L’IA modifie le monde tel que nous le connaissons, des véhicules autonomes aux assistants virtuels. Mais comment créer des applications d’IA ? Pour maîtriser le développement de l'IA, vous devez d'abord avoir une base solide dans les langages de programmation spécialement conçus pour l'apprentissage automatique et la science des données.
Ce blog explorera les 5 principaux langages de programmation que vous devriez apprendre pour le développement de l'IA et pourquoi ils sont essentiels pour créer des applications d'IA de pointe. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté, ce guide vous aidera à libérer tout le potentiel du développement de l'IA.
Qu’est-ce que l’IA ?
L'intelligence artificielle (IA) fait référence au développement de systèmes informatiques capables d'effectuer des tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et le traitement du langage naturel.
L'IA est obtenue grâce à l'utilisation d'algorithmes, de modèles mathématiques et de techniques statistiques qui permettent aux machines d'apprendre et de faire des prédictions ou des décisions basées sur les entrées de données.
Comment créer une application d’IA ?
L'intelligence artificielle a révolutionné la résolution de problèmes en introduisant des outils nouveaux et complexes. Cependant, l’IA n’est pas une solution universelle pour tous les défis de programmation : le développement d’un programme basé sur l’IA nécessite une planification et une réflexion minutieuses.
La première étape vers la création d’une application d’IA consiste à définir le problème et à déterminer le résultat souhaité. Cela vous guidera vers le choix d'une solution appropriée axée sur l'IA, telle que l'apprentissage automatique (ML) pour le traitement des données ou la vision par ordinateur (CV) pour extraire des informations significatives à partir d'images et de vidéos numériques.
La qualité et la quantité des données traitées à l’aide des algorithmes d’IA sont également cruciales. Les algorithmes d’IA sont puissants mais nécessitent des données de haute qualité pour produire les résultats souhaités. Il est essentiel de s’assurer que les données sont vérifiées, nettoyées et organisées en fonction des exigences spécifiques du projet.
Il existe de nombreuses applications de l'IA et la sélection du meilleur langage de programmation dépend des exigences de votre projet. Différents langages de programmation excellent dans des tâches spécifiques liées à l'IA, le choix du langage approprié dépend donc de ce qui doit être réalisé dans une application donnée.
Le langage de programmation que vous choisissez a un impact sur : ● Le niveau de facilité de programmation des applications d'IA. ● La gamme d'outils, de bibliothèques et de frameworks à votre disposition. ● La disponibilité de la documentation et le soutien de la communauté.
Top 5 des langages de programmation pour le développement de l'IA :
Les 5 principaux langages de programmation dans le domaine de l'IA sont Python, C++, R, MATLAB et Java. Cependant, il est important de déterminer quelle langue apprendre en premier avant d’approfondir chacune d’entre elles.
En général, Python est considéré comme le point de départ idéal pour les débutants en raison de sa nature conviviale, de sa polyvalence et de l’abondance de bibliothèques d’apprentissage automatique. Après avoir maîtrisé Python, le choix de la langue à apprendre ensuite doit être basé sur les aspirations professionnelles individuelles.
Python
Python est sans aucun doute le langage de développement d’IA le plus utilisé. Sa vaste bibliothèque et son ensemble d'outils dédiés à l'apprentissage automatique et à la science des données en font une excellente alternative pour les novices. Python est simple à apprendre et possède une syntaxe facile à lire. Son attrait vient de son adaptabilité dans le développement Web, l'analyse de données et le calcul scientifique.
La popularité de Python dans la recherche sur l’IA est attestée par le fait que, selon l’étude Kaggle de 2021, il s’agit du langage de programmation le plus populaire parmi les data scientists. De plus, des entreprises comme Google, Facebook et Microsoft choisissent Python pour le développement de l’IA.
Bibliothèques Python pour le développement de l'IA :
Python dispose de nombreuses bibliothèques et outils conçus explicitement pour le développement de l'IA. Certaines des bibliothèques populaires incluent :
● TensorFlow est une bibliothèque logicielle open source pour le flux de données et la programmation différenciable sur diverses tâches. Il s'agit d'une bibliothèque populaire pour la création et la formation de modèles d'apprentissage automatique.
● Keras : Keras est une API de réseau neuronal de haut niveau basée sur Python qui peut fonctionner sur TensorFlow, CNTK ou Theano. Il est uniquement conçu pour permettre une expérimentation rapide avec des réseaux de neurones profonds.
● Scikit-learn : Scikit-learn est une bibliothèque de langage de programmation Python pour l'apprentissage automatique disponible gratuitement. Il propose une gamme d'algorithmes de classification et de clustering, y compris, mais sans s'y limiter, la prise en charge des machines vectorielles, des forêts aléatoires et des k-moyennes.
● PyTorch : PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage d'IA open source basée sur la bibliothèque Torch. Cet outil trouve ses applications dans divers domaines, dont mais sans s'y limiter le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
R.
