Les langages de programmation IA : Ce qu'il faut savoir en 2024

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Le monde de la programmation connaît une évolution importante, mais l'apprentissage des langages de programmation de l'intelligence artificielle (IA) est sans doute plus important que jamais. En 2023, le cabinet d'études technologiques Gartner a révélé que jusqu'à 80 pour cent des organisations utiliseront l'IA d'une manière ou d'une autre d'ici 2026, contre seulement 5 pour cent en 2023 [1]. Dans son étude de 2023 « L’état de l’IA en 2023 : l’année de rupture de l’IA générative », le cabinet McKinsey révèle qu’un tiers des entreprises françaises utilise déjà l’IA et qu’elle est devenue une priorité pour les dirigeants d’entreprises [2].

L'IA évolue rapidement. De même, les emplois dans le domaine de l'IA sont en constante augmentation, avec des postes très demandés tels que ceux d'ingénieurs en apprentissage automatique, de scientifiques des données et d'ingénieurs logiciels, qui nécessitent souvent une bonne connaissance de la technologie. Si vous envisagez de travailler dans le domaine de l'IA ou si vous souhaitez simplement l'expérimenter en parallèle, le fait de connaître le bon langage et de rester au fait de l'état de la programmation peut vous aider à surmonter les changements que l'IA apporte dans divers secteurs d'activité. 

Nous examinerons ci-dessous quelques langages de programmation IA populaires. Nous examinerons également les différences entre le codage traditionnel et le codage pour l'IA, ainsi que la manière dont l'IA modifie la programmation. 

Quels langages de programmation IA devriez-vous apprendre ?

Tous les langages de programmation ne se valent pas. Chacun a ses scénarios d'utilisation idéaux. Quatre langages de codage populaires conviennent aux applications et technologies liées à l'IA : Python, Java, C++ et Julia. 

1. Python

Python est le roi des langages de programmation. Ce langage de programmation polyvalent et orienté objet a toujours été un favori des codeurs, principalement en raison de sa simplicité d'apprentissage, de sa vaste communauté de soutien et de la variété de ses utilisations. Cette même facilité d'utilisation et la capacité de Python à simplifier le code en font également une option de choix pour la programmation IA. Son code source est adaptable et il fonctionne sur différents systèmes d'exploitation. Les développeurs l'utilisent souvent pour des projets d'IA qui nécessitent de traiter de grands volumes de données ou de développer des modèles d'apprentissage automatique.

2. Java

Java est généralement plus long et nécessite plus de lignes de code que Python. Sa communauté est plus restreinte que celle de Python, mais les développeurs d'IA se tournent souvent vers Java pour la suppression automatique des données inutiles, la sécurité et la facilité de maintenance qu'il offre. Ce puissant langage orienté objet permet également un débogage simple et une utilisation sur plusieurs plateformes. Les bibliothèques Java comprennent des outils et des frameworks d'apprentissage automatique essentiels qui facilitent la création de modèles d'apprentissage automatique, l'exécution de fonctions d'apprentissage profond et le traitement de grands ensembles de données.

3. C++

Comme Java, C++ nécessite un code généralement au moins cinq fois plus long que celui de Python. Il peut être difficile à maîtriser, mais il offre une exécution rapide et une programmation efficace. Grâce à ces éléments, le C++ excelle lorsqu'il est utilisé dans des applications d'IA complexes, en particulier celles qui nécessitent des ressources importantes. Il s'agit d'un langage compilé et polyvalent qui convient parfaitement à la mise en place d'une infrastructure d'IA et au travail sur les véhicules autonomes.

4. Julia

Julia excelle dans les calculs et la science des données, avec des avantages tels que sa polyvalence, ses performances rapides et dynamiques, et sa capacité d’exécution rapide. Il est excellent pour l'apprentissage automatique et offre la vitesse du C avec la simplicité de Python. Julia reste un langage de programmation relativement nouveau, dont la première version a été publiée en 2018. Il offre une prise en charge de l'informatique distribuée, un gestionnaire de paquets intégré et la possibilité d'exécuter plusieurs processus simultanément.

La programmation IA et le codage traditionnel : Quelle est la différence ? 

Le codage est une compétence essentielle pour quiconque souhaite travailler dans le domaine de l'IA. Les langages de programmation peuvent être identiques ou similaires pour les deux environnements ; cependant, l'objectif de la programmation pour l'IA diffère du codage traditionnel. Avec la programmation IA, les programmeurs codent pour créer des outils et des programmes qui peuvent utiliser des données pour « apprendre » et prendre des décisions utiles ou développer des solutions pratiques pour relever des défis. Dans le codage traditionnel, les programmeurs utilisent des langages de programmation pour ordonner à des ordinateurs et à d'autres appareils d'effectuer des actions.

