Les 10 meilleurs langages de programmation pour le développement de l’IA
Les langages de programmation sont notoirement polyvalents, chacun étant capable de grands exploits entre de bonnes mains. La technologie d'IA (intelligence artificielle) s'appuie également sur eux pour fonctionner correctement lors de la surveillance d'un système, du déclenchement de commandes, de l'affichage de contenu, etc.
En tant que programmeur, vous devez apprendre à connaître les meilleurs langages pour développer l'IA. Vous trouverez ci-dessous 10 options à considérer et comment elles peuvent bénéficier à vos projets intelligents.
1. Python
C'est la convivialité de Python plus que toute autre chose qui en fait le choix le plus populaire parmi les développeurs d'IA. Cela dit, il s'agit également d'un langage de programmation hautement performant et largement utilisé, capable de processus complexes pour toutes sortes de tâches et de plates-formes.
L'intelligence artificielle est déjà assez difficile, donc un outil qui facilite votre vie de codage est inestimable, vous faisant gagner du temps, de l'argent et de la patience.
Un autre avantage à considérer est le support illimité des bibliothèques et des forums. Si vous pouvez créer des applications de bureau en Python avec la bibliothèque GUI Tkinter, imaginez ce que vous pouvez créer à l'aide de bibliothèques d'apprentissage automatique comme NumPy et SciPy.
2. Java
Voici un autre langage de programmation qui séduit les programmeurs d'IA par sa flexibilité, sa facilité d'utilisation et son large support. Java n'est pas aussi rapide que les autres outils de codage, mais il est puissant et fonctionne bien avec les applications d'IA.
Une caractéristique clé est sa compatibilité entre les plates-formes, vous n'avez donc pas besoin de réécrire le code chaque fois que vous utilisez un système différent. Java produit également de bons visuels. Vous n'avez pas à vous soucier autant de la qualité de vos graphiques AI.
Il y a plus de codage impliqué que Python, mais les résultats globaux de Java en matière d'intelligence artificielle en font clairement l'un des meilleurs langages de programmation pour cette technologie.
3. JavaScript
Les avantages et les inconvénients sont similaires à ceux de Java, sauf que JavaScript est davantage utilisé pour les sites Web dynamiques et sécurisés. Les programmeurs qui ne craignent pas de coder le choisiront plutôt que Python.
Ses capacités d'IA impliquent principalement une interactivité qui fonctionne sans problème avec d'autres codes sources, comme CSS et HTML. Il peut gérer les fonctions front-end et backend, des boutons et multimédia au stockage de données.
JavaScript est également doté de nombreux soutiens de la part de programmeurs et de communautés entières. Consultez des bibliothèques comme React.js, jQuery et Underscore.js pour des idées.
4. Scala
Scala a pris l'environnement Java Virtual Machine (JVM) et a développé une meilleure solution pour la programmation de logiciels intelligents. Il est compatible avec Java et JavaScript, tout en rendant le processus de codage plus facile, plus rapide et plus productif.
Grâce aux puissantes fonctionnalités de Scala, telles que les fonctions hautes performances, les interfaces flexibles, la correspondance de modèles et les outils de navigation, ses efforts pour impressionner les programmeurs portent leurs fruits. C'est maintenant l'un des meilleurs langages à utiliser pour le développement de l'IA.
Un autre avantage à garder à l'esprit est le Scaladex, un index contenant toutes les bibliothèques Scala disponibles et leurs ressources.
5. Lisper
Développé dans les années 1960, Lisp est le plus ancien langage de programmation pour le développement de l'IA. C'est très intelligent et adaptable, particulièrement bon pour résoudre des problèmes, écrire du code qui se modifie, créer des objets dynamiques et un prototypage rapide.
Il y a des inconvénients, cependant. La syntaxe de Lisp est inhabituelle par rapport aux langages informatiques modernes, ce qui la rend plus difficile à interpréter. Les bibliothèques pertinentes sont également limitées, sans parler des programmeurs pour vous conseiller.
Malgré ses défauts, Lisp est toujours utilisé et mérite d'être examiné pour savoir ce qu'il peut offrir à vos projets d'IA. Grammarly, DART et Routinic sont quelques-unes de ses réussites.
6. R
Si vous travaillez avec une IA qui implique l'analyse et la représentation de données, R est votre langage de programmation de prédilection. Il s'agit d'un outil open source capable de traiter les données, de les appliquer automatiquement comme vous le souhaitez, de signaler des modèles et des modifications, d'aider aux prédictions, etc.