R est un langage informatique et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques. Il est populaire dans les applications d’analyse de données et d’apprentissage automatique. R propose une large gamme d'approches statistiques et graphiques et un large éventail de packages d'apprentissage automatique et d'analyse de données tels que Caret, MLR et Tidymodels. La force de R réside dans l’analyse statistique, ce qui le rend bien adapté aux applications d’IA gourmandes en données.
Il propose une grande variété de modèles statistiques, tels que la régression linéaire et non linéaire, l'analyse de séries chronologiques et l'analyse de survie. R est également un excellent langage de visualisation de données, permettant de générer facilement des graphiques et des tracés interactifs pour visualiser les résultats des modèles d'IA.
En raison de l’importance de R dans le développement de l’IA, divers packages et bibliothèques spécialisés ont été créés, notamment le package d’apprentissage en profondeur KerasR et le package d’apprentissage par renforcement Reinforcement Learning.
Bibliothèques R pour le développement de l'IA :
Il existe plusieurs bibliothèques R couramment utilisées pour le développement de l'IA. Certains d'entre eux sont:
● caret : une bibliothèque complète pour l'apprentissage automatique, comprenant le prétraitement des données, la sélection de fonctionnalités, le réglage du modèle et l'évaluation. ● mlr : une interface de haut niveau pour plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique, notamment l'apprentissage profond, les machines vectorielles de support, les forêts aléatoires, etc. ● mxnet : une bibliothèque flexible et efficace pour l'apprentissage profond, avec prise en charge de la formation distribuée et d'une variété de langages de programmation.
Java
Java est un langage de programmation hautes performances utilisé dans divers secteurs, notamment la recherche en intelligence artificielle. Java est idéal pour créer des modèles d'apprentissage automatique grâce à ses puissantes capacités de programmation orientée objet et à sa prise en charge complète des bibliothèques.
Java est utilisé pour créer des applications d'IA telles que des chatbots, des assistants virtuels et des systèmes de reconnaissance vocale. Les principales bibliothèques Java utilisées dans le développement de l'IA incluent Weka, Deeplearning4j et Mahout.
Le traitement du langage naturel, l'identification d'images et la reconnaissance audio sont quelques applications d'IA qui utilisent Java. Deeplearning4j, DL4J et Neuroph sont les principales bibliothèques Java pour le développement de l'IA.
Bibliothèques Java pour le développement de l'IA :
● Deeplearning4j, qui est une bibliothèque d'apprentissage profond spécialement conçue pour fonctionner sur la machine virtuelle Java. Il prend en charge divers algorithmes d'apprentissage en profondeur, notamment les réseaux de neurones convolutifs et récurrents. ● Weka est une autre bibliothèque qui fournit une collection d'algorithmes à des fins d'apprentissage automatique. Ces algorithmes sont conçus pour exécuter des activités d'exploration de données telles que le prétraitement, la classification, le clustering et la régression, entre autres. ● Enfin, Apache Mahout est une bibliothèque d'apprentissage automatique qui inclut des algorithmes de clustering, de classification et de filtrage collaboratif, et peut être utilisée pour créer des applications d'apprentissage automatique évolutives qui s'exécutent sur Apache Hadoop.
C++
Le C++ est un langage de programmation populaire pour créer des systèmes hautes performances, et l'IA ne fait pas exception. Il s'agit d'une excellente alternative pour créer des applications d'IA en raison de sa vitesse, de son efficacité et de sa capacité à gérer d'énormes ensembles de données. Le C++ est largement utilisé pour développer des systèmes de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel.
Le C++ est réputé pour sa rapidité et ses performances, ce qui en fait un langage idéal pour développer des systèmes d'IA hautes performances. C’est un choix populaire pour créer des applications qui nécessitent beaucoup de calculs et de puissance de traitement, comme la vision par ordinateur et la robotique.
C++ est un langage de haut niveau, ce qui signifie qu'il est plus proche du langage humain et plus facile à lire et à écrire que les langages de bas niveau comme l'assembleur. Il est largement utilisé dans le développement de systèmes d’exploitation, de pilotes de périphériques et d’autres logiciels système. Il est également utilisé dans le développement d’applications logicielles à grande échelle, telles que les jeux vidéo, les systèmes financiers et les simulations scientifiques.
Le C++ est un langage de programmation en constante évolution et il y a eu plusieurs développements récents dans ce langage. La prochaine version du standard C++, C++23, est actuellement en développement et devrait introduire plusieurs nouvelles fonctionnalités, notamment des améliorations des modules et des coroutines.
Bibliothèques C++ pour le développement de l'IA :
De nombreuses bibliothèques C++ largement utilisées sont disponibles pour le développement de l'IA. Ceux-ci inclus:
● TensorFlow, une bibliothèque d'apprentissage automatique open source développée par Google, largement utilisée pour construire des réseaux neuronaux et d'autres applications d'IA.
● Caffe est un autre framework d'apprentissage profond C++ qui facilite le développement de modèles d'IA efficaces et expressifs, en particulier pour les tâches de vision par ordinateur et de reconnaissance d'images.
