Si votre entreprise cherche à intégrer l’intelligence artificielle, il existe quelques langages que vous devriez sérieusement envisager d’ajouter à votre boîte à outils de développeur.
Tout le monde pense à l’intelligence artificielle, en particulier les entreprises qui cherchent à accélérer leur croissance au-delà de ce qu’elles ont pu faire jusqu’à présent. Grâce à l’IA, votre entreprise peut gagner du temps et de l’argent en automatisant et en optimisant des processus habituellement routiniers. Une fois l’IA en place, vous pouvez être sûr que ces tâches seront traitées plus rapidement et avec plus de précision et de fiabilité qu’un être humain.
En outre, l’IA est exponentiellement plus rapide pour prendre des décisions commerciales sur la base d’informations provenant de diverses sources (telles que les commentaires des clients ou les données collectées). L’IA peut être utilisée comme chatbot, dans des applications mobiles et web, dans des outils d’analyse pour identifier des modèles qui peuvent servir à optimiser les solutions pour tout processus donné, et la liste est encore longue. En fait, il y a très peu de choses que l’IA ne peut pas stimuler.
Mais pour utiliser l’intelligence artificielle dans les systèmes et services de votre entreprise, vous aurez besoin d’ingénieurs logiciels à la hauteur de la tâche. En outre, ces développeurs devront connaître les meilleurs langages à utiliser pour l’IA.
Quels sont ces langages ? Il en existe plusieurs qui peuvent vous aider à réaliser vos rêves d’intégration de l’IA. Jetons un coup d’œil sur les meilleurs langages disponibles pour l’intelligence artificielle.
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#1 Python
Bien que Python ait été créé avant que l’IA ne devienne cruciale pour les entreprises, c’est l’un des langages les plus populaires pour l’intelligence artificielle. Python est le langage le plus utilisé pour l’apprentissage automatique (qui fait partie de l’IA). L’une des principales raisons pour lesquelles Python est si populaire dans le développement de l’IA est qu’il a été créé comme un puissant outil d’analyse de données et qu’il a toujours été populaire dans le domaine du big data.
En ce qui concerne la technologie moderne, la raison la plus importante pour laquelle Python est toujours classé parmi les meilleurs est qu’il existe des frameworks spécifiques à l’IA qui ont été créés pour ce langage. L’un des plus populaires est TensorFlow, une bibliothèque open-source créée spécifiquement pour l’apprentissage automatique et qui peut être utilisée pour l’entraînement et l’inférence de réseaux neuronaux profonds. Parmi les autres frameworks centrés sur l’IA, on peut citer
- scikit-learn – pour la formation de modèles d’apprentissage automatique.
- PyTorch – traitement visuel et du langage naturel.
- Keras – sert d’interface de code pour les calculs mathématiques complexes.
- Theano – bibliothèque permettant de définir, d’optimiser et d’évaluer des expressions mathématiques.
Python est également l’un des langages les plus faciles à apprendre et à utiliser.
#2 Lisp
Lisp existe depuis les années 60 et a été largement utilisé pour la recherche scientifique dans les domaines des langages naturels, des preuves théoriques et de la résolution de problèmes d’intelligence artificielle. Lisp a été créé à l’origine comme une notation mathématique pratique pour les programmes, mais il est finalement devenu le premier choix des développeurs dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Bien que Lisp soit le deuxième plus ancien langage de programmation encore utilisé, il comporte plusieurs caractéristiques essentielles à la réussite des projets d’intelligence artificielle :
- Prototypage rapide.
- Création dynamique d’objets.
- Le ramassage obligatoire des ordures.
- Les structures de données peuvent être exécutées comme des programmes.
- Les programmes peuvent être modifiés en tant que données.
- Utilise la récursion comme structure de contrôle et non comme itération.
- Grandes capacités de traitement symbolique de l’information.
- Le système Read-Eval-Print-Loop facilite la programmation interactive
Plus important encore, l’homme qui a créé Lisp (John McCarthy) a été très influent dans le domaine de l’IA, de sorte qu’une grande partie de son travail a été mise en œuvre depuis longtemps.
#3 Java
Il va sans dire que Java est un langage important pour l’IA. L’une des raisons en est la prévalence de ce langage dans le développement d’applications mobiles. Et compte tenu du nombre d’applications mobiles qui tirent parti de l’IA, il s’agit d’une combinaison parfaite.
Non seulement Java peut fonctionner avec TensorFlow, mais il dispose également d’autres bibliothèques et frameworks spécifiquement conçus pour l’IA :
- Deep Java Library – une bibliothèque construite par Amazon pour créer des capacités d’apprentissage profond.
- Kubeflow – permet de déployer et de gérer des piles d’apprentissage automatique sur Kubernetes.
- OpenNLP – un outil d’apprentissage automatique pour le traitement du langage naturel.
- Java Machine Learning Library – fournit plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique.
- Neuroph – permet de concevoir des réseaux neuronaux.
Java utilise également un débogage simplifié, et sa syntaxe facile à utiliser offre une présentation graphique des données et incorpore à la fois des modèles WORA et orientés objet.
