Si vous souhaitez faire carrière dans l’intelligence artificielle (IA), vous devrez apprendre à coder. Mais par où commencer ? Quel est le meilleur langage de programmation pour l’IA ? Et quelles plateformes devriez-vous privilégier au début ?
Cet article vous offrira une vue d’ensemble des meilleurs langages de programmation pour l’IA ainsi que des plateformes associées, en mettant en lumière leurs principales caractéristiques.
Langages de programmation pour le Machine Learning
Voici les langages les plus populaires utilisés en intelligence artificielle, ainsi que leurs principales caractéristiques.
Python
Python est un langage de programmation interprété, de haut niveau et à usage général, avec une sémantique dynamique. Ses structures de données intégrées de haut niveau, combinées avec un typage dynamique et un lien dynamique (dynamic binding), le rendent très attrayant pour le développement rapide d’applications (RAD) et pour une utilisation comme langage de script ou langage de « colle » (glue language) permettant de connecter des composants existants.
Caractéristiques clés de Python
- Python possède une syntaxe simple et facile à apprendre, qui met l’accent sur la lisibilité, ce qui réduit le coût de maintenance des programmes.
- Il est considéré comme l’un des langages de programmation les plus accessibles pour les débutants.
- Il prend en charge les modules et les packages, favorisant ainsi la modularité des programmes et la réutilisation du code.
- Il dispose d’une bibliothèque standard très étendue, disponible sous forme source ou binaire, gratuitement et pour toutes les principales plateformes.
Pourquoi Python est particulièrement adapté à l’intelligence artificielle
- Python offre un ensemble riche de bibliothèques pour l’analyse et la manipulation de données, telles que Pandas, ce qui facilite considérablement le travail avec les données.
- Il comprend de nombreuses bibliothèques spécifiquement dédiées au machine learning, comme TensorFlow et Keras.
- Il intègre également des bibliothèques scientifiques et de calcul puissantes, telles que scikit-learn et NumPy.
Enfin, Python peut aussi être utilisé pour programmer des microcontrôleurs grâce à des projets comme MicroPython, CircuitPython ou Raspberry Pi, élargissant encore son champ d’application.
Limitations de Python
- Python est plus lent que les langages compilés comme C++, en raison de sa nature interprétée. Cela peut le rendre moins adapté aux applications nécessitant de très hautes performances en temps réel.
- Bien que Python puisse être utilisé pour le développement web et mobile, il dispose de moins de frameworks natifs pour le développement mobile, en comparaison avec des langages comme Java ou Swift.
Exemples de projets
Projet : TensorFlow et Keras
Description : Bibliothèques open source développées par Google pour le machine learning et le deep learning. Elles sont utilisées dans de nombreuses applications, allant de la reconnaissance vocale et visuelle à la découverte de médicaments.
Projet : OpenCV
Description : Bibliothèque spécialisée dans les tâches de vision par ordinateur, telles que la détection d’objets, la reconnaissance faciale et le traitement d’images.
R
R est un autre langage de programmation populaire dans le domaine de l’intelligence artificielle, ainsi qu’un environnement logiciel libre dédié au calcul statistique et à la création de graphiques. Il est soutenu par la R Foundation for Statistical Computing.
R est considéré comme une lingua franca parmi les statisticiens, car il est largement utilisé dans les statistiques officielles (voir uRos2020 et uRos2022), mais aussi dans l’exploration de données (data mining), le développement de logiciels statistiques et l’analyse de données.
Le langage dispose d’une communauté active d’environ deux millions d’utilisateurs à travers le monde.
Fonctionnalités clés de R
- R est livré avec une suite logicielle intégrée pour la manipulation de données, les calculs statistiques et la visualisation graphique.
- Il propose une large gamme d’opérateurs pour effectuer des calculs sur des vecteurs, listes, matrices et tableaux multidimensionnels (arrays).
- R offre également des fonctionnalités graphiques avancées pour l’analyse et la visualisation de données, que ce soit sur écran, sur support imprimé ou via des interfaces web interactives comme Shiny.
Enfin, R présente une courbe d’apprentissage plus raide que Python, en raison de sa syntaxe spécifique et de son orientation fortement statistique. Il est donc souvent plus adapté aux statisticiens et aux data scientists expérimentés.
Ce qui rend R intéressant pour l’IA
- R a été conçu spécifiquement pour les statisticiens, contrairement à Python, qui est un langage de programmation généraliste.
