les infrastructures existantes
En troisième place, nous avons Java, un langage de programmation largement utilisé dans le développement de systèmes d’intelligence artificielle. C’est-à-dire ceux qui doivent s’intégrer aux infrastructures informatiques existantes au sein des entreprises.
La Java Virtual Machine (JVM) par exemple, permet un déploiement efficace des applications d’IA tout en maintenant la compatibilité avec la base de code existante.
L’écosystème du langage de programmation Java offre de nombreux avantages pour la création et le déploiement d’applications d’IA.
Il fournit en effet un vaste ensemble de bibliothèques spécialisées, d’outils et d’environnements d’exécution stables.
Pour ce qui est de sa communauté, Java compte de nombreux développeurs expérimentés. Si vous commencez tout juste la programmation pour l’IA, c’est ce qu’il vous faudra pour vous guider dans la mise en œuvre de votre projet.
Java bénéficie également de la portabilité multiplateforme dont le but est de faire fonctionner ces applications d’IA sur divers matériels et systèmes d’exploitation.
Plusieurs bibliothèques Java sont particulièrement adaptées au développement de systèmes d’IA. Notamment le DeepLearning4J qui peut prendre en charge les architectures de réseaux de neurones.
Il y a aussi la bibliothèque Weka qui rassemble de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique pour la classification, la régression et le clustering.
La bibliothèque Mallet, quant à elle, offre des capacités de traitement du langage naturel pour les applications d’intelligence artificielle.
C++ pour les environnements à faible latence
Pour les déploiements d’applications d’intelligence artificielle nécessitant une faible latence, le langage de programmation C++ s’impose comme un choix judicieux.
Il s’agit en effet d’un langage compilé avec lequel vous pourrez contrôler directement la mémoire et exécuter des programmes de machine learning tout en économisant les ressources.
C++ est en d’autres termes le meilleur langage de programmation pour IA si vous travaillez sur un projet qui nécessite une très grande puissance de calcul.
Autre avantage de C++ : la possibilité de compiler son code pour en faire des programmes autonomes exécutables.
C’est ce qui rend le langage plus performant quel que soit l’OS et le processeur sur lequel vous l’exécutez.
Alors, qu’il s’agisse des puces AMD ou Intel, le déploiement des applications d’intelligence artificielle reste fiable avec le langage C++.
Les fonctionnalités d’apprentissage automatique de TensorFlow sont directement accessibles via son interface C++.
De manière similaire, Caffe2 est une bibliothèque spécialement conçue pour les travaux d’apprentissage en profondeur.
ONNX, de son côté, établit un standard facilitant l’échange de modèles de réseaux neuronaux entre différentes plateformes.
Enfin, OpenCV fournit les composants de base indispensables au développement d’applications de vision par ordinateur.
Les avis divergent en ce qui concerne Lisp
Connu pour sa puissance et son raisonnement logique, Lisp s’impose aujourd’hui en tant que l’un des meilleurs langages de programmation pour IA.
Depuis son lancement il y a plus de 50 ans, Lisp a toujours gardé sa place dans les recherches scientifiques en langage naturel.
Bien que LISP soit un langage de programmation relativement ancien, des améliorations continues en ont fait un outil puissant et dynamique.
Il reste d’ailleurs moins utilisé et recherché que les quatre langages précédemment mentionnés, notamment dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Certains considèrent néanmoins que LISP demeure le meilleur langage pour le développement de systèmes d’IA.
Cette perception s’appuie sur la grande liberté accordée aux développeurs grâce aux capacités de métaprogrammation offertes par le langage.
En somme, LISP est apprécié pour sa flexibilité qui permet de sortir rapidement des prototypes en intelligence artificielle.
Contrairement aux autres langages de programmation pour l’IA, LISP s’avère plus efficace pour résoudre certains problèmes spécifiques.
Cela s’explique par sa capacité à s’adapter aux besoins de la solution que les informaticiens souhaitent développer.
Cette propriété se révèle particulièrement avantageuse dans les projets impliquant de la logique inductive et de l’apprentissage automatique.
R : une bibliothèque de package très riche
R est l’un des langages de programmation les plus performants lorsqu’il s’agit d’analyser et de manipuler des données à des fins statistiques.
Grâce à R, il est tout à fait possible de générer facilement de belles visualisations de données, en utilisant, au besoin, des formules mathématiques complexes.
R bénéficie en outre d’un écosystème riche de packages spécialisés qui en font un outil de choix pour le développement de systèmes d’apprentissage automatique.
Des packages tels que RODBC, Gmodels, Claass et Tm permettent en effet de mettre en œuvre efficacement diverses techniques de machine learning.
Cette abondance de bibliothèques dédiées rend l’implémentation de l’apprentissage automatique particulièrement aisée avec le langage R.
Vous, en tant que développeurs, pouvez ainsi vous concentrer sur la conception de vos modèles plutôt que sur les aspects techniques de bas niveau.
Julia, le plus récent langage de programmation développé par le MIT pour l’IA
Développé en 2012, Julia est l’un des langages de programmation les plus récents pour l’IA, bien qu’il ne soit devenu populaire que récemment.
Une des principales forces de Julia réside dans sa capacité à traiter efficacement des analyses numériques complexes et à manipuler de grands volumes de données.
Sa caractéristique unique est sa faculté à traduire directement en code des algorithmes issus d’articles de recherche. Ce qui facilite grandement l’implémentation de concepts théoriques avancés.
Julia s’avère également très performant pour les projets impliquant de gros ensembles de données et nécessitant un traitement à grande échelle.
Le langage peut en effet s’interfacer avec des technologies de type Hadoop ou Spark, et être facilement déployé sur plusieurs machines en parallèle.
Grâce à ces atouts, Julia est particulièrement adapté aux développeurs ayant une expérience préalable des langages Python et R.
Ses bibliothèques les plus populaires, telles que DataFrames, Distributions et JuMP, en font un outil de choix pour les applications d’intelligence artificielle. Mais aussi d’analyse de données à grande échelle.
Quel langage de programmation choisir ?
Choisir le meilleur langage de programmation pour l’IA dépend de vos objectifs spécifiques et de votre cas d’utilisation. Cela dit, chaque langage a ses avantages et ses inconvénients. Le choix va alors dépendre en grande partie de vos besoins.
La clé est donc d’analyser attentivement vos besoins spécifiques avant de sélectionner le ou les langages les plus adaptés.
Il peut parfois être nécessaire d’utiliser plusieurs langages en fonction des différentes parties du système d’IA à développer. L’interopérabilité entre ces différents composants doit alors être une priorité.
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