Les 6 langages de programmation les plus utilisés en IA

Comment sont programmées les IA ?

L’intelligence artificielle (IA) est une technologie qui simule l’intelligence humaine pour permettre à une machine d’effectuer des tâches jusque-là réservées aux humains. L’IA peut ainsi vous aider à :

• Trier ou d’analyser des données
• Déterminer des buyers personas ou des stratégies de vente
• Brainstormer
• Gérer votre service client grâce à des chatbot automatisés
• Élaborer des systèmes de recommandation produit pour augmenter le panier moyen

En pratique, l’intelligence artificielle est rendue possible grâce au codage d’algorithmes sophistiqués, conçus de telle façon à apprendre d’eux-mêmes pour s’auto-améliorer.

Vous pourrez utiliser plusieurs langages IA pour créer votre propre intelligence artificielle. Dans cet article, nous vous présentons les 6 langages informatiques qui sont les plus utilisés en 2024.

Python, un incontournable de la programmation IA 

Python, plébiscité dans de nombreux domaines d’application et notamment la création d’IA, est le langage de programmation le plus populaire parmi les développeurs selon l’index TIOBE.

Sa facilité d’utilisation et sa syntaxe intuitive le rendent particulièrement accessible aux développeurs débutants comme experts. Ce langage est également riche de larges bibliothèques et de framework spécialisés, qui facilitent le processus de développement et le prototypage.

Concernant la programmation d’IA, Python est réputé pour réussir à gérer avec facilité la gestion de tâches complexes et souvent répétitives. Cela en fait un langage de premier choix pour tout ce qui touche :

• Au machine learning
• À l’analyse et à la manipulation de données
• À l’automatisation et à la création de scripts

Python présente néanmoins quelques inconvénients :

• Il est plus lent que d’autres langages
• Il nécessite plus de ressources et de mémoire

JavaScript pour intégrer l’IA à une application web

Le JavaScript est un langage de programmation orienté objet, principalement utilisé pour le développement web. Si ce n’est pas le premier langage qui vient à l’esprit quand on veut développer une intelligence artificielle, il présente tout de même quelques avantages :

• Il est léger et rapide
• Il est intégré à tous les navigateurs web
• Il dispose d’une grande communauté, ce qui vous aide à trouver du soutien ou des tutoriels en cas de besoin

Ainsi, le JavaScript vous permettra de déployer des fonctionnalités de machine learning sur une application web.

Néanmoins, notez que ce langage présente quelques inconvénients. Étant exécutée directement dans les navigateurs, sa sécurité est limitée et ses performances sont généralement inférieures à celles des langages compilés.

Java et sa flexibilité inégalée

Depuis sa création en 1995, Java est plébiscité par les développeurs IA qui l’utilisent notamment pour :

• Sa portabilité et sa flexibilité, car son code peut être utilisé sur toutes les plateformes sans modifications, ce qui en fait un langage intéressant si vous souhaitez développer une application multiplateforme.
• Sa robustesse et sa sécurité, car grâce à sa gestion automatique de la mémoire, il aide à prévenir les erreurs de programmation.
• Ses nombreuses bibliothèques (comme Deeplearning 4j, Weka ou Apache Mahout), qui facilitent le développement d’une IA.
• Ses performances, car il offre un bon compromis entre vitesse et facilité d’utilisation.

Néanmoins, son système syntaxique peut avoir tendance à allonger les codes ; de plus, ses performances sont légèrement inférieures à celles d’autres langages de programmation IA comme le C++.

Julia, un langage de programmation à hautes performances

Julia est un langage de programmation IA Open Source créé par le MIT. Généraliste, ses points forts en font un langage de choix pour la création d’une IA :

• Il est facile d’utilisation grâce à sa syntaxe simple
• Il dispose d’un écosystème étendu de packages
• Il propose des performances élevées.

Julia est ainsi principalement utilisé pour créer des IA de traitement et d’analyse de données, de modélisation, ou pour des modèles de machine learning.

