Les meilleurs langages de programmation pour l'IA

Présentation

L'intelligence artificielle a changé le monde de manière tout à fait inattendue. Beaucoup, en particulier la nouvelle génération, ne le remarquent pas parce qu'ils pensent que l'IA fait partie de nos vies depuis toujours. Cependant, tous les algorithmes n'ont vu le jour que ces dernières décennies, qu'il s'agisse de recommandations personnalisées ou de robots humanoïdes sociaux. Mais ce ne sont là que des exemples d'impact mondial de l'IA. Plus près de chez elles, les entreprises utilisent l'IA pour améliorer la production, les opérations et l'expérience client. Cet article va passer en revue quels langages de programmation sont les meilleurs pour l'IA et ce que l'on peut en faire.

‍

‍

Python

Python est un langage de programmation de haut niveau, polyvalent, très lisible et facile à apprendre. C'est syntaxe simple et la programmation orientée objet permettent de produire les programmes d'IA les plus complexes. Développé par Guido van Rossum dans les années 1990, Python dispose désormais d'un communauté florissante qui innove avec ce langage de programmation en produisant en permanence des applications avec de nombreuses bibliothèques et frameworks préconçus tels que Pandas, SciPy, Nltk, PyTorch, Keras et Theano. C'est le langage de programmation le plus populaire pour l'IA, dont vous pouvez en savoir plus ici, et c'est toujours le premier choix des développeurs.

Cependant, le meilleur langage de programmation pour votre projet peut être complètement différent. Passons en revue d'autres langages de programmation populaires pour l'IA et déterminons celui qui vous convient le mieux !

‍

‍

Java

Java se classe presque toujours au deuxième rang après Python en tant que meilleur langage pour l'IA. Sa meilleure qualité en fait l'un des meilleurs candidats pour Développement de l'IA, tels qu'un débogage facile et une syntaxe simple. De plus, Java propose excellente valeur de production, intégration fluide, exécution rapide et temps d'exécution rapides, tout ce dont l'IA a besoin. C'est facile à mettre en œuvre sur différentes plateformes, c'est pourquoi il est si apprécié. La communauté Java est riche et active, ce qui permet aux développeurs d'apprendre les uns des autres et de concevoir de nouvelles solutions d'IA plus rapidement. Les célèbres FaceApp et Google Assistant sont tous deux conçus avec Java. Certaines bibliothèques qui peuvent être utilisées lors du développement d'un programme d'IA avec Java sont Deep Java Library, KubeFlow, OpenNLP, Java Machine Learning Library et Neuroph.

‍

‍

C# ET C++

C# et C++ sont des langages orientés objet contenant de nombreux outils pour créer des applications d'intelligence artificielle. Le C++ attire plus d'attention dans le secteur de l'IA que le C# car il s'agit d'un langage de programmation de bas niveau qui existe depuis longtemps. Il a une vaste application dans le développement de l'IA. Ses points forts proviennent de vitesse de traitement rapide qui lui permet de gérer des modules d'apprentissage automatique complexes et de fonctionner avec une efficacité élevée. Vous pouvez créer un réseau neuronal en C++ et traduire le code utilisateur en quelque chose que les machines peuvent comprendre. Créé en 1983, ce langage a remporté le titre de « langage de codage le plus rapide », ce qui garantit la rapidité du développement de l'IA.

‍

‍

R

Ross Ihaka et Robert Gentleman ont initialement créé R en 1993 pour implémenter un langage axé sur calcul statistique et modélisation graphique. R est utilisé par les statisticiens, les économistes, les généticiens, les agronomes, les biologistes et le monde des affaires. Maintenant, il est également utilisé pour développer des algorithmes d'IA et constitue le meilleur choix de langage de programmation pour les entreprises qui souhaitent utiliser modèles statistiques pour apprentissage automatique. L'un de ses principaux atouts est son environnement interactif qui facilite le prototypage rapide et la création de sections de modèles exploratoires. Certaines de ses bibliothèques les plus populaires sont RevoScaler, MASS, plyr, caret, mlr et XGBoost.

‍

‍

JavaScript

JavaScript possède déjà des bibliothèques d'IA, et vous pouvez développer des applications d'IA sans avoir besoin d'un autre langage de programmation. Il est devenu célèbre pour l'IA, en partie parce qu'il peut fonctionner côté client dans les navigateurs Web, mais c'est aussi un souple langue en général. Ce langage de programmation possède des bibliothèques et des modules d'apprentissage automatique qui peuvent aider au développement de l'IA. TensorFlow.js est un framework JavaScript pour la formation et le déploiement de l'apprentissage automatique. Les autres bibliothèques et frameworks populaires sont ConvNet.js, Math.js, Brain.js et Node-fann.

‍

‍

Julia

Julia est l'un des nouveaux langages développés au MIT en 2012 et n'est devenu populaire que récemment dans le développement de l'IA. Il a la capacité de gérer des dépenses coûteuses analyses numériques et de grands ensembles de données. Une caractéristique intéressante de Julia est qu'elle peut traduire des algorithmes directement à partir de documents de recherche en code. Julia est une bonne langue pour mégadonnées et des projets à grande échelle, car il peut être utilisé pour fonctionner sur des bases de données telles que Hadoop et Spark et peut être facilement distribué sur plusieurs machines. Julia est très langage performant et est parfait pour les développeurs ayant une formation en Python et R. Ses bibliothèques les plus populaires sont DataFrames, Distributions et JUMP.

‍

‍

Autres langages pour la programmation en intelligence artificielle

Outre les langages mentionnés ci-dessus, de nombreux autres sont en concurrence dans le développement de l'intelligence artificielle. Ces héros non mentionnés incluent Va, Matlab, Haskell, Prolog, LISP, Wolfram et Rust, ainsi que leurs innombrables frameworks et bibliothèques qui contribuent à faire du développement de l'IA un rêve devenu réalité. Alors que la liste est longue, il semble y avoir un accord unanime entre les entreprises, les développeurs et les entreprises selon lequel Python est le meilleur langage pour le développement de l'IA.

‍

‍

Conclusion

Parce que cela a aidé de nombreuses entreprises à développer leurs activités et à obtenir de meilleurs résultats, de plus en plus d'entreprises cherchent à intégrer l'IA à leurs opérations. Essentiellement, l'IA a été mise en œuvre par de nombreuses entreprises utilisant différents langages de programmation. Le choix de la langue qui vous convient le mieux dépend de nombreux facteurs, notamment de son sujet, de vos antécédents et de votre niveau de confort avec ces langues.

‍

Le déploiement d'une IA puissante nécessite une équipe d'ingénieurs extraordinaire. Chez Dirox, nos développeurs sont hautement qualifiés dans l'utilisation de différents langages pour créer des programmes d'IA qui vous conviendront le mieux. Outre leurs compétences techniques, les développeurs de Dirox sont également d'excellents communicateurs qui donnent la priorité à la collaboration pour améliorer la productivité et les résultats. Veuillez contacter nos consultants experts pour savoir comment nous pouvons ouvrir des affaires opportunités grâce à l'IA.

‍

‍