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Les 7 meilleurs languages de programmation pour l’intelligence artificielle (IA)

Table des matières

L’intelligence artificielle (IA) est aujourd’hui un domaine en pleine expansion, et les entreprises du monde entier cherchent à tirer parti de ses avantages.

Pour les développeurs, cette croissance représente une opportunité en or de travailler sur des projets majeurs, leurs compétences étant très recherchées.

Toutefois, pour ceux qui ne sont pas familiers avec ce domaine, il peut être difficile de savoir par où commencer et quels langages de programmation utiliser.

Dans cet article, nous vous présentons les sept langages de programmation les plus utilisés en IA, où vous entraîner à les utiliser et dans quels domaines ils peuvent être appliqués, afin de vous donner un avantage sur la concurrence.

Top 7 des languages de programmation pour l'IA (intelligence artificielle)

1) Python

Python est l’un des langages de programmation les plus courants et les plus populaires pour la création d’IA.

Il s’agit d’un langage de programmation généraliste, ce qui signifie qu’il peut être appliqué à divers besoins de programmation dans l’IA, notamment l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et la vision par ordinateur.

Python est compatible avec Windows, Linux/UNIX et macOS. Vous pouvez télécharger Python gratuitement sur le site web de la Python Software Foundation, ainsi que des packages Python tiers.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec Python sont PyTorch, TensorFlow et Keras.

PyTorch est une bibliothèque développée par Meta et gérée par la Linux Foundation, qui contient des outils et des cadres pour des applications telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

TensorFlow est une bibliothèque open source créée par des chercheurs en IA de Google, qui contient une variété de ressources pour l’apprentissage automatique et l’IA.

Keras est une bibliothèque créée par le célèbre chercheur en IA François Chollet, qui contient des interfaces Python pour les réseaux de neurones artificiels et peut être utilisé sur TensorFlow.

Pour vous entraîner à utiliser Python, vous pouvez suivre des cours en ligne tels qu’Introduction à la programmation Python sur Udemy, Codeacademy ou DataQuest.

Vous pouvez également trouver des tutoriels et des ressources utiles sur YouTube, ou demander à ChatGPT (ou votre LLM préféré).

Caractéristiques de Python

Applications :

  • Développement de logiciels, y compris l’IA, l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
  • Création de scripts et d’outils d’automatisation.
  • Analyse de données et visualisation.

 

Avantages :

  • Syntaxe simple et lisible, facile à apprendre et à utiliser.
  • Grande communauté de développement et de soutien, avec de nombreuses bibliothèques et cadres disponibles.
  • Interpréteur interactif pour des tests et un débogage rapides.

 

Inconvénients :

  • Vitesse d’exécution plus lente que les langages compilés tels que C++ et Java.
  • Moins adapté aux applications nécessitant une exécution rapide et des performances élevées.
  • Typage dynamique et absence de vérification de type statique, ce qui peut entraîner des erreurs d’exécution.

2) Java

Java est un langage de programmation qui peut fonctionner sur une grande variété d’appareils, y compris les ordinateurs, les consoles de jeux et les dispositifs médicaux.

Java est utilisé dans le développement de l’IA depuis le milieu des années 1990, et les développeurs de sociétés telles que Twitter, Amazon et Uber ont utilisé Java pour créer diverses applications d’IA.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec Java sont Apache Commons, Guava et PowerLoom. A

Pour vous entraîner à utiliser Java, vous pouvez suivre des cours en ligne tels que Java pour les débutants sur Udemy, CodeGym ou Test Automation U.

Vous pouvez également télécharger des kits de développement et d’autres outils sur le site web de Java.

Caractéristiques de Java

Applications :

  • Développement d’applications logicielles à grande échelle.
  • Développement d’applications Android.
  • Développement de jeux vidéo.

 

Avantages :

  • Langage orienté objet avec une syntaxe familière pour les développeurs C++.
  • Plateforme indépendante, ce qui permet d’exécuter du code Java sur n’importe quel système d’exploitation.
  • Grande communauté de développement et de soutien.

 

Inconvénients :

  • Langage verbose qui nécessite plus de lignes de code que certains autres langages.
  • Performances légèrement inférieures à celles de certains langages compilés.
  • Gestion manuelle de la mémoire.

3) JavaScript

JavaScript n’est peut-être pas le premier langage de programmation qui vient à l’esprit pour l’IA, mais il a sa place en raison de sa familiarité et de sa rapidité.

JavaScript peut être utilisé pour ajouter de l’apprentissage automatique aux applications Web, et il est compatible avec la plupart des navigateurs Web.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec JavaScript sont TensorFlow.js, Synaptic et Brain.js.

TensorFlow.js est une version spécifique à JavaScript de TensorFlow, qui permet aux développeurs d’utiliser l’apprentissage automatique dans leurs navigateurs.

Pour vous entraîner à utiliser JavaScript, vous pouvez suivre des cours en ligne tels que JavaScript pour les débutants sur Codeacademy ou utiliser des outils tels que JavaScript Playground de Playcode pour expérimenter avec le langage.

Caractéristiques de JavaScript

Applications :

  • Développement web front-end et back-end.
  • Développement d’applications mobiles.
  • Développement de jeux.

 

Avantages :

  • Langage de script léger et interprété, intégré dans les navigateurs web.
  • Prise en charge de la programmation orientée objet et fonctionnelle.
  • Grande communauté de développement et de soutien.

 

Inconvénients :

  • Performances inférieures à celles des langages compilés.
  • Sécurité limitée en raison de son exécution dans le navigateur.
  • Manque de typage statique.