- Il intègre de nombreuses fonctionnalités utiles en intelligence artificielle, notamment la modélisation linéaire et non linéaire, l’analyse de séries temporelles, la classification et le clustering (regroupement de données).
Limites de R
- Comparé à des langages comme Python ou Java, R est moins performant pour les applications à grande échelle, en raison de limitations en termes de vitesse d’exécution et de gestion de la mémoire.
De plus, bien qu’il excelle dans le calcul statistique et l’analyse de données, R peut manquer de flexibilité pour certaines tâches avancées en intelligence artificielle, telles que le deep learning ou le traitement du langage naturel (natural language processing).
Exemples de projets
Projet : Microsoft R Server
Description : Une solution serveur à l’échelle de l’entreprise pour l’exécution et la gestion de charges de travail en R. Elle est utilisée dans des projets de big data analytics, notamment en machine learning et en modélisation prédictive.
Projet : Caret Library
Description : Une bibliothèque de machine learning en R qui simplifie la préparation des données, l’entraînement des modèles et la gestion des workflows de validation. Elle est largement utilisée dans des applications d’intelligence artificielle, telles que la modélisation prédictive, l’analyse de régression et le clustering.
Julia
Julia est un langage de programmation relativement récent (lancé en 2012), de haut niveau et à haute performance, conçu pour le calcul technique et scientifique. Il offre une syntaxe familière aux utilisateurs d’autres environnements de calcul, tels que MATLAB, R ou Python.
Fonctionnalités clés de Julia
- Conçu pour le calcul numérique et scientifique haute performance, idéal pour les applications exigeantes en ressources.
- Offre une syntaxe conviviale, proche de celle de Python ou MATLAB, ce qui facilite la prise en main pour les utilisateurs déjà familiers avec ces environnements.
- Permet d’appeler directement des bibliothèques C et Fortran, sans avoir à écrire de wrappers ou de code d’interface spécifique.
- Prend en charge le calcul parallèle et distribué, facilitant l’exécution de tâches à grande échelle.
- Livré avec une bibliothèque standard riche, couvrant des domaines tels que les équations différentielles, l’optimisation, et le machine learning.
Ce qui rend Julia adaptée à l’IA
- En plus d’être un langage très rapide, Julia se distingue par sa flexibilité, ce qui facilite l’expérimentation rapide avec différents modèles et approches.
- Elle dispose de nombreuses bibliothèques de machine learning bien développées, telles que Flux, MLJ et KNet, qui couvrent un large éventail de tâches d’apprentissage automatique, du prototypage à la production.
Limitations de Julia
- L’écosystème et la communauté de Julia restent plus restreints que ceux de langages plus établis comme Python, ce qui peut limiter l’accès à certaines bibliothèques, ressources ou exemples pratiques.
- De plus, les mises à jour du langage peuvent parfois entraîner des problèmes de compatibilité, en particulier avec des packages tiers, ce qui peut compliquer la maintenance des projets à long terme.
Exemples de projets
Projet : Celeste
Description : Projet scientifique de grande envergure visant à cataloguer l’univers visible en traitant plusieurs pétaoctets de données issues du Sloan Digital Sky Survey. Ce projet a démontré les capacités de Julia en matière de calcul scientifique haute performance et de traitement de données massives.
Projet : AlphaZero.jl
Description : Une implémentation en Julia de l’algorithme AlphaZero développé par DeepMind. Elle est utilisée pour des applications d’apprentissage par renforcement et de self-play (auto-jeu) dans des jeux complexes comme les échecs et le Go.
C++ and C
Le C++ est un langage de programmation généraliste, principalement orienté vers la programmation système. Il a été conçu dans un souci de portabilité, d’efficacité et de flexibilité, ce qui en fait un choix privilégié pour le développement de logiciels à bas niveau et de systèmes embarqués.
Son principal concurrent est le C#, un langage développé par Microsoft, dont la syntaxe est très similaire, mais qui propose certaines fonctionnalités supplémentaires, comme :
- Un modèle de gestion de mémoire plus encadré (grâce au ramasse-miettes ou garbage collector),
- La prise en charge native de LINQ (Language Integrated Query), facilitant les opérations sur les collections de données,
- Et un écosystème riche pour le développement d’applications Windows et multiplateformes via .NET.