● Shark est également une bibliothèque C++ hautement adaptable pour l'apprentissage automatique qui offre une variété d'algorithmes pour l'apprentissage basé sur le noyau, l'optimisation linéaire et non linéaire et les réseaux neuronaux.
MATLAB
MATLAB est un langage de programmation de haut niveau et un environnement interactif largement utilisé dans divers domaines tels que l'ingénierie, la physique, les mathématiques et la finance. Il s'agit d'un outil puissant de calcul numérique et d'analyse de données, capable de gérer des opérations mathématiques complexes telles que la manipulation matricielle, la résolution de systèmes d'équations et l'optimisation.
MATLAB est particulièrement populaire dans les communautés d'ingénieurs et scientifiques pour sa capacité à prototyper et tester rapidement des algorithmes et ses riches capacités de visualisation. L'un des avantages de MATLAB réside dans sa vaste bibliothèque de fonctions et de boîtes à outils intégrées, qui permettent aux utilisateurs d'effectuer efficacement un large éventail de tâches, du traitement du signal et de l'analyse d'images à la conception de systèmes de contrôle et à la modélisation financière.
De plus, MATLAB dispose d'une interface conviviale qui facilite l'écriture et le débogage du code ainsi que la visualisation et l'analyse des données. MATLAB prend en charge la création d'applications autonomes et l'intégration avec d'autres langages comme C++ et Java.
Fait amusant!
Saviez-vous qu'au départ, le cours Machine Learning d'Andrew Ng était dispensé avec MATLAB ? Cependant, en 2022, lorsqu'Andrew et ses équipes de DeepLearning.AI et de l'Université de Stanford ont mis à jour la spécialisation en apprentissage automatique, ils ont réalisé une amélioration significative en passant à Python.
Il est déconseillé d’essayer d’apprendre deux langues simultanément. Au lieu de cela, donnez la priorité à la maîtrise de Python dans un premier temps. Une fois que vous avez atteint un certain niveau de maîtrise de Python, vous pouvez élargir vos horizons en fonction de vos objectifs professionnels.
N'utilisez pas ces langages de programmation !
Bien qu’il n’existe aucun langage de programmation spécifique qui puisse être qualifié de « mauvais » pour l’IA, certains langages peuvent ne pas être aussi adaptés à certaines tâches d’IA.
● Par exemple, des langages comme C et Assembly, qui sont des langages de bas niveau, ne constituent peut-être pas le meilleur choix pour développer des applications d'IA en raison de leur complexité et du manque de prise en charge intégrée des abstractions de haut niveau couramment utilisées dans l'IA. ● Les langages comme PHP et Ruby, qui sont principalement conçus pour le développement Web, peuvent ne pas être bien adaptés aux tâches d'IA, car ils manquent de bibliothèques robustes et d'outils spécifiquement conçus pour l'IA. ● Fortran est principalement favorisé par les scientifiques et les ingénieurs, mais il présente un défi à apprendre et manque de nombreuses fonctions conviviales, ce qui rend le développement difficile.
Langages de programmation utilisés dans la technologie blockchain
Il existe plusieurs langages utilisés dans le développement de la blockchain, tels que
● Solidité, rouille et c'est parti. Solidity est le langage le plus populaire pour développer des contrats intelligents sur la blockchain Ethereum, tandis que Rust et Go gagnent en popularité pour la création d'infrastructures blockchain et d'applications décentralisées. ● De plus, il existe des cadres et des outils de développement blockchain spécifiques qui utilisent des langages de programmation et l'IA, tels que Hyperledger Fabric, Corda et TensorFlow. Ces outils et frameworks permettent aux développeurs de créer des applications basées sur la blockchain avec une sécurité, une évolutivité et des performances améliorées.
Fait amusant!
Lisp, inventé en 1958 par John McCarthy, a une riche histoire d'utilisation dans la recherche et le développement de l'intelligence artificielle (IA). En fait, Lisp a été l’un des premiers langages de programmation à être utilisé pour l’IA, et il est souvent appelé « langage IA ». Malgré son âge, Lisp reste un langage populaire dans la communauté de l’IA et est encore largement utilisé aujourd’hui.
En fait, Lisp a la particularité d'être le deuxième langage de programmation de haut niveau le plus ancien encore largement utilisé, après FORTRAN. La longévité et la pertinence continue de Lisp témoignent de sa polyvalence et de sa puissance, en particulier dans le domaine de l'IA.
Conclusion:
Le choix du bon langage de programmation est essentiel pour le développement de l'IA, et le choix du langage dépend des exigences spécifiques de l'application d'IA. Python est le langage le plus populaire pour le développement de l'IA, suivi de R, Java, C++ et MATLAB. Ces langages offrent des bibliothèques et des outils puissants pour créer et déployer des modèles d'IA. Se tenir au courant des derniers développements en matière de langages de programmation d’IA est également crucial pour créer des applications d’IA efficaces et responsables.
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