#4 C++
Le C++ est un autre langage qui existe depuis un certain temps, mais qui reste un concurrent légitime pour l’IA. L’une des raisons en est la grande souplesse du langage, qui le rend parfaitement adapté aux applications gourmandes en ressources. Le C++ est un langage de bas niveau qui permet une meilleure gestion du modèle d’IA en production. Et bien que le C++ ne soit pas le premier choix des ingénieurs en IA, on ne peut ignorer que de nombreuses bibliothèques d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique sont écrites en C++.
Et comme le C++ convertit le code utilisateur en code lisible par la machine, il est incroyablement efficace et performant.
- Mise en œuvre de la reconnaissance vocale de l’IA.
- Bibliothèques d’apprentissage profond – par exemple MapReduce, mlpack et MongoDB.
- C++ Builder – un environnement de développement rapide d’applications.
#5 R
R n’est peut-être pas le langage parfait pour l’IA, mais il est fantastique pour calculer de très grands nombres, ce qui le rend meilleur que Python à grande échelle. Et grâce à la programmation fonctionnelle, au calcul vectoriel et à la nature orientée objet de R, il constitue un langage viable pour l’intelligence artificielle.
R bénéficie également de quelques packages spécifiquement conçus pour l’IA :
- gmodels – fournit plusieurs outils pour l’ajustement de modèles.
- TM – un cadre utilisé pour les applications d’exploration de texte.
- RODBC – une interface ODBC.
- OneR – permet d’implémenter l’algorithme de classification One Rule Machine Learning.
#6 Julia
Julia est l’un des langages les plus récents de la liste et a été créé pour se concentrer sur le calcul de performance dans les domaines scientifiques et techniques. Julia comprend plusieurs caractéristiques qui s’appliquent directement à la programmation de l’IA :
- Types de données numériques courants.
- Valeurs de précision arbitraires.
- Fonctions mathématiques robustes.
- Tuples, dictionnaires et introspection de code.
- Gestionnaire de paquets intégré.
- Système de type dynamique.
- Capacité à travailler pour l’informatique parallèle et distribuée.
- Macros et capacités de métaprogrammation.
- Prise en charge des répartitions multiples.
- Prise en charge des fonctions C.
- Julia peut également être intégré avec TensorFlow.jl, MLBase.jl et MXNet.jl.
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#7 Haskell
Langage fonctionnel, lisible et à typage statique, Haskell offre un certain nombre de possibilités qui en font un choix solide pour la programmation de l’IA. Il permet notamment aux développeurs de décrire des algorithmes de manière explicite et succincte. Il offre également une sécurité de type et un parallélisme multicœur transparent. Parmi les autres caractéristiques notables, citons
- Capacités d’évaluation paresseuse – permettent de définir des structures de données infinies.
- Bibliothèque HLearn – comprend des implémentations d’algorithmes d’apprentissage automatique.
- Idéal pour l’apprentissage automatique.
#8 PrologLes 9 meilleurs langages de programmation pour l’intelligence artificielle
Le Prolong, qui signifie “programmation en logique”, se distingue par la facilité avec laquelle il est possible de faire correspondre des motifs et de gérer des listes. Ces caractéristiques font de ce langage logique un bon choix pour l’IA. Prolong est particulièrement idéal dans les cas où les développeurs doivent se concentrer sur les problèmes, car le langage peut exécuter le programme à l’aide de ses outils de recherche. En particulier, les facettes et les outils qui font de Prolong un langage d’IA fiable sont les suivants :
- Nature déclarative – permet aux programmeurs de déclarer des règles et des faits lorsqu’ils écrivent des programmes d’IA.
- Recherche intelligente dans les bases de données.
- Traitement du langage naturel.
- Systèmes simples à utiliser.
- Structuration arborescente des données.
- Représentation des connaissances.
#9 Scala
Scala est un langage convivial et fiable, mais ce n’est qu’une partie des raisons pour lesquelles les développeurs l’appliquent à l’IA. C’est un bon choix pour construire des algorithmes d’apprentissage automatique et tirer des enseignements de grands ensembles de données, ainsi que pour gérer des contenus complexes en général. Il propose également des fonctionnalités telles que
Smile – une bibliothèque de science des données avec des algorithmes pour des actions telles que la classification.
Une abondance de frameworks et de bibliothèques comme BigDL et Breeze.
Quels sont les langages de programmation qui ne conviennent pas à l’IA ?
e nombreux langages de programmation sont couramment utilisés pour l’IA, mais certains ne conviennent pas. Perl est un exemple de langage de programmation qui n’est généralement pas utilisé pour l’IA car il s’agit d’un langage de script.
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Conclusion :
Si votre entreprise a besoin de services de développement d’intelligence artificielle, vous devez commencer à intégrer un ou plusieurs de ces langages. Avec la bonne équipe de développement, il n’y a pas de limite à ce que l’IA peut faire pour accélérer la croissance de votre entreprise.
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Sylvere Gelien est un Consultant en Marketing Digital & Stratégie eCommerce chez @Search Engine Spot