Le C++ s’est également révélé utile dans des domaines variés tels que les graphiques informatiques, le traitement d’image et le calcul scientifique.
De son côté, le C# est couramment utilisé dans le développement de jeux en 2D et 3D (notamment avec Unity), ainsi que dans des applications industrielles et métiers.
Fonctionnalités clés de C++ et C#
- Le C++ et le C# sont tous deux des langages orientés objet, prenant en charge l’encapsulation, l’héritage et le polymorphisme, grâce à l’utilisation de classes et d’objets.
- L’apprentissage du C++ nécessite une compréhension approfondie de concepts tels que les pointeurs, la gestion manuelle de la mémoire et la modularité bas niveau, ce qui peut le rendre plus difficile pour les débutants.
- Le C# est généralement considéré comme plus accessible, grâce à son modèle de mémoire géré (via le garbage collector) et à ses outils de développement modernes fournis par l’environnement .NET (Visual Studio, débogueur intégré, etc.).
- Le C++ est un langage compilé, converti directement en code machine, ce qui lui confère d’excellentes performances et un contrôle fin des ressources. En revanche, le C# est un langage intermédiaire qui s’exécute sur une machine virtuelle (.NET CLR), ce qui facilite sa portabilité entre différentes plateformes.
- Le C++ offre un contrôle beaucoup plus précis sur la gestion de la mémoire que le C#, mais cela implique également un risque accru d’erreurs, telles que les fuites de mémoire ou les violations d’accès.
- Le C++ offre un contrôle plus fin sur la gestion de la mémoire que le C#, ce qui permet des optimisations poussées, mais entraîne également un risque accru d’erreurs, telles que les fuites de mémoire ou les accès invalides.
Ce qui rend C++ et C# adaptés à l’intelligence artificielle
- Les deux langages sont largement utilisés dans le développement de jeux, un domaine où les performances et l’optimisation des ressources sont essentielles des qualités également cruciales en intelligence artificielle temps réel.
- Ils offrent de hautes performances, en tant que langages compilés, et permettent un contrôle bas niveau sur les ressources matérielles lorsque nécessaire.
- Le C# dispose d’un vaste écosystème de bibliothèques et bénéficie d’un excellent support d’outils de développement, notamment grâce à Visual Studio, ce qui en fait un choix pratique pour le prototypage rapide et le développement d’interfaces riches.
Limitations de C++ et C#
- La gestion manuelle de la mémoire et la complexité syntaxique du C++ peuvent entraîner des erreurs fréquentes, comme des fuites de mémoire, des segfaults ou des comportements indéterminés.
- Bien que C# soit devenu multiplateforme grâce à .NET Core et .NET 6+, son écosystème reste historiquement orienté Windows, ce qui peut limiter sa prise en charge native sur d’autres plateformes dans certains contextes industriels ou embarqués.
Exemples de projets
Projet : Microsoft Cognitive Toolkit (C#)
Description : Framework de deep learning développé par Microsoft, utilisé pour entraîner des algorithmes capables de simuler certains aspects du fonctionnement du cerveau humain. CNTK est appliqué dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la compréhension du langage naturel, et l’optimisation de la pertinence des résultats de recherche.
JAVA
Java est un langage de programmation polyvalent et puissant, qui permet aux développeurs de créer des applications robustes, fiables et performantes. Grâce à sa portabilité et à son écosystème riche, Java reste largement utilisé dans le développement d’applications complexes, y compris en intelligence artificielle.
Principales caractéristiques de Java
- Orienté objet : prend en charge l’encapsulation, l’héritage et le polymorphisme, facilitant la conception modulaire.
- Syntaxe plus complexe que Python, mais plus accessible que C++, offrant un bon compromis pour les développeurs intermédiaires.
- Indépendance vis-à-vis de la plateforme : le bytecode Java s’exécute sur toute machine disposant d’une Java Virtual Machine (JVM).
- Typage statique, garantissant une sécurité de type à la compilation.
- Dispose d’une vaste bibliothèque standard, couvrant les I/O, les structures de données, le réseau, l’interface graphique, etc.
- Prise en charge de la gestion des exceptions, pour un traitement élégant des erreurs, et du multi-threading, permettant l’exécution concurrente de plusieurs processus.
Pourquoi Java est adapté à l’intelligence artificielle
- Java est rapide, stable et mature, avec un excellent support d’outillage (comme IntelliJ IDEA, Eclipse, NetBeans), ce qui facilite le développement rapide d’applications complexes.
