À travers ce guide, nous vous orientons vers les langages de programmation à connaître si vous ambitionnez de devenir développeur en IA ou voulez simplement suivre un programme de formation en intelligence artificielle. Aujourd’hui très recherchées pour les enjeux économiques qu’elles représentent, les compétences en codage stimulent le cerveau. Elles sont surtout indissociables aux métiers de la Tech et aux métiers d’avenir.
Maîtriser des langages de programmation est ainsi l’assurance de ne jamais se retrouver au chômage. Et contrairement aux croyances populaires, le codage est à la portée de tous. Il s’associe certes à de nombreux enjeux, mais y être familier décuple les chances d’évoluer dans sa carrière et ouvre droit à de fortes rémunérations.
Intelligence artificielle : quels langages de programmation apprendre pour mettre le pied à l’étrier ?
L’intelligence artificielle (IA) regroupe des techniques et des mécanismes inspirés de la cognition humaine pour permettre à une machine d’effectuer des tâches. Ceci est une définition simple de l’IA qui ne souligne pourtant pas l’importance de la programmation, considérée comme le socle du développement informatique. Effectivement, cette notion de programmation joue un rôle prépondérant dans la conception des systèmes d’intelligence artificielle.
La mise en œuvre d’une solution fonctionnant avec l’IA ne peut se faire sans le recours au codage. Le développeur IA écrit les codes sources d’un système informatique intelligent par le biais de la programmation.
On peut répondre aux préoccupations ou problèmes en créant des séquences informatiques et la programmation est au cœur du processus de conception, de l’écriture, du test et de la maintenance du code, lequel permet de donner des instructions à l’ordinateur. La création d’algorithmes permise par la programmation est utile pour qu’une machine puisse apprendre, raisonner, décider comme l’Homme.
Les langages de programmation courants et très utiles pour devenir développeur IA
Si vous envisagez une formation en IA, les langages de programmation que nous présentons ici se trouvent souvent dans l’arsenal d’un développeur et contribuent chacun à créer une intelligence artificielle. Ils rivalisent surtout au niveau de la communauté qui les porte ainsi que la simplicité de la syntaxe du code.
Julia : le langage de programmation aussi rapide que puissant
Tendant à évincer Python, Julia est un langage open source à la fois hautement interopérable et de haut niveau. Il admet une intégration avec d’autres langages et bibliothèques. Pensé pour la scalabilité, il se prête au traitement de gros volumes de données regroupés sur plusieurs machines. Julia se démarque par cette capacité à créer des structures de données et méthodes par répartition multiple.
Malgré sa nouveauté dans le monde de la science des données et des langages de programmation (déployé en 2009), Julia connait un succès auprès des geeks grâce à sa syntaxe familière. Rapide et puissant comme C, aussi dynamique que Ruby, doté de la notation mathématique de Matlab… Julia est un savant mélange de toutes les propriétés des langages les plus populaires sur lequel tiennent ses performances.
Côté packages, il comprend Flux.jl, pour construire et entraîner des réseaux neuronaux ; MLJ.jl pour créer et évaluer des modèles d’apprentissages automatique, d’où son utilisation dans les voitures intelligentes ; Gen.jl le langage de programmation pour concevoir des modèles génératifs.
R, le langage de programmation connue en formation IA
Ayant le vent en poupe auprès des data scientists et des data analystes, R se montre particulièrement efficace dans la réalisation des statistiques. Il est utilisé dans la science des données, la visualisation, le calcul numérique et par les entreprises d’envergure, y compris les GAFA. Mais il est tout aussi indiqué pour la modélisation IA. Singulier de par son ensemble centralisé de packages CRAN et son IDE de programmation, R est facile à maîtriser.
Ceux qui débutent dans la formation IA peuvent ainsi facilement maîtriser ce langage de programmation. Parmi son panel de packages, on peut citer Gmodels, RODBC, Tm et Claass. Ces derniers servent au machine learning. D’autres packages comme TensorFlow, Caret et randomForest sont utilisés dans la création de modèles prédictifs ou pour entrainer des algorithmes de deep learning.
Java
Langage de programmation également connu dans le codage de l’intelligence artificielle, Java est performante et se distingue par sa vitesse. C’est particulièrement utile pour traiter de grandes quantités de données dans la création des applications d’intelligence artificielle. Néanmoins, il est lent par rapport à C++ et à Python, présentant un temps de réponse long et exécutant moins rapidement.
Multiparadigme, ce langage de programmation a une syntaxe s’inspirant essentiellement du langage C et C++. Il s’adapte au traitement automatique du langage naturel (NLP, Natural Language Processing), aux réseaux de neurones ou neural network ainsi qu’aux recherches algorithmiques. Il n’a pas de problème à s’intégrer aux autres langages de programmations ou outils si on a besoin de combiner des modèles d’IA avec des systèmes et applications.