En plus de servir principalement à des fonctions statistiques, R est un langage difficile à apprendre et doit être associé à d'autres outils fiables pour produire un logiciel complet et un flux de travail productif pour votre entreprise.
Mais, ce que R manque de portée, il le compense par une compatibilité élevée et un excellent style lors de la création de visuels tels que des graphiques et des tableaux, peu importe leur niveau de détail.
7. Prologue
Pour une manière plus logique de programmer votre système d'IA, jetez un œil à Prolog. Les logiciels qui l'utilisent suivent un ensemble de base de faits, de règles, d'objectifs et de requêtes au lieu de séquences d'instructions codées.
Prolog peut comprendre et faire correspondre des modèles, rechercher et structurer des données de manière logique et revenir automatiquement en arrière sur un processus pour trouver un meilleur chemin. Dans l'ensemble, la meilleure façon d'utiliser ce langage dans l'IA est la résolution de problèmes, où Prolog recherche une solution, ou plusieurs.
D'où son utilisation dans les chatbots et les assistants virtuels comme Watson d'IBM. Pensez à quel point ces formes de communication intelligente sont simples mais utiles. Prolog n'est peut-être pas aussi polyvalent ou facile à utiliser que Python ou Java, mais il peut fournir un service inestimable.
8. Julie
Julia est un autre produit haut de gamme qui n'a tout simplement pas atteint le statut ou le soutien communautaire qu'il mérite. Malgré tout, ses caractéristiques ne déçoivent pas. Ce langage de programmation est utile pour les tâches générales, mais fonctionne mieux avec les chiffres et l'analyse des données.
Il propose plusieurs outils pour créer une interface dynamique et des graphismes impressionnants pour visualiser vos données, par exemple. Il y a aussi la gestion de la mémoire, la métaprogrammation et le débogage pour plus d'efficacité.
En termes de capacités d'IA, Julia est idéale pour tout projet d'apprentissage automatique. Que vous souhaitiez des modèles prédéfinis, de l'aide pour les algorithmes ou pour jouer avec la programmation probabiliste, une gamme de packages vous attend, notamment MLJ.jl, Flux.jl, Turing.jl et Metalhead.
9. Haskell
Si vous voulez avant tout des fonctionnalités pures, Haskell est un bon langage de programmation à apprendre. La prise en main du développement de l'IA peut prendre un certain temps, en partie à cause d'un support limité.
Mais, ses capacités d'abstraction le rendent très flexible, en particulier lorsqu'il s'agit de gérer les erreurs. La gestion efficace de la mémoire et le système de typage de Haskell sont des avantages majeurs, tout comme votre capacité à réutiliser le code.
C'est aussi un langage de programmation paresseux, ce qui signifie qu'il n'évalue que des morceaux de code lorsque cela est nécessaire. D'une part, cela peut aider à produire un processus très intelligent. De l'autre, il pourrait finir par prendre du retard. Même ainsi, la bonne configuration peut faire de Haskell un outil décent pour les développeurs d'IA.
10. C++
C'est peut-être l'un des langages les plus populaires, mais il n'est pas aussi efficace pour le développement de l'IA que les options précédentes. Le principal problème par rapport à l'IA est la syntaxe du C++. Il est trop compliqué de créer rapidement un codage utile pour les applications de machine ou d'apprentissage en profondeur.
Dans le même temps, nous n'aurions pas TensorFlow, un framework d'apprentissage automatique clé, sans C++. Il reste un outil puissant et flexible pour la conception de logiciels, vous devez donc le garder à l'esprit pour certaines tâches et aux côtés d'autres outils.
Par exemple, les moteurs de recherche comme Google utilisent ses capacités de mémoire et ses fonctions rapides pour garantir des temps de réponse courts et un système de classement efficace. En d'autres termes, n'hésitez pas à utiliser C++, mais faites-le avec précaution.
Explorez ce que vous pouvez créer avec la programmation d'IA
Vous avez le choix entre plusieurs langages de programmation pour le développement de l'IA, selon la facilité ou la technicité de votre processus. Un autre facteur à considérer est le système qui fonctionne le mieux pour le logiciel que vous concevez.
Une façon d'aborder la question consiste à examiner les applications populaires déjà disponibles. Que font-ils? Comment fonctionnent leurs fonctions basiques ou interactives ? Quelles langues utilisent-ils ? Plus vous en saurez, plus vous aurez d'idées.