- Langage éprouvé dans des applications critiques (finance, télécoms, industrie), il est reconnu pour sa fiabilité en production.
- Il est aussi bien adapté aux applications desktop qu’aux applications mobiles, notamment via Android Studio.
Limitations de Java
- Bien que plus rapide que Python, Java est moins performant que C++ pour les applications d’intelligence artificielle à forte intensité de calcul, comme certaines implémentations de deep learning ou de simulation.
- Le code Java est souvent plus verbeux que celui de langages plus concis comme Python, ce qui peut ralentir le prototypage.
Exemples de projets
Projet : Deeplearning4j
Description : Une bibliothèque open source de deep learning distribuée pour Java et Scala, utilisée dans l’industrie pour des applications telles que la détection de fraude, le text mining et la reconnaissance d’images. Elle est conçue pour s’intégrer à l’environnement Hadoop/Spark, ce qui en fait un choix robuste pour le traitement de données à grande échelle.
Tableau comparatif des langages pour l’IA
| Langue | Bon pour l'IA parce que | Principales caractéristiques |
|---|---|---|
| Python | Écosystème IA riche (TensorFlow, PyTorch, Scikit‑learn, NLTK…), permet prototypage rapide; bibliothèques performantes en C/C++/CUDA | Syntaxe simple, typage dynamique, multiplateforme, vaste communauté open-source. Scikit‑learn propose API cohérente pour ML. |
| R | Spécialiste de l’analyse statistique et visualisation (ggplot2, Shiny), outil historique en sciences des données | Langage statistique orienté data, riche en packages; courbe d’apprentissage plus prononcée que Python; moins adapté aux systèmes complexes. |
| Julia | Très performant pour calcul scientifique (JIT, comparable au C), conçu pour science numérique et IA | Compilation JIT, multiple dispatch, garbage collection, macrogénie, intégration avec C/Python/R/Java, gestion native des GPU. |
| C++ / C# | Excellente performance, contrôle bas niveau, bibliothèques ML (Shark, mlpack), idéal pour IA embarquée ou temps réel | Typage statique, gestion manuelle de la mémoire, plus complexe, utilisé dans les moteurs temps réel, jeux, systèmes embarqués. |
| Java | Forte portabilité, robuste, entreprises adoptent (Deeplearning4j, Weka), bon support backend IA | Orienté objet, typé statiquement, écosystème solide pour déploiement, supporte frameworks IA pour entreprise. |
Langages de programmation à éviter dans le développement de l’IA
Certains langages, bien qu’importants historiquement, sont aujourd’hui mal adaptés aux exigences modernes de l’intelligence artificielle. Leur manque de flexibilité, d’écosystèmes actifs ou de compatibilité avec les bibliothèques IA en fait de mauvais choix pour les projets actuels.
COBOL
- Créé dans les années 1950-1960, COBOL a été conçu pour les applications professionnelles telles que la paie ou les systèmes bancaires.
- Il est peu adapté au traitement de données complexes, au calcul scientifique ou à l’expérimentation rapide nécessaire en IA.
FORTRAN
- Introduit en 1957, FORTRAN était destiné aux applications scientifiques et d’ingénierie.
- Bien qu’il soit encore utilisé dans certains contextes de calcul intensif, il n’est pas adapté aux frameworks modernes de machine learning ou deep learning.
Pascal
- Langage créé dans les années 1970 pour l’enseignement de la programmation.
- Il manque de flexibilité, de modularité et de communauté active, le rendant inadapté aux applications IA modernes.
BASIC
- Conçu dans les années 1960 pour rendre la programmation accessible aux débutants.
- Il ne prend pas en charge les paradigmes modernes comme la programmation orientée objet ou fonctionnelle, essentiels en IA.
Langage Assembleur
- Utilisé pour la programmation bas niveau, très proche du matériel.
- Bien qu’extrêmement performant, il est trop complexe et peu abstrait pour être utilisé dans des projets d’intelligence artificielle modernes, et n’est compatible avec aucune bibliothèque IA contemporaine.
Conseils pour Choisir le Meilleur Langage de Programmation pour le Développement en IA
Choisir le bon langage pour un projet d’IA dépend de nombreux critères techniques et stratégiques. Voici les principaux éléments à considérer :
- Définir les besoins du projet
- Déterminez le type d’application IA que vous développez : modèles de machine learning, chatbots, robotique, analyse de données, etc.