En outre, la programmation IA ne se limite pas à l'utilisation d'un langage. En général, vous avez également besoin de frameworks et d'éditeurs de code pour concevoir des algorithmes et créer des modèles informatiques.

Comment la programmation assistée par l'IA modifie-t-elle le secteur ?

À mesure que l'IA se développe, le paysage de la programmation évolue. Toutefois, Leo Porter, professeur à l'université de Californie à San Diego, estime que l'IA favorisera l'inclusion et la diversité dans la programmation.

En 2022, des outils de programmation IA tels que GitHub CoPilot ont vu le jour. Bien que l'exécution ne soit pas parfaite, le codage assisté par l'IA élimine les erreurs de syntaxe générées par l'homme, comme les virgules et les parenthèses manquantes. M. Porter pense que l'avenir de la programmation IA et d'interaction humaine, car l'IA permettra aux humains de se concentrer sur les compétences de codage de haut niveau nécessaires à la réussite de la programmation IA.

Les éducateurs actualisent leurs stratégies d'enseignement pour y inclure l'apprentissage assisté par l'IA et les grands modèles de langage (LLM) capables de produire du code à la demande. Comme le souligne M. Porter, « nous pensons que les LLM abaissent la barrière de la compréhension de la programmation IA [3] ». 

Il est clair que l'IA va changer la façon dont les programmeurs travaillent. Les développeurs pourraient voir leur productivité et leur satisfaction professionnelle augmenter grâce à l'aide apportée par l'IA. 

L'IA remplacera-t-elle les emplois de codage ?

ChatGPT a été lancé en 2022 et a rapidement pris la communauté des programmeurs par surprise lorsqu'il a réussi à créer des sites web HTML simples à l'aide d'instructions écrites. La crainte que le codage ne devienne bientôt obsolète est apparue comme une évolution naturelle. Toutefois, comme pour de nombreux emplois, il est probable que l'IA transformera la programmation, en travaillant en tandem avec les humains pour accélérer le développement. Comme l'a déclaré le vice-président des services d'IA d'Amazon à IEEE Spectrum, « je ne pense pas que l'IA soit près de remplacer les développeurs humains » [4].

À l'avenir, l'IA assumera probablement des tâches répétitives et routinières. Les développeurs et les programmeurs humains pourront ainsi se concentrer sur les tâches de haut niveau et sur l'aspect créatif de leur travail.

Comment choisir un langage de programmation IA 

Il existe de nombreux et excellents langages de programmation IA que l'on peut envisager d'apprendre, mais le choix de celui par lequel commencer peut s'avérer difficile. Garder à l'esprit vos capacités et compétences actuelles, ainsi que vos aspirations professionnelles, peut vous aider à choisir un point de départ et à déterminer comment progresser. 

Par exemple, si vous êtes novice en matière de codage, Python peut constituer un excellent point de départ. Ce langage de programmation flexible et polyvalent est relativement simple à apprendre et permet de créer des applications complexes, raison pour laquelle de nombreux développeurs commencent par ce langage. Il dispose également d'une vaste communauté, dont une importante partie se consacre à l'utilisation de Python pour l'IA. 

À partir de là, il est utile de réfléchir à vos objectifs de carrière. Par exemple, si vous souhaitez créer des applications mobiles basées sur l'IA, vous pouvez envisager d'apprendre Java, qui offre une combinaison de facilité d'utilisation et de débogage. Java est également une excellente option pour toute personne intéressée par des carrières qui impliquent la mise en œuvre de programmes d'apprentissage automatique ou la construction d'infrastructures d'IA. 

Si vos intérêts professionnels sont davantage axés sur l'analyse de données, vous pourriez envisager d'apprendre Julia. Ce langage de programmation relativement récent vous permet d’exécuter plusieurs processus à la fois, ce qui le rend précieux pour diverses utilisations dans le domaine de l'IA, notamment l'analyse de données et la création d'applications d'IA.

Cependant, si vous souhaitez travailler dans des domaines tels que les voitures autonomes ou la robotique, il serait plus avantageux d'apprendre le C++, car l'efficacité et la rapidité de ce langage le rendent bien adapté à ces utilisations. 

Prochaines étapes avec Coursera

Le codage restera une compétence très demandée, tant dans le domaine de l'IA que dans les environnements traditionnels, pendant les années à venir. Développez vos compétences en codage avec des cours en ligne tels que Python for Data Science, AI, & Development d'IBM ou Algorithms, Part 1 de l'Université de Princeton, qui vous aidera à acquérir de l'expérience avec Java.

Vous pouvez également acquérir des bases plus solides en IA avec des cours comme l’AI pour tous de DeepLearning.AI. Vous apprendrez la terminologie, les stratégies et les flux de travail de l'IA pendant ce cours de niveau débutant.