La programmation de l’intelligence artificielle (AI) est le nouveau sujet phare. Tout le monde veut investir dans l’intelligence artificielle. Toutes les startups qui entrent dans ce domaine ont un bonus de valorisation assuré. C’est le nouveau secteur à la mode, tous les investisseurs veulent en être. Surtout lorsque l’on voit les prévisions de croissance du chiffre d’affaire lié à cette innovation. Pour 2018, la croissance du secteur attendue est de 170% (Statista).

Tout startupper qui se respecte se doit donc de s’intéresser à l’intelligence artificielle pour comprendre l’opportunité qu’elle pourrait représenter. Le Startuppers Club vous aiguille aujourd’hui sur les langages qu’il faut apprendre pour être au top. Même sans vouloir créer votre boîte dans l’IA, rappelez vous bien que les entreprises ont commencé à recruter dans ce secteur et les salaires explosent.

Globalement tous les langages cités permettront de faire de l’intelligence artificielle. La compétition est surtout sur la facilité à maîtriser le code et la communauté qui le porte ! Voici donc les langages les plus utilisés et leurs avantages/désavantages :

 

I – Python : le leader inconstesté de l’Intelligence Artificielle

 

Python Langage programmation intelligence artificielle

Python est le langage préféré des développeurs de l’intelligence artificielle grâce à la simplicité de sa syntaxe. Les syntaxes développées par Python sont simples et peuvent être apprises facilement. Le langage de programmation est moins compliqué que Java ou C++ en ce qui concerne le machine learning par exemple. De plus, ce code s’adapte à de nombreuses plateformes de développements comme Windows, Linux, Mac OS et Unix. Enfin, Python supporte le développement fonctionnel, le développement orienté objet et le développement procédural.

 

Avantages du Python

 

  • Python bénéficie d’un temps de développement généralement plus court que d’autres langages comme Java ou C++.
  • De nombreuses librairies Python existent, ce qui rend son développement plus simple. Citons ici Pybrain qui est utilisé dans le cadre du machine learning.

 

Inconvénients du Python

 

  • Contrairement à Java ou C++, Python fonctionne à l’aide d’un interpréteur ce qui rend la compilation et l’exécution plus lentes.
  • Python ne convient pas pour l’IA liée aux applications mobiles.

 

II – JAVA : le challenger sans compilation

 

Programmation en Java pour l'Intelligence Artificielle

Java est un autre langage de programmation qui permet de coder l’intelligence artificielle. Cet outil est avec Python l’un des codes les plus utilisés pour l’IA. De fait, cette technologie est assez demandée dans les recrutements du secteur.
Comme Python, Java est un langage multi-paradigme. Sa syntaxe provient principalement du langage C et C++.
Java convient bien au traitement automatique du langage naturel (NLP, Natural Language Processing) et aux recherches algorithmiques mais aussi au Neural Network (des séries d’algorithmes qui reproduisent une intelligence humaine).

 

Avantages du Java

 

  • Contrairement à C++, Java est relativement simple à utiliser et à débuger
  • Java fonctionne sur de nombreuses plateformes, grâce à la technologie de la machine virtuelle.
  • Représentation graphique des données propre
  • Pas besoin de compilation

 

Points faibles du Java

 

  • Java est plus lent que C++ et Python. Il souffre d’un temps de réponse plus long et d’une exécution moins rapide.

 

III – C++ : la valeur sûre de l’Intelligence artificielle

 

C++ Programmation Intelligence artificielle

C++ est le langage le plus rapide, sa rapidité est très appréciée pour les projets d’intelligence artificielle qui sont limités dans le temps. Ce langage de programmation permet une exécution rapide et un temps de réponse assez court, ce qui est utile pour des moteurs de recherche ou les jeux vidéos. C++ est approprié notamment pour le machine learning et le Neural Network.

 

Avantages du C++

 

  • Outil bien adapté pour résoudre des problèmes complexes d’intelligence artificielle.
  • On peut trouver des librairies de fonctions assez fournies
  • C++ est un outil de développement multi-paradigmes qui supporte les principes de l’orienté objet.

 

Points faibles du C++

 

  • Compliqué pour des développeurs néophytes

 

IV – LISP : Le vieil outsider

 

LISP est un vieux langage de programmation et des améliorations ont été apportées pour en faire un lange puissant et dynamique. Cependant il reste nettement moins utilisé et recherché que les 3 précédents, notamment en termes d’intelligence artificielle.
Certains considèrent que LISP est le meilleur langage de programmation d’IA en raison de la grande liberté donnée aux développeurs. En effet, LISP est utilisé en IA pour sa grande flexibilité, pour sa rapidité à sortir des prototypes. Enfin, Lisp, contrairement à la plupart des langages est plus efficace pour résoudre certains problèmes spécifiques car il s’adapte aux besoins de la solution que l’informaticien développe. Cela fonctionne très bien dans les projets de logique inductive et pour le machine learning.

 

Advantages de Lisp

 

  • Rapide et efficace dans la phase de développement, comme le langage est supporté par des compileurs à a place des interpréteurs

 

Points faibles de Lisp

 

  • Communauté trop petite à notre sens pour trouver des informations facilement, surtout si vous débutez
  • Ne marche pas dans tous les environnements, en raison de son ancienneté

 

V – R : le langage de la statistique

 

R est l’un des langages de programmation les plus efficaces pour analyser et manipuler des données dans un but statistique. En utilisant R, on peut facilement produire de belles publications grâce à la data visualisation, avec des formules si besoin. R bénéficie de nombreux packages comme RODBC, Gmodels, Claass et Tm qui sont utilisés pour le machine learning. Ainsi, ces packages rendent l’implémentation du machine learning assez facile.

Si jamais, vous voulez apprendre les langages pour coder l’intelligence artificielle, vous pouvez regarder le comparatif de six écoles d’ingénieurs qui forment à l’IA réalisé par le journal du net.