- Précisez s’il s’agit d’un prototype exploratoire ou d’un produit évolutif destiné à être mis en production.
- Besoins en performance
- Évaluez si votre projet implique un traitement en temps réel, des volumes de données massifs, ou des calculs complexes.
- Vérifiez si des fonctionnalités comme le calcul parallèle (parallel computing) ou l’optimisation matérielle (GPU, TPU) sont nécessaires.
- Communauté et écosystème d’outils
- Privilégiez les langages disposant d’une communauté active, utile pour résoudre rapidement les problèmes et bénéficier de mises à jour régulières.
- Assurez-vous de la présence de bibliothèques et frameworks IA/machine learning bien maintenus.
- Examinez la qualité de la documentation, les ressources d’apprentissage (tutoriels, cours), et le support à long terme.
- Scalabilité et déploiement
- Tenez compte des environnements d’exécution cibles : navigateurs web, mobiles, serveurs, plateformes cloud, edge computing, etc.
- Assurez-vous que le langage s’intègre facilement avec des services cloud, des API et des bases de données pour un déploiement fluide en production.
- Compétences personnelles et courbe d’apprentissage
- Choisissez un langage qui correspond à vos compétences actuelles pour accélérer le développement.
- Évitez les langages avec une courbe d’apprentissage trop abrupte si vous débutez en IA ou programmation avancée.
Résumé final
L’intelligence artificielle transforme déjà notre monde. Le choix du langage dépend avant tout de vos objectifs, de votre environnement technique et de vos compétences.
- Python : polyvalent, simple et riche en bibliothèques IA.
- R : puissant pour les analyses statistiques.
- Julia : rapide, idéal pour les calculs scientifiques.
- C++ / C# : recommandés pour les performances critiques et les systèmes embarqués.
- Java : robuste et portable, idéal pour les applications industrielles et mobiles.
Le meilleur langage est celui qui répond réellement aux besoins de votre projet.
FAQ
C++ est-il meilleur que Python pour l’IA ?
Non, C++ n’est pas meilleur que Python pour l’IA. En réalité, Python est généralement considéré comme le meilleur langage de programmation pour l’IA. Cependant, C++ peut être utilisé pour le développement en IA si vous avez besoin de coder dans un langage de bas niveau ou de développer des routines à haute performance.
Le Java ou le C++ est-il meilleur pour l’IA ?
Bien que Python reste préféré dans l’ensemble, Java et C++ peuvent offrir un avantage dans certains cas d’usage et scénarios. Par exemple, C++ peut être utilisé pour coder des routines à haute performance, tandis que Java peut servir au développement de logiciels de niveau production.
Qu'ont en commun les meilleurs langages pour le développement de l'IA ?
Les meilleurs langages de programmation pour l’IA ont plusieurs points communs :
- Ce sont tous des langages de haut niveau, ce qui signifie qu’ils sont faciles à apprendre et à coder.
- Ils disposent tous de vastes écosystèmes de librairies et de frameworks utilisables pour le développement en IA.
- Ils sont tous largement utilisés dans la communauté IA, ce qui vous permettra de trouver facilement de nombreuses ressources et de l’aide en ligne.
Quelle Langue de Programmation est utilisée pour l’IA dans les Jeux Vidéo ?
D’accord, c’est là que C++ peut briller, car la plupart des jeux utilisent C++ pour le développement de l’IA. C’est parce que c’est un langage rapide qui permet de coder des applications à haute performance. Cependant, certains jeux utilisent d’autres langages pour le développement de l’IA, comme Java.
Pourquoi le Python est-il souvent recommandé comme le meilleur langage de programmation pour l'IA ?
Le Python est souvent recommandé comme le meilleur langage pour l’IA en raison de sa simplicité et de sa flexibilité. Sa syntaxe est facile à apprendre et à utiliser, ce qui le rend idéal pour les débutants. Le Python dispose également d’un large éventail de bibliothèques spécialement conçues pour l’intelligence artificielle et le machine learning, telles que TensorFlow et Keras.
Ces bibliothèques offrent du code pré-écrit qui peut être utilisé pour créer des réseaux neuronaux, des modèles de machine learning et d’autres composants d’IA. Le Python est également hautement scalable et peut gérer de grandes quantités de données, ce qui est essentiel dans le développement de l’IA.