Apte à gérer des projets à grande échelle, à gérer efficacement la mémoire, Java est appréciée pour sa plateforme et son indépendance. – Apache Mahout, Deeplearning4j (bibliothèque d’apprentissage profond) s’exécutant sur la machine virtuelle Java (JVM) ; Weka qui dispose d’outils de prétraitement, de regroupement et de régression des données – figurent parmi les bibliothèques du langage pour le développement d’IA
Python : langage de programmation incontournable pour une formation en intelligence artificielle
Leader inconstesté de l’Intelligence Artificielle, Python est sans aucun doute le langage de programmation le plus facile à apprendre en formation IA. Les scientifiques des données l’apprécient particulièrement en raison de sa polyvalence couplée à sa flexibilité et sa conception intuitive. Très lisible, simplifiant ainsi l’écriture et la compréhension du code, ce langage de programmation propose une syntaxe simple, intuitive pour faciliter l’apprentissage des débutants. Comparé à Java ou à C++, il est nettement moins compliqué au niveau du machine learning, entre autres.
Ce qui distingue le code Python, c’est aussi sa grande compatibilité avec pratiquement les plateformes de développement disponibles, que ce soit Unix, Linux,Windows, Mac OS. Si Java est aussi considéré comme une référence en langage de programmation IA, c’est aussi à cause de ses bibliothèques fournies, incluant TensorFlow, NLTK, SciKit-Learn, Keras et bien d’autres, permettant l’exécution d’une multitude d’algorithmes.
Ceux qui peinent à en traduire certains pourront compter sur sa vaste communauté en open source. Enfin, si Python n’est pas fait pour les applications mobiles, il supporte le développement procédural, fonctionnel et celui orienté objet.
C++
Aucun langage de programmation n’est en mesure d’exécuter des codes complexes aussi rapidement que C++. Raison pour laquelle, si l’on considère le domaine du traitement d’image, de l’embarqué, des applications financières ou des télécommunications, ce langage demeure incontournable et règne en maître ! Pour les développeurs néophytes qui débutent juste dans la formation IA ou IT, ce langage de programmation peut certes être un tantinet compliqué. Cependant, son niveau de performance est intéressant pour la construction d’applications requérant efficacité et rapidité. Comme points forts, C++ a de beaux arguments : une bonne gestion de la mémoire, la possibilité de compiler du code machine et de prendre en charge la programmation de bas niveau. Il dispose aussi de bibliothèques populaires à l’instar de :
- Dlib (boîte à outils C++, avec des outils servant à la conception de logiciels complexes et permettant l’inférence de deep learning ou de modèle graphique, mais également des algorithmes d’apprentissage automatique)
- Shark (pour des algorithmes d’optimisation linéaire et non linéaire ou l’apprentissage à partir de réseaux de neurones)
- TensorFlow qui a été créée par Google et dont l’utilité est de construire des applications IA ou des réseaux neuronaux et d’autres applications d’IA.
- Caffe, un framework deep learning C++ dédié à l’analyse d’image, est utilisé pour les tâches de vision par ordinateur et de reconnaissance d’images.
Le vieux langage de programmation LISP
Certains voient en LISP le meilleur langage de programmation, car il offre une grande liberté aux développeurs. Flexible, adaptable aux besoins de la solution et rapide à générer des prototypes, il est pertinent pour solutionner des problèmes spécifiques. LISP peut convenir tant aux projets de machine learning que de logique inductive. Malgré les améliorations apportées en vue de le rendre dynamique, LISP, moins recherché que les autres, a aussi moins de succès.
Quelle formation suivre pour apprendre les langages de programmation pour l’intelligence artificielle ?
Comme RUST, Prolog ou Kaskell, il existe encore d’autres langues utilisées dans la programmation informatique. Il y a donc autant de possibilités de les apprendre. Si vous pensez avoir les compétences requises pour les formations IT et IA, le mieux est de vous inscrire dans une école spécialisée en intelligence artificielle ou en Big Data dans laquelle vous pourrez acquérir les compétences techniques indispensables. Vous pourrez alors maîtriser la programmation et envisager une carrière d’expert en IA.
À vrai dire, la plupart des secteurs impliquent aujourd’hui ces technologies émergentes. Allant du Bac+1 au Bac+5, ces formations constituent d’excellentes alternatives pour apprendre au-delà des langages de programmation. En l’occurrence, si vous prévoyez un poste hautement qualifié, suivez des parcours de formation comme le MSc appliqué en analyse de données, le Master IA ou le MSc IA.
Avant une formation approfondie, vous pouvez aussi vous tourner vers des formations d’initiation aux langages de programmation en intelligence artificielle en ligne, aller sur des ressources gratuites pour apprendre l’IA comme les plateformes de Khan Academy, d’OpenClassrooms, etc. Pour terminer, nous pouvons être sûrs de voir émerger au fil des progrès technologiques d’autres langues de codage, des outils permettant aux développeurs IA de concevoir des applications plus sophistiquées et d’une puissance encore plus élevée.