4) C++

C++ est un langage de programmation populaire pour l’apprentissage automatique, en particulier dans les domaines des systèmes embarqués et de la robotique.

C++ est adapté aux interactions avec le matériel de bas niveau et peut fournir des performances en temps réel.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec C++ sont TensorFlow C++, Caffe et Shogun..

Pour vous entraîner à utiliser C++, vous pouvez utiliser des environnements de développement intégré tels que Visual Studio ou Eclipse, qui proposent des outils pour tester et déboguer du code C++ sur différentes plates-formes.

Caractéristiques de C++

Applications :

  • Développement de logiciels système et d’applications.
  • Développement de jeux vidéo.
  • Développement d’applications de bureau.

 

Avantages :

  • Langage orienté objet et générique avec une syntaxe similaire à celle de C.
  • Performances élevées grâce à la compilation en code machine.
  • Grande flexibilité et contrôle sur les ressources matérielles.

 

Inconvénients :

  • Courbe d’apprentissage abrupte pour les débutants.
  • Gestion manuelle de la mémoire.
  • Absence de ramasse-miettes automatique.

5) R

R est un langage de programmation spécialement conçu pour l’analyse statistique et graphique.

Il est largement utilisé dans les domaines de la science des données et de l’apprentissage automatique pour la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et l’analyse de sentiments.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec R sont Dplyr, Lubridate et Mlr3.

Dplyr est une bibliothèque qui contient une variété d’outils pour la manipulation de données, y compris des capacités de filtrage et de résumé.

Pour vous entraîner à utiliser R, vous pouvez suivre des cours en ligne tels que DataQuest ou utiliser des environnements de développement intégré tels que RStudio, qui propose des outils pour développer et tester des scripts R.

Caractéristiques de R

Applications :

  • Analyse statistique et graphique.
  • Analyse de données.
  • Apprentissage automatique.

 

Avantages :

  • Langage spécialement conçu pour l’analyse statistique.
  • Grande communauté de développement et de soutien dans le domaine de l’analyse de données.
  • Large éventail de bibliothèques et de packages disponibles.

 

Inconvénients :

  • Performances inférieures à celles des langages compilés.
  • Courbe d’apprentissage abrupte pour les non-statisticiens.
  • Manque de prise en charge de la programmation orientée objet.

6) Julia

Julia est un langage de programmation généraliste conçu pour l’analyse numérique et la science informatique.

Il est particulièrement adapté aux calculs haute performance et est utilisé dans les domaines de la science des données, de l’apprentissage automatique et de la simulation.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec Julia sont le registre général, JuliaHub et Julia.jl. Le registre général contient plus de 9 000 paquets pour Julia, couvrant une grande variété de domaines d’application.

Pour vous entraîner à utiliser Julia, vous pouvez utiliser une coquille interactive Julia basée sur le web, créée par l’équipe derrière Julia. Vous pouvez également suivre des tutoriels et des cours en ligne pour apprendre les bases du langage.

Caractéristiques de Julia

Applications :

  • Calculs scientifiques et numériques.
  • Analyse de données.
  • Apprentissage automatique.

 

Avantages :

  • Langage de programmation haut niveau et hautes performances.
  • Syntaxe simple et facile à apprendre.
  • Grande communauté de développement et de soutien dans le domaine du calcul scientifique.

 

Inconvénients :

  • Manque de bibliothèques et de packages par rapport à des langages plus établis.
  • Moins de prise en charge de la part des entreprises et des organisations.
  • Courbe d’apprentissage pour les développeurs qui ne sont pas familiers avec le calcul scientifique.

7) Haskell

Haskell est un langage de programmation fonctionnel généraliste qui peut être utilisé dans le développement de systèmes d’apprentissage automatique.

Il est particulièrement adapté à la gestion de données incohérentes et à la création de modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé.

Les bibliothèques les plus fréquemment utilisées avec Haskell sont Prelude et la bibliothèque de base de Haskell.

Pour vous entraîner à utiliser Haskell, vous pouvez suivre des cours en ligne tels que Haskell from the Very Beginning, ou utiliser le Haskell Language Server, qui propose un environnement de développement intégré pour expérimenter avec le langage.

Caractéristiques de Haskell

Applications :

  • Développement de logiciels fonctionnels.
  • Recherche en informatique.
  • Développement web.

 

Avantages :

  • Langage de programmation fonctionnelle pure avec une syntaxe élégante.
  • Prise en charge de la programmation parallèle et concurrente.
  • Grande communauté de développement et de soutien dans le domaine de la programmation fonctionnelle.

 

Inconvénients :

  • Courbe d’apprentissage abrupte pour les débutants.
  • Manque de bibliothèques et de packages par rapport à des langages plus établis.
  • Performances inférieures à celles des langages compilés pour certaines applications.

Le mot de la fin

Dans cet article, nous avons présenté les sept langages de programmation les plus utilisés en intelligence artificielle, ainsi que les bibliothèques et les outils les plus fréquemment utilisés avec chacun d’entre eux.

Que vous soyez un développeur expérimenté ou un débutant dans le domaine de l’IA, il est important de connaître ces langages et de savoir comment les utiliser pour créer des applications d’IA performantes.

En suivant des cours en ligne, en expérimentant avec des outils et des bibliothèques et en pratiquant régulièrement, vous pouvez développer vos compétences en programmation et devenir un expert en IA.

Vous voulez en apprendre davantage sur l’intelligence artificielle ? Consultez nos actualités et nos guides pour vous familiariser avec cette technologie d’avenir.

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