Julia propose cependant moins de bibliothèques ou de packages que d’autres langages de programmations plus établis.

C++, le choix de la rapidité

Utilisé dans de nombreux domaines, C++ est plébiscité pour ses performances et son efficacité en termes de calcul. Il est souvent choisi lorsque la vitesse d’exécution est un facteur critique, comme cela peut être le cas dans la robotique ou dans les systèmes embarqués.

Ce langage est néanmoins plus complexe à maîtriser, notamment pour les débutants en programmation.

Rust, un nouveau venu qui se distingue parmi les langages IA

Rust est l’un des nouveaux venus des langages de programmation IA. Surtout utilisé en data science, il est apparu pour combler les lacunes de ses prédécesseurs.

Rust se distingue par ses performances exceptionnelles :

• Son exécution est rapide.
• Il détecte les bugs courant avant exécution, limitant les fuites de mémoire et les erreurs liées à la mémoire.
• Son niveau de sécurité accru en fait un des langages privilégiés par certaines institutions comme la Maison Blanche.

Bien que ce langage soit en croissance, Rust n’est apparu qu’en 2015. Sa communauté et les ressources disponibles pour l’apprendre sont donc réduites. Cela peut représenter un frein, d’autant que sa courbe d’apprentissage est plutôt raide : il faut déjà avoir de bonnes connaissances en programmation pour commencer à le comprendre et à l’utiliser.

Comment apprendre les langages de programmation en IA

Apprendre gratuitement les bases de Python pour l’IA

Python est un excellent langage de programmation pour débuter dans la création d’IA. Ses applications sont nombreuses, et vous pourrez rapidement visualiser les fruits de vos efforts.

Vous pouvez vous former gratuitement à son utilisation sur notre plateforme JULIE by Jedha. Vous y trouverez plusieurs cours pour acquérir les bases en Python.

Se former à la Data Science pour maîtriser la programmation en IA

Si votre projet professionnel implique une maîtrise poussée de la programmation IA, il pourrait être intéressant de vous former en Data Science.

Chez Jedha, nous vous proposons de vous former aux métiers de l’IA grâce à nos cursus dédiées :

• Notre formation Data Essentials, idéale pour les novices qui pourront acquérir les bases en intelligence artificielle.
• Notre formation Data Science Fullstack qui vous forme de A à Z au métier de Data Scientist. À son issue, vous serez en capacité de piloter un projet de Data Science en totale autonomie et obtiendrez un certificat de « Concepteur-Développeur en Sciences des données » reconnu par l’État.
• Notre formation Data Science Lead, qui s’adresse aux experts qui souhaiteraient approfondir leurs compétences et exercer en tant que Data Engineer

Vous souhaitez approfondir votre projet professionnel ? Prenez rendez-vous avec notre équipe ou venez découvrir nos formations lors de notre soirée portes ouvertes en ligne !

Questions fréquentes à propos des langages de programmation en IA

Quel est le meilleur langage de programmation pour faire de l'IA ?

Si Python reste le leader dans la création d’algorithmes d’intelligence artificielle, gardez à l’esprit qu’il n’existe pas de « meilleur langage de programmation d’IA » à proprement parler. Le meilleur langage à utiliser dépendra en fait de votre projet, de vos ressources et besoins, mais aussi de vos compétences.

Quelle est la différence entre Python et Mojo ?

Bien que Mojo se base sur Python, ces deux langages de programmation présentent des différences, la principale étant les performances accrues de Mojo par rapport à son aîné. Mojo est en effet un langage compilé, dont le code est optimisé pour chaque plateforme afin d‘être beaucoup plus rapide.

Comment se former à l’IA générative ?

Vous souhaitez vous former à l’IA générative ? Notre formation Prompt Engineering est faite pour vous ! Elle vous offre une introduction complète à l’utilisation d’outils tels que ChatGPT.

À l’issue de ses 42 heures de formation, un certificat vous sera remis pour attester de votre capacité à naviguer dans l’écosystème émergent des IA génératives et à en tirer parti.